Everpure étend sa présence sur le marché hyperscale avec un deuxième accord majeur. Son architecture DirectFlash doit permettre à un fournisseur cloud mondial d’exploiter plusieurs niveaux de stockage à partir d’un socle technologique commun.

À mesure que les infrastructures cloud se développent, les opérateurs doivent gérer différentes catégories de stockage, chacune répondant à des exigences particulières de performance, de capacité ou de coût. Cette segmentation peut cependant multiplier les architectures, les outils d’administration et les procédures d’exploitation.

Everpure veut réduire cette fragmentation grâce à DirectFlash. Sa technologie vient d’être retenue par un deuxième hyperscaler figurant parmi les cinq premiers mondiaux, dans le cadre d’un accord portant à la fois sur la conception et l’approvisionnement. Une première référence comparable avait été annoncée à la fin de l’année 2024.

Une couche logicielle commune aux différents usages

DirectFlash doit permettre de déployer une architecture cohérente sur plusieurs niveaux de performance de la hiérarchie de stockage. L’objectif est de conserver un mode de fonctionnement commun, même lorsque les données sont destinées à des applications présentant des exigences différentes.

Cette approche pilotée par logiciel vise à simplifier l’exploitation des infrastructures à grande échelle. Elle doit également améliorer leur densité et leur fiabilité, tout en diminuant les coûts opérationnels associés à l’hétérogénéité des systèmes. Everpure ne communique toutefois aucun indicateur chiffré sur les gains attendus chez ce nouveau client.

« Notre succès croissant dans les environnements hyperscale repose sur une architecture et une technologie fondamentalement plus avancées que les solutions de stockage historiques », affirme Charles Giancarlo, président et CEO d’Everpure.

Le choix d’un deuxième hyperscaler traduit un intérêt pour des architectures capables de couvrir plusieurs niveaux de stockage à partir d’un socle commun. Il faudra toutefois attendre le déploiement effectif pour mesurer les gains opérationnels obtenus et déterminer si cette approche peut s’imposer plus largement dans les infrastructures des grands fournisseurs cloud.

Le nouveau serveur MCP open source de Nutanix traduit les demandes formulées en langage naturel en actions sur l’infrastructure, tout en maintenant les contrôles de la plateforme.

Administrer un environnement cloud hybride exige habituellement de maîtriser ses interfaces, ses API et ses règles d’accès. Nutanix veut réduire cette complexité en permettant aux équipes informatiques de confier certaines opérations à des agents IA sans leur donner un accès incontrôlé à l’infrastructure. L’entreprise lance un serveur Model Context Protocol pour Nutanix Cloud Platform, ou NCP. Cette passerelle relie des assistants comme GitHub Copilot, Claude Code ou Cursor à l’API Nutanix Prism v4. Une demande exprimée en langage courant peut ainsi être convertie en un appel API précis pour analyser l’état d’un système, établir un diagnostic ou préparer un workflow d’automatisation.

Automatiser sans perdre la main

Le serveur MCP ne contourne pas les règles déjà définies dans Nutanix Cloud Platform. Les agents connectés héritent des politiques de sécurité, des contrôles d’accès granulaires et des mécanismes d’audit de NCP. Chacun ne peut appeler que les API pour lesquelles une autorisation explicite lui a été accordée. Les équipes informatiques conservent également une validation humaine avant l’exécution des opérations sensibles. Elles peuvent donc utiliser un agent pour préparer une action ou réunir les informations nécessaires, puis décider de son lancement dans l’environnement de production.

Des garde-fous pour les opérations automatisées

Nutanix a ajouté des mécanismes de régulation afin de limiter le nombre d’appels transmis aux API et de réduire le risque d’usage abusif ou d’attaque par essaim d’agents. Des journaux détaillés permettent d’identifier l’agent à l’origine de chaque commande et de reconstituer les actions réalisées.

Les tâches longues sont traitées de manière asynchrone. Un agent peut lancer une opération, en suivre la progression et vérifier son achèvement sans immobiliser le reste du processus. Le serveur MCP doit ainsi permettre d’étendre l’automatisation dans les environnements hybrides multicloud tout en maintenant la visibilité des équipes IT.

Zuma Insights découvre en continu les agents IA, les LLM, les applications d’intelligence artificielle et les identités non humaines présents dans l’entreprise. Saviynt veut donner aux équipes une vision de leurs accès, de leurs responsables et de leur niveau de risque.

L’adoption rapide de l’intelligence artificielle fait apparaître dans les systèmes d’information des identités que les équipes de sécurité ne connaissent pas toujours. Un agent peut être créé par une équipe métier, connecté à plusieurs applications et conserver des autorisations sans être intégré aux processus classiques de gestion des identités. Avec Zuma, Saviynt veut commencer par résoudre ce problème de visibilité.

Le module Zuma Insights recherche en continu les agents IA, les grands modèles de langage, les applications d’IA et les autres identités non humaines utilisés dans l’environnement.

Identifier les identités avant de les gouverner

La plateforme ne se limite pas à établir un inventaire. Elle doit également permettre de déterminer les accès associés à chaque identité, son responsable, son cycle de vie et les risques qui lui sont liés. Cette visibilité répond à plusieurs questions devenues essentielles : où l’agent est-il déployé ? Qui l’a créé ? À quelles données et applications peut-il accéder ? Qui reste responsable de son activité ?

Pour Sarita Dsouza, responsable IAM chez Cytiva, les agents IA « ne s’intègrent pas facilement aux processus traditionnels de gestion des identités ». Elle souligne la nécessité de réunir découverte, attribution des responsabilités, contrôles à l’exécution et gouvernance.

Éviter une nouvelle forme de dette d’identité

Un agent oublié mais toujours actif peut conserver des accès longtemps après la fin de son usage initial. La multiplication de ces identités rend donc leur découverte continue particulièrement importante. Zuma Insights alimente les deux autres composants de la plateforme. Zuma Access intervient sur le contrôle en temps réel, tandis que Zuma Governance prend en charge les politiques, les revues d’accès et le cycle de vie.

Saviynt annonce parallèlement avoir dépassé 300 millions de dollars d’ARR et enregistré une croissance de plus de 80 % de ses prises de commandes.

Avec Zuma, l’enjeu principal reste toutefois de rendre visible une population d’identités qui se développe rapidement avant qu’elle ne forme une nouvelle zone aveugle dans les environnements cloud et applicatifs.

Cortex AI Gateway doit permettre aux agents natifs et tiers d’accéder aux mêmes données et outils sous une gouvernance commune, sans enfermer les entreprises dans un écosystème unique Les entreprises ne déploient pas leurs agents IA sur une seule plateforme. Certains sont développés dans les environnements de données, d’autres dans des outils de développement, des applications métiers ou des solutions externes. Cette diversité complique la gestion des connexions, des autorisations et de la traçabilité.

Snowflake lance Cortex AI Gateway afin de fournir une couche commune entre ces différents agents. La solution gouverne les accès aux modèles, aux données, aux applications, aux outils et aux serveurs MCP, qu’il s’agisse d’agents natifs de Snowflake ou de systèmes tiers.

Passer de l’interopérabilité des données à celle des agents

« L’IA d’entreprise évolue d’une interopérabilité des données vers une interopérabilité des agents, et la sécurité doit être au cœur de cette évolution », déclare Mayank Upadhyay, Chief Security and Trust Officer de Snowflake. Les agents doivent pouvoir utiliser plusieurs services pour exécuter un processus complet. Ils peuvent interroger une base de données, appeler un modèle, accéder à une application puis déclencher une action dans un outil métier. Chaque connexion supplémentaire augmente toutefois le risque de perte de contrôle.

Cortex AI Gateway centralise les politiques d’accès, l’authentification et les autorisations. La solution prend en charge plus de 100 serveurs MCP et intègre les capacités acquises avec Natoma en mai 2026.

Les entreprises peuvent ainsi connecter des agents développés sur différentes plateformes tout en maintenant un historique commun de leurs actions.

Éviter les écosystèmes fermés

Snowflake estime que l’entreprise agentique ne se développera pas uniquement autour de groupes d’agents appartenant à un même fournisseur. Les organisations devront pouvoir combiner plusieurs modèles et outils selon leurs usages, sans reconstruire leur gouvernance pour chaque nouvelle plateforme.

Cette approche implique de rendre les agents tiers identifiables et auditables. Les équipes doivent savoir quel système a déclenché une action, avec quels droits et dans quel ordre. Elles doivent également pouvoir modifier un modèle ou un outil sans perdre leurs mécanismes de contrôle.

Les nouvelles intégrations avec plusieurs spécialistes de l’identité et de la sécurité doivent permettre d’appliquer ces règles au-delà de Snowflake. BlackRock et Thomson Reuters figurent parmi les entreprises citées pour leurs travaux sur l’application des principes du Zero Trust aux usages agentiques.

Le lancement de Cortex AI Gateway traduit ainsi un changement de priorité. Le déploiement d’agents ne dépend plus seulement de leur capacité à automatiser une tâche. Il repose aussi sur la possibilité de les faire collaborer entre plusieurs plateformes tout en conservant une gouvernance cohérente.