À Londres, le co‑CEO d’Oracle Mike Sicilia a présenté ce qu’il décrit comme la « plus grande cloud IA au monde », en déroulant une feuille de route orientée entreprises : nouveaux agents IA bâtis sur des données temps réel, 22 applications Fusion dopées à l’IA et une évolution d’Oracle Cloud Infrastructure pensée pour des déploiements de modèles à grande échelle. Le message est clair : l’IA doit automatiser l’analyse, la coordination et la prédiction, pour recentrer les équipes sur la stratégie.
Agents, Fusion et OCI au centre du dispositif
Les outils d’agents IA d’Oracle ciblent la construction, le déploiement et la mise à l’échelle de capacités connectées aux données en flux continu. L’intégration est annoncée au cœur des process métiers, avec des enchaînements décisionnels automatisés plutôt que de simples copilotes textuels.
En parallèle, 22 applications Fusion « AI‑driven » font leur entrée, extension logique de l’empilement SaaS maison pour RH, finance, supply chain et CX. L’ambition affichée : gagner en productivité opérationnelle sans bousculer les workflows existants, en gardant la donnée première chez Oracle.
Le pilier d’infrastructure reste OCI, présenté ici comme une plateforme de déploiement massif pour l’IA, calibrée pour l’entraînement et l’inférence à grande échelle. Oracle pousse son argument habituel : performance prévisible, isolation forte des locataires et interconnexion directe aux entrepôts de données de l’écosystème Oracle.
Positionnement: l’IA comme amplificateur, pas remplaçant
Mike Sicilia insiste : « L’IA ne remplace pas l’humain, elle masque la complexité de l’analyse et de la prédiction pour augmenter les capacités ». Le discours vise autant à rassurer les directions métiers qu’à cadrer l’usage : des assistants de fond, branchés au temps réel, plutôt qu’une substitution des postes.
Pour le marché, le cadrage est cohérent avec la stratégie d’Oracle : verrouiller l’IA au plus près des données opérationnelles et des processus Fusion. Si les performances et les coûts d’OCI tiennent les promesses sur des charges IA denses, l’effet d’entraînement pourrait être important chez les clients déjà ancrés dans l’écosystème, en particulier ceux qui cherchent des déploiements multi‑agents connectés aux systèmes transactionnels sans multiplier les intégrations tierces.
Source : ITHome
