IBM a lancé le déploiement local de Bob, son IA de développement logiciel, jusque dans des environnements coupés d'Internet. Il s'agit d'une réponse aux besoins de souveraineté des entreprises, qui dépend toutefois fortement du modèle d'IA choisi.
Avec le déploiement local d'IBM Bob, annoncé il y a quelques jours et officialisé en France ce lundi 5 octobre 2026, le géant américain veut prouver aux entreprises que souveraineté et IA de développement ne sont plus incompatibles, même si associer le mot « souveraineté » à une firme américaine historique peut faire tiquer, mais on va vous expliquer. Dans le détail, les banques, administrations ou établissements de santé peuvent désormais faire tourner cet agent de programmation sur leurs propres serveurs, y compris sur des machines privées de toute connexion extérieure. Mais attention, et c'est à savoir d'emblée, tout dépend du modèle d'IA branché sous le capot, et les plus célèbres ne sont pas proposés en local.
IBM Bob, l'IA de développement qui ne quitte plus l'entreprise
Bob n'est pas un simple générateur de code. C'est une IA dite « agentique », c'est-à-dire qu'au lieu de répondre à une question isolée, elle enchaîne seule plusieurs tâches, comme un développeur à qui l'on confie un chantier. Elle peut ainsi décortiquer une application existante, planifier les modifications étape par étape, les appliquer puis vérifier que tout fonctionne. Sa version auto-hébergée, c'est-à-dire installée sur les machines de l'entreprise plutôt qu'utilisée en ligne, est disponible dès à présent, explique IBM. Pour moderniser l'existant, la firme américaine propose aussi des packs Premium optionnels, vendus sous licence, l'un étant dédié aux applications Java, les autres aux serveurs IBM i, héritiers des AS/400, et aux mainframes IBM Z, ces gros ordinateurs centraux sur lesquels tournent encore de nombreuses banques et assurances.
Ce virage est justifié par le fait que beaucoup d'entreprises aimeraient lâcher l'IA sur leur code sans avoir le droit, ni l'envie, de l'envoyer chez un tiers, surtout pour ce qui est du code source propriétaire, des données clients réglementées, ou encore des logiciels critiques… D'après l'Institute for Business Value, le centre d'études d'IBM, 68 % des dirigeants interrogés peinent à respecter les exigences de résidence et de souveraineté des données d'une région du monde à l'autre. Pour Neel Sundaresan, patron de l'IA et de l'automatisation chez IBM, l'IA d'entreprise de demain se jouera justement sur la sécurité, la gouvernance et la souveraineté.
Alors plutôt que de faire voyager le code jusqu'à l'IA, c'est donc l'IA qui se déplace. Bob peut s'installer sur les serveurs de l'entreprise, dans un cloud privé ou souverain, c'est-à-dire une infrastructure réservée à un seul client ou hébergée sous un droit local, voire dans un environnement « air-gapped », physiquement coupé de tout réseau extérieur, Internet compris. Pour les développeurs, rien ne change d'une installation à l'autre, puisqu'ils retrouvent Bob directement dans leur logiciel de programmation, son module BobShell, ses modes de travail spécialisés et sa capacité à utiliser plusieurs outils à la fois. Et derrière, les équipes techniques et de sécurité choisissent, projet par projet, le modèle d'IA et l'infrastructure selon le niveau de sécurité, de confidentialité et de performance exigé.
Souveraineté garantie… selon le modèle d'IA branché
Il faut bien comprendre qu'IBM ne fournit pas le « cerveau » de Bob. Pour l'instant, c'est au client de se procurer l'un des modèles d'IA pris en charge et de le raccorder, éventuellement en réutilisant des licences qu'il détient déjà. Pour un fonctionnement entièrement local, le groupe cite Nemotron de NVIDIA et Laguna de Poolside comme références. Les vedettes du secteur, Claude Sonnet 5.0 et Claude Opus 4.8 d'Anthropic, Gemini 3.7 Flash de Google ou GPT 5.6 Sol d'OpenAI, figurent uniquement dans la case hybride.
Avec ces modèles, les calculs de l'IA s'effectuent chez un fournisseur externe, via une connexion privée approuvée. C'est avec un modèle auto-hébergé, précise IBM, que le code et son contexte peuvent rester dans l'environnement du client. Le groupe imagine ainsi une banque qui réserverait un modèle installé en interne à son système bancaire central, et confierait ses projets moins sensibles à un service externe. Une souveraineté réglable au cas par cas, qui oblige parfois à arbitrer entre confidentialité maximale et modèles les plus en vue.
Concernant les tarifs, IBM reste muet publiquement. Pas un mot non plus sur le matériel nécessaire pour faire tourner ces modèles en interne, un poste de dépense rarement anodin, qui rebute encore de nombreux acteurs aujourd'hui. Le groupe promet d'enrichir sa liste de modèles et d'ajouter un aiguillage automatique vers le plus adapté à chaque tâche, sans calendrier ni engagement ferme. Il n'oublie cependant pas que les déploiements hybrides et en périphérie, au plus près des données, devraient peser 44 % du marché des infrastructures d'IA en 2030, quand la part du cloud public reculerait à 46 %. Dans la course à l'intelligence artificielle d'entreprise, la question n'est plus seulement de savoir quel modèle brille le plus, mais où il travaille, et sous quelles règles.
