Cette collaboration vise à faciliter et à rendre plus abordable la création et l’utilisation de solutions d’IA générative pour les entreprises.
Red Hat et Meta renforcent leur collaboration sur la technologie open source pour l’IA générative. Les entreprises souhaitent ainsi aider les organisations à développer, déployer et gérer plus facilement les applications d’IA. Deux projets sont au cœur de cette initiative : Llama Stack et vLLM.
Support pour Llama 4
La collaboration a débuté avec l’intégration de Llama 4, le dernier modèle de langage de Meta. Red Hat a intégré ce modèle dans sa plateforme d’IA via vLLM, un serveur d’inférence qui optimise les performances d’IA. Maintenant, les deux parties franchissent une nouvelle étape. Elles souhaitent mieux aligner Llama Stack et vLLM pour offrir une base ouverte et efficace aux entreprises désireuses d’utiliser l’IA générative.
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Red Hat et Meta collaborent pour développer l’IA open source
Llama Stack est un projet open source de Meta qui fournit des composants standard pour développer des applications d’IA. Red Hat y contribue activement, permettant aux développeurs de le combiner facilement avec Red Hat AI. La plateforme vise principalement à faciliter la création d’agents d’IA fonctionnant sur différents environnements cloud et infrastructures d’IA.
Rendre l’IA abordable
Red Hat joue également un rôle clé dans le développement de vLLM. Ce projet est conçu pour rendre l’inférence d’IA générative plus rapide et plus efficace. Les entreprises peuvent ainsi déployer des modèles de langage puissants, comme Llama 4, sans infrastructure coûteuse. vLLM fait partie de l’écosystème plus large PyTorch, un projet d’IA open source auquel participent plusieurs acteurs, dont Meta.
Avec cette collaboration, Red Hat et Meta veulent répondre à la demande croissante d’IA générative dans le monde des entreprises. Selon le cabinet d’études Gartner, plus de 80 % des éditeurs de logiciels intégreront l’IA dans leurs applications d’ici 2026.
Gartner estime également que quarante pour cent des projets d’IA lancés seront abandonnés dans les deux ans en raison de rendements trop faibles. En misant sur l’open source, les deux entreprises espèrent rendre l’IA plus accessible et plus flexible pour un plus large éventail d’organisations.