Tout a commencé avec une prise en charge immédiate du tout nouveau modèle Llama 4 de Meta, via Red Hat AI et vLLM, une solution open source qui permet d’exécuter les modèles de langage à grande échelle plus rapidement et plus efficacement.

Aujourd’hui, les deux partenaires vont plus loin. Ils alignent leurs efforts autour des projets Llama Stack et vLLM, pour simplifier l’adoption des technologies d’IA générative open source en entreprise, tout en réduisant les coûts.

Gartner estime que « d’ici 2026, plus de 80 % des éditeurs de logiciels indépendants intégreront l’IA dans leurs applications professionnelles, contre à peine 1 % aujourd’hui ». Ce chiffre montre clairement le besoin croissant d’outils fiables, ouverts et flexibles.

Cette collaboration permet de faire tourner des applications d’IA générative sans accroc, quels que soient l’infrastructure, le service cloud ou le type de puce utilisé. Et surtout, là où ça compte vraiment : au moment où l’IA est mise en action, c’est-à-dire pendant l’inférence.

Concrètement, cette alliance se traduit par deux projets phares :

Une base commune et plus de liberté pour créer ses propres solutions d’IA

Red Hat s’implique activement dans Llama Stack, afin de le rendre plus attrayant pour les développeurs qui veulent construire des agents intelligents avec Red Hat AI. C’est dans la droite ligne de la philosophie de Red Hat : offrir aux entreprises un vrai choix technologique. L’objectif est clair : une plateforme fiable, souple et prête à l’emploi, pour concevoir et faire tourner rapidement des solutions d’IA générative.

vLLM démocratise l’IA générative dans les entreprises

vLLM a déjà bien progressé pour rendre les modèles d’IA puissants à la fois plus accessibles et plus abordables. Il prend en charge les modèles Llama de dernière génération, dont Llama 4. Il fait aussi partie de l’écosystème PyTorch, où Meta et d’autres partenaires travaillent ensemble sur un ensemble d’outils IA en open source. vLLM s’impose ainsi comme une solution de choix pour les entreprises qui veulent tirer le meilleur de l’IA générative.