Structura-X : une vitrine transversale pour Gaia-X

Comment se présente l’initiative Structura-X, que Gaia-X érige en « projet phare » aux côtés de Catena-X, AgriGaia et EuroDaT ?

L’heure est-elle venue de communiquer à propos de Structura-X ? L’initiative n’est pas tout à fait nouvelle, mais Gaia-X a choisi d’en officialiser le lancement cette semaine. Elle la présente comme un de ses « projets phares », aux côtés de Catena-X, AgriGaia et EuroDaT.

Alors que ces trois derniers sont sectoriels (automobile, agriculture, finance), Structura-X a une visée transversale. Son objectif : rendre les services actuels des CSP (infrastructure et données) compatibles avec les principes de Gaia-X. Le levier : une couche commune de certification de fédérations et de services de labellisation, sur un socle blockchain.

Le succès de l’initiative se mesurera, nous explique-t-on, à l’aune des MVP « interopérables » qu’auront certifiés Gaia-X ou les autorités habilitées. Promesse : dégainer de premières offres mi-2022.

Aux racines de Structura-X, il y a officiellement sept entreprises. Dont quatre italiennes (Aruba.it, Engineering, Noovle, TOP-IX), deux allemandes (DE-CIX, Deutsche Telekom) et une française (Atos).
Ils sont aujourd’hui 28. Parmi ceux qui se sont ajoutés, un seul français : CS Group. Il côtoie notamment deux membres établis au Luxembourg, autant aux Pays-Bas et en Suède, un en Belgique, un en Espagne et un en Bulgarie.

On aura noté que les trois autres « projets phares » mis en avant sont d’origine allemande. Catena-X apparaît comme le plus avancé. Sa conformité technique avec Gaia-X a été validée en novembre.

membres Catena-X

 

Le consortium EuroDat travaille à la constitution d’un dépositaire de données européens. Mise en œuvre prévue à partir d’avril 2022. Le ministère allemand de l’Économie assure le soutien financier.

Avec AgriGaia, on est sur une plate-forme orientée intelligence artificielle. Le socle GAIA-X doit, entre autres, faciliter la mise en commun de jeux de données pour l’entraînement de modèles.

AI-AGRAR

Illustration principale © wacomka – Adobe Stock