Une question cruciale pour l’avenir technologique
Saviez-vous que les centres de données consommeront bientôt autant d’électricité que certains pays ?
Avec l’explosion des technologies numériques et de l’intelligence artificielle (IA), ces infrastructures critiques sont devenues indispensables pour soutenir la transformation numérique. Mais elles posent également des défis majeurs en matière de consommation énergétique et de durabilité.
L’annonce du projet Stargate (500 milliards de dollars investis dans les infrastructures d’IA aux États-Unis) illustre l’ampleur des ressources nécessaires pour répondre à ces nouveaux besoins. Pourtant, une question persiste : comment concilier la croissance exponentielle des centres de données avec des objectifs de durabilité environnementale ?
Les défis des centres de données à l’ère de l’IA et des technologies numériques
Les centres de données, au cœur de la transformation numérique, doivent faire face à des défis croissants pour garantir leur performance tout en minimisant leur impact environnemental.
1. Consommation énergétique et efficacité opérationnelle
Les centres de données consomment environ 200 à 360 TWh par an, soit 1 à 1,3 % de la demande énergétique mondiale (data-centre-digitalisation-powerhouse-and-energy-efficiency-potential-fr-1.pdf, s. d.). Ce chiffre pourrait doubler d’ici 2030.
Le défi : Réduire la consommation tout en maintenant une performance capable de gérer des volumes croissants de données.
Solution concrète : Améliorer le Power Usage Effectiveness (PUE) avec des technologies comme le free cooling, le refroidissement par immersion liquide et des capteurs intelligents pour un monitoring précis.
Exemple réel : Google a réduit la consommation d’énergie liée au refroidissement de ses centres de données de 40 % en utilisant l’intelligence artificielle développée par DeepMind pour optimiser les systèmes de refroidissement (DeepMind AI Reduces Energy Used for Cooling Google Data Centers by 40%, 2016).
2. Gestion thermique et limitation des inefficiences
Le refroidissement des équipements représente jusqu’à 40 % de l’énergie consommée par un centre de données.
Le défi : Éliminer les inefficiences thermiques pour limiter la consommation énergétique.
Solution concrète : Utiliser des jumeaux numériques pour simuler les flux thermiques et optimiser l’agencement des racks et des systèmes de confinement des allées chaudes/froides.
Exemple réel : Schneider Electric a publié un plan d’optimisation des centres de données pour exploiter la puissance de l’intelligence artificielle, permettant ainsi d’améliorer l’efficacité énergétique et la gestion thermique des infrastructures (Schneider Electric publie un plan d’optimisation des datacenters pour exploiter la puissance de l’intelligence artificielle, une première dans l’industrie, s. d.).
3. Transition énergétique et objectifs ESG
De nombreuses entreprises se fixent des objectifs de neutralité carbone d’ici 2030 ou 2040, poussées par les réglementations et les attentes des parties prenantes.
Le défi : Intégrer les énergies renouvelables sans compromettre la stabilité de l’alimentation électrique.
Solution concrète : Mettre en place des microgrids intelligents, capables de basculer entre différentes sources d’énergie (solaire, éolien, batteries) en fonction des besoins et des coûts.
Le rôle stratégique de la data et de l’IA dans la transformation des centres de données
Bien que ces solutions techniques soient essentielles, leur efficacité dépend d’une gestion fine et intelligente des ressources. La data et l’intelligence artificielle ne sont pas une fin en soi, mais des outils puissants pour :
- Améliorer la précision des décisions grâce à des analyses prédictives.
- Surveiller en temps réel les performances des systèmes.
- Maximiser l’impact des solutions existantes en les rendant adaptatives et proactives.
Face à ces enjeux, ECOSYS Group mobilise son expertise en modélisation systémique, stratégie data, et innovation technologique pour accompagner les entreprises vers des centres de données plus durables et performants.
1. Modélisation d’écosystèmes : aller au-delà des silos
Les centres de données ne sont pas des entités isolées : ils font partie d’écosystèmes complexes impliquant de multiples parties prenantes, des fournisseurs d’énergie aux entreprises utilisatrices.
- Cartographier les interactions : ECOSYS Group utilise des outils de modélisation systémique pour visualiser les flux d’énergie, de données et de ressources dans un écosystème donné.
- Identifier les inefficacités : Ces modèles permettent d’identifier les goulots d’étranglement énergétiques ou organisationnels et d’élaborer des stratégies pour les résoudre.
- Simulations avec des jumeaux numériques : Les digital twins permettent de créer une réplique virtuelle d’un centre de données pour simuler des scénarios, tester de nouvelles configurations et optimiser les performances.
Exemple : L’intelligence artificielle renforce ces simulations en analysant des millions de paramètres simultanément, permettant de prendre des décisions éclairées sur la disposition des équipements ou les stratégies de refroidissement.
2. Stratégie data : piloter l’efficacité grâce à des données fiables
Une gestion efficace des centres de données repose sur une exploitation optimale des données générées par ces infrastructures.
- Diagnostic de maturité data : ECOSYS Group évalue les capacités actuelles des organisations à collecter, structurer et exploiter leurs données opérationnelles.
- Mise en œuvre de gouvernances data robustes : Assurer la centralisation et la fiabilité des données critiques comme les flux énergétiques, les températures des racks ou l’utilisation des équipements.
- Analyse avancée et tableaux de bord décisionnels : Les systèmes modernes de gestion des infrastructures, comme le DCIM (Data Center Infrastructure Management), collectent des données en temps réel sur la consommation énergétique, les températures et les performances des équipements.
Exemple : Développer un tableau de bord consolidé pour suivre la performance énergétique des data centers, en intégrant des algorithmes prédictifs qui identifient les pics de consommation, anticipent les inefficiences et ajustent les systèmes avant que des problèmes ne surviennent.
3. Innovation technologique : intégrer des solutions de pointe
Pour répondre aux exigences croissantes de performance et de durabilité, ECOSYS Group accompagne ses clients dans la sélection et l’intégration des technologies adaptées.
- Pilotage de projets technologiques : ECOSYS Group agit comme maître d’ouvrage en assurant la coordination entre les différents acteurs (fournisseurs de solutions, développeurs, intégrateurs).
- Gestion énergétique intelligente avec les microgrids : Les microgrids, combinés à modèles d’optimisation énergétique, alimentés par des données en temps réel, permettent de basculer entre les différentes sources d’énergie en fonction des besoins et des coûts.
- Cycle agile et flexibilité : L’approche agile permet de tester rapidement de nouvelles technologies et d’itérer en fonction des résultats.
- Optimisation des systèmes existants : Au lieu de remplacer intégralement des infrastructures, ECOSYS propose des approches d’optimisation basées sur les besoins spécifiques des clients.
Exemple : Déployer un système de refroidissement adaptatif basé sur des données prédictives pour réduire les coûts énergétiques.
Les centres de données au cœur de la transition énergétique
Avec l’explosion de l’IA et des technologies numériques, les centres de données doivent relever des défis sans précédent en matière de performance et de durabilité. Grâce à l’intégration de solutions techniques robustes, amplifiées par des approches data-driven et des outils d’intelligence artificielle, ces infrastructures peuvent devenir des moteurs de transformation positive.
Et vous, votre infrastructure est-elle prête à relever ces défis ? Parlons-en !
