La transformation silencieuse des infrastructures numériques
L’intelligence artificielle n’est pas simplement un changement d’usage. C’est une onde de choc pour toute l’infrastructure numérique — et en première ligne : les datacenters.
Face à des workloads toujours plus puissants, plus denses, plus permanents, les modèles classiques de conception, d’exploitation et de refroidissement montrent leurs limites.
Historiquement, la performance énergétique d’un datacenter se mesurait via des indicateurs centrés sur son enveloppe physique (PUE, WUE, etc.).
Mais dans un monde où le calcul devient la ressource critique, une autre question devient urgente : que consomment réellement les serveurs, et que produisent-ils en retour ?
IA, GPU, consommation : l’explosion invisible
Les architectures IA — qu’il s’agisse d’apprentissage profond ou d’inférence à grande échelle — mobilisent des puces spécialisées (GPU, TPU, ASIC) qui génèrent des charges extrêmes.
On assiste à un triptyque critique :
- Une consommation énergétique par unité de calcul en forte hausse
- Une densité thermique qui dépasse les seuils admissibles pour le refroidissement classique
- Une dépendance à des solutions avancées comme le DLC ou l’immersion
Or, dans la majorité des projets, la couche IT reste une boîte noire énergétique. Les consommations sont estimées globalement, rarement qualifiées avec précision.
C’est là que se joue une partie de l’efficience réelle — et de la durabilité du modèle.
Le retard des indicateurs IT
Aujourd’hui, il n’existe pas en France d’indicateur de référence permettant d’évaluer le rendement énergétique d’un serveur, et encore moins d’un serveur IA.
Les quelques initiatives existantes (comme les benchmarks en téraflops ou le ratio flops/watt) restent cantonnées à des laboratoires, ou à l’échelle de constructeurs.
Sans standard reconnu, impossible :
- De comparer objectivement deux générations de serveurs
- D’orienter les financements publics vers les technologies les plus sobres
- De structurer des obligations réglementaires ciblées
Ce que l’on voit émerger
Face à ce flou énergétique, plusieurs signaux convergent :
- Les workloads IA se concentrent dans quelques grands projets très consommateurs, créant des besoins de refroidissement liquide, d’alimentation surdimensionnée, et de foncier spécifique.
- Les opérateurs expriment un besoin croissant de référentiels partagés pour guider leurs investissements.
- Les institutions commencent à s’interroger : comment financer, ou réguler, ce que l’on ne sait pas encore mesurer ?
Une triple approche pour un futur soutenable
À court terme, il ne suffira plus d’optimiser l’infrastructure physique.
Il faudra croiser trois niveaux :
- Les usages : IA, edge, cloud hyperspécialisé
- Les moyens techniques : serveurs, refroidissement, ASI, GE
- Les leviers politiques et financiers : aides publiques, éco-conditionnalité, taxonomie européenne
C’est dans cette articulation que pourront émerger des politiques publiques cohérentes, des dispositifs de soutien efficaces, et une filière datacenter résiliente.
Pourquoi MD.C s’engage sur ce sujet
C’est pour répondre à cette urgence que MD.C lance l’étude 2025 – Datacenters IT & IA, avec le soutien de l’ADEME.
Cette nouvelle phase de travail propose une lecture élargie des enjeux énergétiques de la filière, en intégrant pour la première fois une analyse approfondie de la couche IT, au cœur des transformations à venir.
Objectifs concrets :
- Créer des indicateurs fiables de performance IT (serveurs IA, consommation réelle, rendements)
- Identifier les leviers d’optimisation sur l’ensemble de la chaîne – infrastructures, refroidissement, alimentation, équipements
- Structurer des repères partagés, utiles à la filière comme aux décideurs publics
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Que vous soyez opérateur, fournisseur, expert IT, acteur public ou investisseur, vous pouvez contribuer à cette dynamique.
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