L’intelligence artificielle et les algorithmes du machine learning (ML) révolutionnent déjà la façon dont les gens conçoivent l’écriture et la recherche, l’art et l’illustration, les armes et la guerre, les informations et la loi. 

À l’heure où les avancées technologiques de l’IA se poursuivent, leurs répercussions se font également sentir dans le secteur des data centres. Un rapport rédigé par Gartner prévoit que la moitié des data centres cloud déploieront des robots dotés de fonctionnalités d’IA avancées d’ici 2025, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle jusqu’à 30 %. Compte tenu de cette tendance croissante, il est utile d'examiner comment les leaders du secteur s'attendent à ce que l'IA affecte les opérations et les performances des data centres. 

1. Le développement durable 

Le changement climatique incite les entreprises à démontrer leur engagement à réduire leur impact sur l'environnement. Le développement durable revêt donc une importance croissante pour l'intelligence artificielle dans les data centres. Les propriétaires et les opérateurs des data centres portent généralement leur attention sur deux mesures d’efficacité : l'indicateur d’efficacité énergétique et l’efficacité de la consommation d'eau. 

Les contraintes de consommation d’énergie posent un véritable défi, car les applications d’IA sont particulièrement énergivores. L’IA nécessite des processeurs de haute performance qui consomment plus d’énergie que les processeurs des data centres traditionnels. De ce fait, il est nécessaire de modifier certaines technologies, comme le liquide de refroidissement, afin de minimiser les pannes. 

De récentes recherches ont mis en lumière la quantité d’eau utilisée dans les data centres. Une étude menée par l’université de Californie à Riverside et l'université du Texas à Arlington a montré que Microsoft, associé à OpenAI, avait consommé 700 000 litres d’eau lors de la formation de GPT-3. Cela équivaut à la quantité d'eau nécessaire au refroidissement d’un réacteur nucléaire, à la production de 370 voitures BMW ou encore à la production de 320 véhicules électriques Tesla. 

En outre, Kasper Groes Albin Ludvigsen, analyste de données chez Politi, a estimé l’empreinte carbone quotidienne de ChatGPT à 23,04 kgCO2e. Si ChatGPT fonctionnait pendant un an, son empreinte carbone atteindrait 8,4 tonnes, soit l’équivalent d’environ 76 % de l’empreinte carbone annuelle d’un habitant du Danemark. 

Malgré ces défis, l’IA peut contribuer à réduire la consommation d’eau et d’énergie. Les outils basés sur l’IA permettent d’améliorer l'indicateur d’efficacité énergétique en identifiant les paramètres de fonctionnement optimaux pour les actifs (comme la température et l’hygrométrie) et en effectuant des ajustements pour maintenir ces conditions à un niveau constant. Selon EY, une utilisation pragmatique de l’IA peut permettre aux entreprises d’économiser jusqu’à 40 % de l’énergie consommée par le refroidissement des data centres. De la même manière, une gestion cohérente de la température et une optimisation en temps réel peuvent avoir une incidence positive sur l’efficacité de la consommation d’eau. 

2. La sécurité 

Les outils alimentés par l’IA et le ML peuvent contribuer à l’amélioration à la fois de la sécurité physique et de la cybersécurité des data centres. La sécurité physique peut être améliorée par des caméras intelligentes, des systèmes de détection d'intrusion et des robots mobiles qui œuvrent ensemble à l’identification et au renforcement des vulnérabilités en matière de sécurité. 

La cybersécurité est un autre domaine où l’IA peut être utilisée pour détecter, alerter ou corriger des vulnérabilités avant qu’elles ne deviennent des problèmes majeurs. La cybercriminalité devient chaque jour plus sophistiquée et l’IA est un moyen pour la cybersécurité de garder une longueur d’avance sur les malfaiteurs du monde des data centres. 

Les systèmes avancés de détection des menaces utilisent l’IA pour identifier les menaces émergentes et y répondre, en s’adaptant à des schémas de cyberattaques en constante évolution. En apprenant continuellement des données et du comportement des utilisateurs, les systèmes alimentés par l’IA fournissent une couche intelligente de protection contre les cybermenaces, garantissant un environnement sécurisé pour le stockage et le traitement des données. 

En outre, l’IA peut être utilisée pour automatiser la réponse aux incidents, ce qui réduit le temps nécessaire pour remédier aux failles de sécurité et minimiser les dommages éventuels. Cette approche proactive de la gestion de la sécurité permet aux data centres de garder une longueur d’avance sur les malfaiteurs et de maintenir un haut niveau de confiance avec leurs clients. 

3. La gestion de la performance des actifs 

Les propriétaires et les opérateurs des data centres doivent porter une attention particulière à l’état des actifs physiques afin de garantir la satisfaction des attentes des clients et limiter au maximum les temps d’arrêt. La gestion de la performance des actifs (Asset Performance Management, APM) consiste à garantir la fiabilité et la disponibilité des actifs physiques. 

L’APM nécessite une surveillance permanente de l’état et de la qualité des actifs grâce à la saisie et à l’analyse des données. L’IA peut améliorer de manière significative la gestion de la performance des actifs en proposant des solutions de maintenance prédictives et proactives. En analysant les données historiques et en temps réel, l’IA peut prédire les défaillances potentielles des équipements et recommander des mesures de maintenance, réduisant ainsi les temps d’arrêt non planifiés et prolongeant la durée de vie des actifs. 

De plus, l’IA permet d’identifier des états de fonctionnement anormaux, ce qui minimise l’usure des équipements et réduit la consommation d’énergie. Non seulement l’optimisation des paramètres de performance prolonge la durée de vie des actifs, mais elle contribue également à un fonctionnement des data centres plus efficace et rentable. 

En résumé, la complexité croissante de l’IA et son application à des secteurs variés ont entraîné des améliorations importantes dans la sécurité des data centres et dans la gestion de la performance des actifs. 

En utilisant des outils et des solutions alimentés par l’IA, les data centres d’intelligence artificielle peuvent conserver un environnement sécurisé et efficace, garantissant une performance et une satisfaction optimales des clients. Cependant, les opérateurs et les propriétaires des data centres doivent avoir conscience de l’impact environnemental provoqué par l’utilisation de l’IA et chercher des solutions pour le réduire.