Savez-vous que chaque rouleau Tiktok, le mème généré par l’AI et la réponse du chatbot est alimenté par des centres de données massifs? Les centres de données sont l’infrastructure centrale de notre vie numérique.
Mais comme l’IA devient plus intelligente et fait plus, les centres de données traditionnels ressentent la tension.
Ces charges de travail d’IA exigent beaucoup plus de ressources de puissance, de refroidissement et de calcul que prévu. Les entreprises se précipitent pour adapter leur infrastructure avant de frapper un embouteillage numérique.
La bonne nouvelle? Il existe des stratégies vraiment intelligentes qui émergent pour gérer ce boom de l’IA. Dans cet article, nous en discuterons quelques-uns.
# 1 adopter une architecture hybride et multi-cloud
Ne mettez pas tous vos trucs numériques dans un cloud privé, comme les centres de données sur site. Au lieu de cela, commencez à utiliser une combinaison de cloud privé et de nuages publics. Ce mélange est ce que l’on appelle un nuage hybride.
Cette stratégie offre le meilleur des deux mondes: le contrôle des informations sensibles et la possibilité d’accéder facilement à plus de puissance de calcul en cas de besoin.
En faisant plus loin cette idée, utilisez non seulement une, mais deux ou trois sociétés de stockage de Big Data. C’est multi-cloud. C’est un moyen d’éviter de compter trop sur un seul fournisseur. Si un cloud rencontre un problème, vos applications AI peuvent souvent continuer à fonctionner en douceur sur une autre.
Le rapport sur l’état de sécurité de Fortinet en 2025 a révélé que plus de 78% des entreprises utilisent 2 fournisseurs de cloud ou plus.
Comment cela aide-t-il? Les charges de travail de l’IA peuvent être incroyablement exigeantes. Parfois, ils nécessitent une explosion massive de puissance de calcul, comme effectuer des millions de calculs en fraction de seconde. Le cloud permet aux centres de données de mettre rapidement à l’échelle leurs ressources pour répondre à ces demandes de l’IA fluctuantes. Cela offre une agilité sans coûts matériels initiaux substantiels.
# 2 Transition vers le refroidissement du liquide vers une consommation d’énergie plus faible
Au fur et à mesure que l’utilisation de l’IA monte, la quantité d’eau dont il a besoin. L’IA générative, en particulier, a besoin de millions de gallons d’eau pour refroidir l’équipement dans les centres de données, a rapporté le École Yale de l’environnement.
Le refroidissement à l’air est la méthode la plus traditionnelle pour refroidir les centres de données. Mais son inconvénient est que ces systèmes consomment beaucoup d’énergie, en particulier dans les climats plus chauds et les plus grands centres de données.
La technologie de refroidissement des liquides apparaît comme une alternative idéale pour soutenir Intelligence artificielle du centre de données adoption. Cette méthode utilise des liquides, tels que l’eau ou les liquides de refroidissement spécialisés, pour refroidir directement les composants qui génèrent le plus de chaleur.
Ses propriétés thermiques plus élevées peuvent aider à refroidir les racks de serveurs à haute densité et potentiellement réduire la consommation d’énergie jusqu’à 90%.
Les centres de données des cours d’eau indiquent que le refroidissement liquide peut réduire les émissions de la portée 2 et de la portée 3 des centres de données. Les émissions de la portée 2 impliquent des émissions indirectes associées à l’achat d’électricité. Pendant ce temps, la portée 3 est des émissions de GES indirectes associées à la chaîne de valeur.
Ainsi, le refroidissement liquide abaisse non seulement les coûts opérationnels, mais contribue également à une empreinte carbone plus petite pour les centres de données.
# 3 Utilisez l’IA pour organiser et optimiser l’infrastructure
Fait intéressant, la technologie même stimulant ces exigences du centre de données, l’intelligence artificielle, peut également être utilisée pour gérer et optimiser les centres de données eux-mêmes. Comment?
Les algorithmes AI peuvent analyser les grandes quantités de données générées par les capteurs et les systèmes dans un centre de données. Cela peut aider à améliorer les opérations.
Une application puissante est la maintenance prédictive. Les systèmes d’IA peuvent surveiller en continu les performances de l’équipement, les fluctuations de la température et les modèles de consommation d’énergie pour identifier des indicateurs subtils des défaillances potentielles.
L’identification des problèmes potentiels permet aux opérateurs de centres de données de les résoudre immédiatement. Cela réduit considérablement le risque de temps d’arrêt inattendu et préserve l’intégrité de leur infrastructure.
La recherche a révélé que maintenance prédictive Peut réduire les coûts de maintenance de 25% et réduire les pannes de 70%.
L’IA peut également aider à l’optimisation des ressources. Il peut allouer dynamiquement la puissance informatique, la capacité de stockage et la bande passante réseau en fonction des charges de travail en temps réel et attendues.
Cette allocation intelligente garantit que les ressources sont utilisées efficacement. Il empêche également la sous-utilisation et la surcharge, ce qui entraîne finalement des performances améliorées et une réduction des déchets d’énergie.
# 4 Créez plus de centres de données modulaires
Le passage vers plus conceptions modulaires est une autre tendance significative dans la mise à l’échelle des centres de données pour l’ère AI.
Le magazine StateTech explique les centres de données modulaires comme des parties de conteneurs, comme une boîte d’expédition, qui peut être transportée avec facilité et déployée rapidement.
L’évolutivité est un avantage clé de cette approche. À mesure que la demande de traitement de l’IA augmente, les organisations peuvent simplement ajouter plus de modules pour augmenter la capacité. Ainsi, il offre un moyen beaucoup plus rapide et plus flexible de se développer par rapport à la construction traditionnelle.
Quoi de plus? Les conceptions modulaires permettent la personnalisation. Les centres de données peuvent être conçus pour répondre aux besoins en puissance de l’IA et peuvent être facilement déployés.
Alors, quel est le résultat net? Les centres de données subissent une transformation importante pour répondre aux demandes sans précédent de l’ère de l’IA. En allant au-delà de l’expansion simple, ces stratégies permettront aux centres de données de se développer de manière plus efficace.
Il n’y a aucune approche unique ici. Votre stratégie de mise à l’échelle doit s’aligner sur vos charges de travail et vos objectifs commerciaux spécifiques. Mais ceux qui planifient de manière réfléchie auront certainement l’avantage alors que l’IA continue de remodeler la façon dont nous pensons à l’infrastructure du centre de données.
