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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Centres de données : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 115 articles
En 2025, l’intelligence artificielle devrait moins se jouer dans les démonstrations que dans la capacité à l’exploiter à grande échelle. Dépenses mondiales, inférence, agents, centres de données et quantique : les infrastructures deviennent le nerf de la compétition économique.
Les smartphones intégrant davantage de fonctions d’intelligence artificielle pourraient devenir un relais de croissance pour les semi-conducteurs. Selon un fournisseur de Nvidia, ce marché grand public pourrait amortir un ralentissement des investissements dans les centres de données. Mais les deux segments ne répondent ni aux mêmes besoins, ni aux mêmes cycles.
Face aux besoins électriques des centres de données d’IA, Exxon Mobil et Chevron avancent leurs solutions au gaz naturel. Les groupes technologiques restent engagés dans le solaire, l’éolien et le nucléaire, mais l’urgence de disposer d’une puissance fiable ouvre un nouveau terrain d’alliance.
L’IA générative est désormais connue de 83 % des adultes britanniques, selon une enquête de CloudNine PR. Mais cette diffusion s’accompagne d’une demande claire : mieux mesurer et expliquer l’énergie consommée par les modèles et les centres de données qui les font fonctionner.
À Lisbonne, le robot Digit d’Agility Robotics a attiré les regards en triant du linge sur commande vocale. Derrière cette scène apparemment anodine, le Web Summit de novembre 2024 a exposé les grands dilemmes de l’IA : automatisation du travail, consommation énergétique, sécurité et place de la créativité humaine.
TSS Inc., spécialiste des services pour centres de données, a publié des résultats trimestriels hors norme : son chiffre d’affaires atteint 70,1 millions de dollars, en hausse de 689 %. L’entreprise mise sur l’intégration de racks d’IA, un contrat pluriannuel et des locaux plus vastes, tandis que son inscription au Nasdaq accroît sa visibilité.
Au NVIDIA AI Summit Japan, le groupe américain a détaillé son rôle dans la stratégie technologique japonaise. Modèles adaptés à la langue locale, jumeaux numériques, centres de données et coopération avec SoftBank : l’enjeu est autant industriel que démographique pour un pays confronté au vieillissement de sa population.
L’intelligence artificielle générative promet de transformer la recherche, les soins et la logistique. Mais sa progression repose sur des infrastructures coûteuses, des financements massifs et une demande énergétique en forte hausse. À l’automne 2024, la question n’est plus seulement ce que l’IA peut faire, mais à quelles conditions économiques et écologiques elle peut durer.
L’essor de l’IA transforme l’électricité en ressource stratégique pour les géants du numérique. En septembre et octobre 2024, Microsoft et Google ont annoncé des accords nucléaires distincts pour sécuriser une production abondante, pilotable et bas-carbone. Ces contrats ne règlent toutefois ni les délais industriels ni les débats sur la sûreté et les déchets.
L’entraînement d’un grand modèle d’intelligence artificielle ne se résume pas à lancer des milliers de puces pendant quelques jours. Données, puissance de calcul, tests de sécurité et déploiement déterminent un calendrier souvent long et difficile à prévoir. Voici les étapes qui expliquent ces délais, et les leviers pour les maîtriser.
Google a conclu avec Kairos Power un accord inédit visant jusqu’à 500 MW d’électricité issue de petits réacteurs nucléaires aux États-Unis. Liée à l’appétit énergétique des centres de données et de l’IA, l’annonce promet une production bas-carbone disponible en continu, mais son calendrier, son coût et sa sûreté dépendront encore d’autorisations et de réalisations industrielles.
Google a signé avec la start-up Kairos Power un accord pour acheter jusqu’à 500 MW d’électricité issue de réacteurs nucléaires avancés. Première livraison espérée en 2030, déploiement complet d’ici 2035 : ce partenariat inédit illustre la course des géants de la tech à une électricité bas-carbone disponible en continu.
Face aux besoins électriques grandissants des centres de données et de l’intelligence artificielle, Google se tourne vers le nucléaire. Le groupe a annoncé un accord avec Kairos Power, qui pourrait fournir jusqu’à 500 MW issus de réacteurs modulaires. Une promesse énergétique ambitieuse, mais encore largement à concrétiser.
Remplacer une partie des multiplications en virgule flottante par des additions d’entiers pourrait alléger fortement la facture énergétique de l’IA. Une méthode évoque jusqu’à 95 % d’énergie économisée, sous des conditions expérimentales précises. Derrière ce chiffre spectaculaire, la question est aussi celle de l’adaptation des modèles et des puces.
Annoncé le 8 octobre 2024 à Taïwan, le projet réunit 64 racks GB200 NVL72 pour une puissance annoncée de 90 exaflops en IA. Nvidia et Foxconn veulent aussi accroître la fabrication des systèmes GB200, un maillon décisif pour les futurs centres de données.
Submer annonce avoir sécurisé 55,5 millions de dollars pour accélérer ses solutions de refroidissement par immersion. Alors que l’IA densifie les centres de données et accroît leurs besoins électriques, cette technologie consiste à plonger les équipements dans un fluide afin d’évacuer plus efficacement leur chaleur.
La valorisation d’OpenAI à 157 milliards de dollars confirme la place centrale prise par ChatGPT dans la course mondiale à l’IA. Mais derrière cette envolée, l’entreprise doit financer des infrastructures très coûteuses et absorber des pertes projetées à 5 milliards de dollars.
Microsoft, BlackRock et plusieurs partenaires financiers lancent une initiative destinée à financer les infrastructures indispensables à l’IA. Le programme vise 30 milliards de dollars de capitaux privés et jusqu’à 100 milliards avec la dette. En parallèle, les besoins de Microsoft pourraient générer plus de 100 milliards de dollars de baux de centres de données.
Un article évoque un schéma informatique capable d’améliorer l’apprentissage automatique tout en réduisant l’énergie nécessaire aux traitements de données. Faute de détails techniques publiés, cette promesse doit être mise en perspective : matériel, algorithmes, centres de données et méthodes de mesure déterminent l’impact réel.
