Partout en Europe et au Moyen-Orient, l’adoption de l’IA s’accélère à un rythme sans précédent. Les hyperscalers, les opérateurs de colocation, les centres de données d’entreprise et les nouvelles « usines d’IA » développent rapidement leurs infrastructures informatiques pour prendre en charge des modèles de plus en plus complexes et des ensembles de données colossaux. Cette croissance fulgurante entraîne une augmentation de la demande en énergie, poussant les besoins en refroidissement à des niveaux extrêmes.

Traditionnellement, les opérateurs s’appuyaient sur l’efficacité énergétique (PUE) et l’efficacité hydrique (WUE) comme principaux indicateurs de leur efficacité opérationnelle. Ces indicateurs ont bien servi le secteur pendant des années : il s’agit d’indicateurs simples et intuitifs permettant de mesurer l’efficacité avec laquelle une installation utilise l’énergie et l’eau.

Mais les charges de travail liées à l’IA, les puces de pointe et les architectures de refroidissement par liquide d’aujourd’hui changent la donne. Alors que la puissance de calcul devient le principal facteur de consommation d’énergie, la communauté des centres de données s’interroge sur la capacité du PUE et du WUE, pris isolément, à refléter pleinement l’efficacité, la durabilité ou les performances opérationnelles.

Les puces de nouvelle génération conçues pour l’IA et le calcul accéléré fonctionnent selon des profils thermiques et des caractéristiques de performance très différents de ceux des processeurs traditionnels. Elles génèrent des charges thermiques bien plus élevées, dépendent fortement du refroidissement par liquide et offrent un rendement de calcul radicalement différent en fonction de la température de fonctionnement.

Cela pose trois défis majeurs aux opérateurs

Le PUE ne tient pas compte de la puissance de calcul
Une installation peut afficher un excellent PUE tout en offrant un rendement de calcul relativement faible. Alors que la demande mondiale en puissance de calcul devrait tripler – passant de 82 GW en 2025 à plus de 220 GW d’ici 2030 selon McKinsey & Company –, les organisations ont besoin d’indicateurs qui prennent en compte le travail utile, et pas seulement le rapport entre l’énergie consommée et l’énergie produite.

La variabilité climatique et des systèmes de refroidissement fausse les mesures
Les centres de données dédiés à l’IA situés dans des climats plus chauds ou des régions souffrant de pénurie d’eau sont confrontés à des réalités environnementales qui ont intrinsèquement un impact à la fois sur le PUE et le WUE. Un site doté d’un système de refroidissement hautement optimisé peut tout de même paraître « inefficace » en raison de sa situation géographique plutôt que de ses caractéristiques techniques.

Les charges de travail liées à l’IA modifient la relation entre le refroidissement, la température et le rendement
Une puce peut fonctionner « correctement » à des températures plus élevées – améliorant ainsi le PUE en réduisant le refroidissement mécanique – tout en offrant un rendement de calcul supérieur à des températures plus basses. Dans ce cas, le PUE se détériore, les performances de calcul augmentent et la productivité totale du système s’améliore. Cette contradiction met en évidence pourquoi les indicateurs actuels ne sont pas adaptés aux environnements basés sur l’IA.

Pour évaluer l’efficacité des installations modernes – en particulier celles qui prennent en charge des applications d’IA, d’hyperscale et de colocation à haute densité –, les opérateurs doivent combiner les indicateurs énergétiques et hydriques avec des indicateurs clés de performance (KPI) centrés sur le calcul. Un ensemble croissant d’indicateurs avancés offre une vision plus complète et évolutive des performances.

• La performance par watt (PPW) mesure la puissance de calcul par unité d’énergie. Il s’agit d’une approche holistique permettant d’aligner les performances informatiques sur l’efficacité de l’installation.
• La productivité énergétique des centres de données (DCeP) évalue la quantité de « travail utile » (tâches accomplies, données traitées, etc.) produite pour chaque unité d’énergie consommée.
• L’efficacité de la puissance de calcul (CPE) exprime la puissance de calcul fournie par unité d’énergie. Idéale pour les opérations faisant largement appel à l’IA.
• Le calcul proportionnel à la consommation d’énergie (EPC) évalue l’efficacité avec laquelle un système adapte sa consommation d’énergie en fonction de la charge de travail. Plus la consommation d’énergie suit de près la demande de calcul, mieux c’est.
• L’efficacité écologique (GE) relie la puissance de calcul à l’empreinte carbone, permettant ainsi une prise de décision alignée sur les objectifs de développement durable.
• La performance par litre (PPL) aligne la consommation d’eau sur la puissance de calcul – un critère essentiel pour les régions confrontées à une pénurie d’eau ou à une réglementation stricte.

Pourquoi ces indicateurs sont-ils importants ?
Ces nouveaux indicateurs permettent aux parties prenantes d’évaluer non seulement l’efficacité des ressources de l’installation, mais aussi la valeur générée par chaque kilowatt, chaque litre et chaque tonne de capacité de refroidissement. Ils redéfinissent la manière dont les exploitants évaluent les choix de conception, l’architecture de refroidissement, les températures des puces et les stratégies de développement durable.

Cependant, cette boîte à outils élargie s’accompagne également d’une plus grande complexité. La convergence entre le refroidissement haute densité, l’électrification, la stratégie de gestion de l’eau, les contrôles avancés, la modélisation et les variations réglementaires régionales exige une approche plus intégrée.

Un partenaire global pour un avenir piloté par l’IA
Pour réussir, les organisations ont besoin d’un partenaire en ingénierie et en gestion thermique possédant une grande expérience dans la conception au niveau du système, la réduction des émissions de carbone, l’optimisation des performances et les solutions évolutives. Une collaboration précoce est essentielle, depuis la conception et le design jusqu’à l’intégration et l’exploitation continue.

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Cet article s’appuie sur un livre blanc rédigé par Danielle Rossi, directrice mondiale du refroidissement des systèmes critiques chez Trane Technologies.
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