Les data centers au cœur de l’évolution du numérique

Comment l'IA façonne l'avenir

Au cours de la dernière décennie, nous avons observé des changements technologiques majeurs qui ont ouvert la voie à l'avènement de l'IA. Depuis 2015, le nombre d'utilisateurs d'internet a augmenté de 60 %, représentant désormais 67 % de la population mondiale. ^[2] Cette expansion rapide du paysage numérique a considérablement renforcé la connectivité mondiale et accru notre dépendance à l'égard des services et des serveurs en nuage.

Aujourd'hui, nos vies sont profondément liées à ces infrastructures numériques, qu'il s'agisse de téléphones portables, de smartwatches, de plateformes de streaming ou de médias sociaux. Une grande partie de notre expérience numérique réside désormais dans le nuage.

Récemment, l'IA générative s'est imposée comme un élément clé du secteur technologique. Avec des outils comme ChatGPT qui deviennent largement accessibles, l'IA touche un public plus large que jamais. Le potentiel d'amélioration des produits, des services et des gains de productivité est considérable, avec la possibilité de stimuler la croissance économique de manière significative.

La recherche et les applications génératives de l'IA devraient devenir une industrie majeure d'une valeur de plus de 100 milliards de dollars, et le potentiel économique de l'IA générative pourrait ajouter entre 2,6 et 4,4 milliards de dollars de valeur à l'économie mondiale si elle est pleinement mise en œuvre dans divers cas d'utilisation. ^[3] En outre, le volume des serveurs d'IA devrait connaître une croissance exponentielle, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 42 % d'ici 2027. ^[4]

L'enthousiasme suscité par les applications de l'IA et les perspectives de revenus substantiels ont éveillé l'intérêt des investisseurs du monde entier et entraîné un afflux considérable de capitaux dans le secteur technologique, en particulier dans les entreprises qui exploitent de grandes quantités de données sur des réseaux mondiaux, appelées « hyperscalers » (grandes échelles). ^[5] Les investisseurs désireux d'obtenir des rendements immédiats sur le marché boursier ont toutefois été pris au dépourvu lorsque des inquiétudes se sont fait jour quant au rythme d'adoption de l'IA, aux dépenses considérables nécessaires pour mettre en place l'infrastructure initiale de l'IA et au temps nécessaire pour parvenir à une monétisation claire de l'IA. En effet, à l'heure actuelle, le principal défi de l'IA est le temps nécessaire pour combler le déficit d'investissement, en particulier la capacité des centres de données, qui est un élément clé de l'infrastructure de l'IA.

Les héros méconnus de l'ère numérique

Il est facile d'oublier que les services et les serveurs en nuage reposent sur des centres de données physiques, qui constituent l'épine dorsale de notre infrastructure numérique. Au fur et à mesure que l'IA se répandra dans le travail et les loisirs, elle exigera une puissance considérable, ce qui nécessitera le fonctionnement simultané de milliers de serveurs. Par conséquent, l'efficacité du transfert de données et de la communication dépendra de plus en plus de la performance de ces centres de données.

Le coût des progrès de l'IA

Avec l'avancée des applications de l'IA, telles que la conduite autonome, la demande pour une plus grande capacité des centres de données augmentera en conséquence. Pour atteindre pleinement le potentiel de l'IA, de nouveaux centres de données doivent être construits. La construction et l'exploitation de centres de données sont des activités à forte intensité de capital : La construction d'installations à grande échelle - d'une capacité supérieure à 250 racks (environ 3 500 serveurs) - peut coûter des dizaines de millions de dollars, et les dépenses annuelles de maintenance opérationnelle dépassent souvent 10 millions de dollars. ^[6]  Les dépenses liées à ces installations devraient atteindre 49 milliards d'USD (figure 1), la demande devant croître de 10 % par an jusqu'en 2030. ^[7]

Figure 1 – Analyse du marché des centres de données
Les montants consacrés à la construction des centres de données devraient atteindre 49 milliards d'USD d'ici à 2030.

^{1 - Comprend les dépenses de construction des fournisseurs. Sont exclues les dépenses des entreprises et toute autre dépense d'investissement en dehors de la construction (comme l'équipement).
Source: Synergy Research Group, McKinsey & Company: Investing in the rising data economy, (Link), 17.01.23.}

IA et développement durable : le défi environnemental

L'adoption rapide de l'IA augmentera considérablement la consommation d'énergie des centres de données, qui dépendent souvent de l'électricité fournie par les entreprises locales de services publics, généralement conçues pour desservir les zones résidentielles. Les ressources en énergie étant toujours limitées, des milliards de dollars d'investissements sont consacrés à la transformation du marché des centres de données, car l'augmentation de la capacité nécessite des dépenses financières considérables. En outre, les serveurs installés dans ces centres ont besoin de solutions de refroidissement étendues, qui reposent souvent sur des systèmes à forte consommation d'eau. Au niveau mondial, les centres de données représentent déjà une part importante de la consommation globale d'électricité, ce qui souligne leur empreinte énergétique considérable (figure 2).

Figure 2 – Des besoins croissants en électricité

^{* Source: Huawei Technologies, on global electricity usage of communication technology: Trends to 2023
**Inclus les voitures individuelles, les autobus, les véhicules utilitaires légers et les poids lourds. Source: global EV data explorer, IEA}

Secousses technologiques : impact sur les investissements dans l'infrastructure de l'IA

La demande en énergie de l'IA continue d'augmenter, tout comme les émissions totales de carbone des grandes entreprises. Google a fait état d'une augmentation de près de 50 % de ses émissions en cinq ans en raison de l'essor de l'utilisation de l'IA. En revanche, Microsoft a annoncé des investissements visant à améliorer l'efficacité de ses centres de données tout en se concentrant sur un approvisionnement énergétique plus écologique.

En effet, les centres de données se situent désormais au carrefour des technologies numériques, énergétiques et environnementales, ce qui rend une gestion efficace de l'énergie essentielle pour minimiser leur impact sociétal. Le défi pressant consiste à produire de l'énergie durable pour répondre à la demande croissante des centres de données et de la technologie de l'intelligence artificielle (figure 3).

Figure 3 – Centres de données et émissions de CO2 (analyse BCA)
Les centres de données sont gourmands en énergie et polluent aussi
^{Source: Huawei Technologies, on global electricity usage of communication technology: Trends to 2023}

Pour les investisseurs, il est essentiel de garder un œil sur les entreprises qui participent au développement de cette infrastructure d'IA fondamentale. À l'avenir, les centres de données seront confrontés au défi de gérer et d'optimiser efficacement les ressources énergétiques tout en réduisant la consommation d'énergie. L'avenir des centres de données exige une gestion responsable de l'énergie, et des progrès considérables sont nécessaires pour atteindre l'objectif ambitieux de « zéro émission nette » d'ici 2030 ^[9], un objectif menacé par la demande énergétique croissante des systèmes d'IA.

Les centres de données se trouvent aujourd'hui à l'intersection du progrès numérique et de la technologie environnementale. Cependant, comme la production mondiale d'énergie est limitée, il faut trouver un équilibre entre le progrès technologique et la protection de l'environnement. Compte tenu de l'augmentation de la demande énergétique due à l'IA, il est essentiel de planifier et de gérer soigneusement les développements futurs afin de s'assurer que le développement de l'infrastructure de l'IA et des centres de données ne menace pas la santé de notre planète. 

^{[1] Statista: Artificial intelligence (AI) market size worldwide from 2020-2030, 30.07.2024.}

^{[2] Statista: Number of internet and social media users worldwide as of April 2024, 30.07.2024.}

^{[3] McKinsey: The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, June 2023.}

^{[4] Gartner: Forecast Analysis: AI-Optimized Servers, Worldwide, Nov. 2023.}

^{[5] Hyperscalers provide cloud computing and data management services to organizations that require vast infrastructure for large-scale data processing and storage.}

^{[6] Intel Granulate: Understanding Data Center Costs and How they Compare to the Cloud, 31.07.24 and Avery Fairbank: Understanding data centre costs and dynamics, (Link), Nov. 23.}

^{[7] McKinsey & Company: Investing in the rising data economy, 17.01.23.}

^{[8] FT: Google emissions jump nearly 50% over five years as AI use surges, 2.07.2024.}

^{[9] La science montre clairement que pour éviter les pires conséquences du changement climatique et préserver une planète vivable, il faut limiter l'augmentation de la température mondiale à 1,5 °C par rapport aux niveaux préindustriels. Actuellement, la Terre est déjà plus chaude d'environ 1,1 °C qu'elle ne l'était à la fin des années 1800, et les émissions continuent d'augmenter. Pour limiter le réchauffement climatique à 1,5 °C, comme le prévoit l'accord de Paris, les émissions doivent être réduites de 45 % d'ici à 2030 et atteindre un niveau net de zéro d'ici à 2050.}