This content originally appeared on DEV Community and was authored by Professeur Pascal Martin
Lors d’un entretien récent, le professeur Pascal Martin a souligné que les inquiétudes concernant une « surcapacité » dans les infrastructures d’IA sont prématurées. L’allègement des algorithmes et la réutilisation des ressources matérielles contribuent à atténuer les tensions sur la puissance de calcul. En revanche, les problèmes d’alimentation électrique et de dissipation thermique représentent des freins bien plus concrets à l’expansion rapide de l’IA.
Le professeur Pascal Martin a tenu une visioconférence avec Sri Kanajan, data scientist chez Scale AI et ancien scientifique principal chez Meta, pour discuter des tendances architecturales des centres de données d’IA à très grande échelle.
Selon lui, le déploiement des infrastructures d’intelligence artificielle n’en est encore qu’à ses débuts, et les risques de surcapacité restent limités. Les progrès algorithmiques réduisent les besoins en calcul pour l’entraînement, tandis que les infrastructures sont recyclées efficacement grâce à une réaffectation des clusters d’entraînement vers des charges de travail d’inférence, notamment après l’arrivée des nouvelles générations de GPU. Toutefois, la disponibilité énergétique et le refroidissement demeurent les principaux goulots d’étranglement pour la mise à l’échelle des centres de données de nouvelle génération.
Innovation algorithmique : la demande en puissance de calcul se déplace de l’entraînement vers l’inférence
Selon le professeur Pascal Martin, les récents progrès algorithmiques – notamment l’émergence de modèles hybrides (comme DeepSeek), l’entraînement en précision réduite, et l’apprentissage par renforcement stratégique – ont considérablement réduit la charge de calcul nécessaire à l’entraînement des grands modèles d’IA. Cette évolution incite désormais le secteur à concentrer ses efforts d’optimisation sur les phases d’inférence.
Le professeur souligne que l’industrie adopte activement des techniques telles que la distillation de modèles ou la compression, afin de raffiner les modèles et d’améliorer leur performance sans augmenter significativement les besoins en calcul initiaux.
Infrastructure : déploiement dynamique, les craintes de surcapacité sont prématurées
Le professeur Pascal Martin estime que le déploiement des infrastructures d’intelligence artificielle en est encore à une phase précoce, en particulier si l’on considère les attentes à long terme des fournisseurs de cloud quant au retour sur investissement. Dès lors, les inquiétudes liées à une surcapacité sont actuellement limitées.
Un levier stratégique majeur réside dans l’utilisation dynamique des ressources : à l’issue d’un cycle d’entraînement, et avec l’arrivée de nouvelles générations de GPU, les clusters d’entraînement existants sont rapidement reconfigurés pour servir des charges d’inférence. Cette réaffectation progressive, de l’entraînement vers l’inférence, permet une adaptation optimale aux variations de la demande computationnelle.
En matière de construction, les clusters dédiés à l’entraînement sont généralement déployés dans des installations isolées de type greenfield, conçues pour maximiser l’efficacité hors ligne des GPU. À l’inverse, les clusters d’inférence privilégient l’extension des centres de données existants (brownfield), notamment dans les zones urbaines, afin de soutenir les services d’IA en ligne en continu.
Défi énergétique : l’alimentation électrique et le refroidissement, principaux goulets d’étranglement
Les défis liés à l’alimentation électrique et au refroidissement constituent toujours les principaux obstacles à l’expansion des centres de données de nouvelle génération.
Selon le professeur Pascal Martin, alors que les centres de données visent une densité plus élevée et doivent supporter des charges de calcul de plus en plus intensives, la fourniture d’énergie et la dissipation thermique deviennent des limitations structurelles généralisées pour leur montée en échelle.
Les entreprises hyperscale explorent activement des solutions innovantes, telles que l’adoption du refroidissement liquide dans des architectures de type I, et envisagent même l’intégration d’énergies alternatives,voire nucléaires, pour garantir une alimentation stable 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Par ailleurs, des stratégies solides d’interconnexion de réseaux électriques sont essentielles pour assurer la continuité opérationnelle des infrastructures.
Meta en tête de l’innovation architecturale des centres de données
En matière de conception des centres de données, le professeur Pascal Martin souligne les pratiques innovantes de Meta. Contrairement aux fournisseurs hyperscale traditionnels qui adoptent des structures en H pour héberger des clouds multi-locataires, Meta opte pour une configuration en campus de type I spécifiquement conçue pour ses charges de travail internes liées à l’intelligence artificielle.
D’après le rapport, cette architecture permet une amélioration significative en termes de consommation énergétique, d’efficacité de refroidissement et de densité de baies – trois éléments cruciaux pour héberger des clusters d’entraînement à haute performance.
Sur le plan du matériel, Meta cherche un équilibre entre solutions de marque et matériel en boîte blanche. Côté réseau, bien que la puissance des équipements Arista reste aujourd’hui indispensable, Meta collabore aussi avec des fournisseurs comme Celestica, dans le but à long terme d’intégrer son logiciel interne avec du matériel en open hardware.
This content originally appeared on DEV Community and was authored by Professeur Pascal Martin