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Datacenter et Intelligence Artificielle : un mariage de raison ?

L’Intelligence Artificielle (IA) et les datacenters sont deux grands thèmes du Numérique. Il n’aura pas fallu attendre de nombreuses années pour assister au fleurissement de solutions alliant les deux et provenant des laboratoires de Recherche & Développement (R&D) de certains géants de l’IT. État d’avancement de la connaissance en la matière !

Sur le thème du Numérique Responsable, tant les datacenters que l’Intelligence Artificielle font l’objet d’une attention toute particulière visant à mieux les intégrer dans la Société, tout en limitant leurs impacts respectifs. Pour rappel, alors que pour les datacenters, les enjeux se centralisent autour de l’impact énergétique dû à leur exploitation où les solutions sont diverses et variées, pour l’IA, c’est davantage le pan Social qui est concerné. En effet, nous l’évoquions au début de cette année, l’éthique relative à son usage suscite la mise en garde de certains acteurs de la sphère technologique et d’intellectuels de tout bord qui souhaiteraient voir un cadre mieux établi pour gérer les évolutions de l’IA et ses conséquences sur la société, en termes de substitution des emplois par exemple.

Les multiples applications intégrant les qualités de l’Intelligence Artificielle en font un sujet de Recherche et Développement prisé par un certain nombre d’acteurs high-tech qui l’intègrent à leur activité. En guise d’exemple, depuis 2014, Google a implanté le machine learning (ou apprentissage automatique) dans ses fermes de données en vue d’optimiser l’efficacité énergétique de ce type d’infrastructures. Trois années plus tard, les résultats de cette stratégie tombent et montrent des signes encourageants dans l’intégration d’une IA au sein de la gestion d’un datacenter. En effet, la firme de Mountain View met en avant une optimisation de 15% de son Power Usage Effectiveness (le PUE ou Indicateur d’efficacité énergétique) et une réduction de 40% de l’énergie utilisée par ses systèmes de refroidissement grâce à ce système.

Crédit photo : Google
Variations du PUE lorsque l’Intelligence Artificielle gère le Cloud de Google

Pour arriver à ces résultats, une multitude de capteurs sont installés dans les datacenters afin d’effectuer des relevés de données techniques. En consolidant ses informations recueillies, le logiciel de machine learning peut analyser plusieurs dizaines de variables, dont la sollicitation des serveurs ou le fonctionnement des systèmes de refroidissement, et de là, proposer des points d’amélioration dans la gestion de ces derniers, par exemple.

Outre Google, d’autres géants de l’IT exploitant des Cloud publics (dont les capacités de calculs et de stockage sont vendus et non employés par la firme uniquement, on parlerait alors de Cloud privé) se sont lancés dans l’usage de l’IA. C’est le cas d’Amazon Web Service (AWS), la branche services en ligne du site de commerce en ligne, Amazon. Toujours en partant de l’apprentissage automatique, l’entreprise utilise cette fois-ci l’Intelligence Artificielle à des fins de prédictions. Appelé le capacity planning, ce procédé vise à étudier les historiques commerciaux de l’entreprise afin de prévoir le comportement de ses clients en termes de sollicitations de service Cloud. De la sorte, l’IA permet à AWS d’anticiper les pics de demande et ainsi de prendre les mesures de gestion efficace pour y faire face.

Cette automatisation des datacenters est la bienvenue à une époque où le foisonnement de fermes de données rend plus que jamais sérieux le sujet de l’apport énergétique de ce type d’infrastructures. Bien qu’il ne s’agisse pas du poste de consommation énergétique le plus important du Numérique (les datacenters restent derrière le Réseau et les équipements IT en général), il n’en reste pas moins directement corrélé à l’usage qu’en ont les entreprises et les particuliers. L’Intelligence Artificielle devient donc une corde supplémentaire à l’arc de l’efficacité énergétique des datacenters qui n’a de cesse de gagner en importance depuis plusieurs années !

Aymeric De Wispelaere

Crédit photo : Robohub