En tant qu’entreprise spécialisée dans la conception, la construction et l’exploitation de data centers de pointe, Data4 accorde une importance particulière à l’efficacité énergétique. Dans un monde où la demande en ressources informatiques ne cesse de croître, les data centers doivent sans cesse innover pour répondre à ces besoins tout en réduisant leur empreinte écologique. L’intelligence artificielle (IA) apparaît comme une solution prometteuse pour optimiser la gestion des centres de données en offrant des gains significatifs dans de nombreux domaines, dont celui de l’efficacité énergétique. On fait le point.
Les champs d’application de l’IA dans les data centers
L’IA est utilisée dans les data centers pour optimiser différents aspects de leur fonctionnement. En premier lieu, la gestion de l’énergie est un enjeu majeur. L’IA permet d’analyser les données relatives à la consommation électrique et aux systèmes de refroidissement pour ajuster dynamiquement les paramètres en fonction des besoins. Elle contribue ainsi à réduire la consommation d’énergie tout en maintenant des conditions optimales pour le bon fonctionnement des équipements.
La maintenance prédictive est un autre domaine dans lequel l’IA apporte des avantages considérables. En surveillant en temps réel les équipements et en analysant les données issues de capteurs, l’IA est capable de détecter les signes avant-coureurs de pannes potentielles. Elle permet ainsi de planifier les opérations de maintenance de manière optimale, en minimisant les risques de panne et les coûts associés.
| Bon à savoir Comme le souligne le livre blanc de France Data Center, l’IA et les prédictions permettent de définir les conditions opérationnelles optimales au regard des besoins futurs et ainsi, d’assister l’utilisateur à définir la meilleure configuration technique (équipements à mettre en service, cascades, fonctionnement des recycleurs, …) et les réglages (température de l’eau glacée, etc…), tout en respectant la sécurité de l’installation à travers les redondances. Par extension, les modèles permettent de simuler l’impact d’actions de performance tels que des modifications de réglage, des remplacements ou upgrades d’équipements. L’IA peut être utilisée comme levier d’optimisation, ce qui permet de réduire les impacts environnementaux de l’utilisation de certaines machines ou produits dans des industries spécifiques. |
L’apport de l’IA pour améliorer l’efficacité énergétique des data centers
L’intelligence artificielle offre un potentiel considérable pour relever le défi de l’amélioration de l’efficacité énergétique des data centers, cela en exploitant des modèles de données complexes et en facilitant l’analyse et la prise de décision en temps réel.
Entraîner une IA en condition réelle : un processus long, mais nécessaire
L’entraînement de l’intelligence artificielle sur des données réelles est une étape cruciale pour garantir la pertinence et l’efficacité des modèles développés. Les données réelles permettent à l’IA de comprendre et d’apprendre les caractéristiques, les tendances et les relations complexes qui existent dans les environnements réels. En se basant sur ces données, l’IA est en mesure de prendre des décisions informées et de faire des prédictions justes et précises lorsqu’elle est confrontée à des situations similaires. Cependant, l’entraînement de l’IA sur des données réelles peut être un processus qui peut prendre plusieurs mois, voire plusieurs années.
Plusieurs raisons expliquent cette durée :
- La collecte de données : pour entraîner un modèle d’IA, il est nécessaire de disposer d’un ensemble de données volumineux et diversifié, représentatif de la réalité. La collecte de ces données peut prendre du temps, notamment si les événements ou les phénomènes étudiés sont rares ou saisonniers. Par exemple, dans un data center, les données liées à la météo en août ou en janvier ont un impact direct sur la capacité de refroidissement du bâtiment. Disposer de cette variété est donc essentiel.
- La qualité des données : les données réelles sont souvent bruitées, incomplètes ou inexactes. Il est donc nécessaire de les nettoyer, de les prétraiter et de les compléter avant de les utiliser pour l’entraînement de l’IA. Ce travail préliminaire peut être long, fastidieux mais indispensable pour obtenir un modèle de qualité.
- La complexité des modèles : les modèles d’IA, en particulier les réseaux de neurones profonds, sont composés de millions de paramètres qui doivent être ajustés pour minimiser l’erreur entre les prédictions du modèle et les données réelles. L’entraînement de tels modèles nécessite d’importantes ressources de calcul et peut prendre beaucoup de temps, en fonction de la taille et de la complexité du modèle, ainsi que de la quantité de données disponibles.
- L’ajustement et la validation des modèles : une fois le modèle entraîné, il est nécessaire de le valider sur des données inédites pour s’assurer de sa performance et de sa capacité à généraliser. Cette étape peut nécessiter des ajustements supplémentaires du modèle et un nouvel entraînement, ce qui prolonge encore la durée du processus.
Les modèles de données sur lesquels se base l’IA
Pour optimiser l’efficacité énergétique dans les data centers de Data4, l’IA se base sur plusieurs modèles de données, dont :
- Les besoins en énergie du client, qui varient en fonction du moment et des services utilisés.
- Le contexte environnemental, comme les conditions météorologiques et l’hygrométrie, pour adapter le refroidissement des équipements.
- Les données de maintenance, telles que l’historique des interventions et l’état des équipements avant et après maintenance, qui permettent à l’IA d’évaluer l’impact des opérations sur la performance énergétique.
- Des données provenant des équipements eux-mêmes, comme les capteurs de température, de vitesse de ventilateurs ou de flux d’air, pour ajuster en temps réel les paramètres énergétiques.
Les trois grandes phases du déploiement de l’IA
La mise en œuvre de l’IA pour améliorer l’efficacité énergétique des data centers se déroule en trois grandes phases.
1 – La première phase consiste en la collecte des données, qui doit s’étendre sur une période suffisamment longue (au moins une année) pour obtenir un ensemble de données de qualité, représentatif de la réalité. Cette étape est cruciale pour garantir la pertinence des décisions prises par l’IA.
2 – La seconde phase est celle de l’entraînement de l’IA, qui s’appuie sur des techniques de machine learning pour apprendre à partir des données collectées. L’IA est ainsi capable de reconnaître des tendances, d’établir des corrélations entre les variables et de modéliser le comportement énergétique des équipements du data center.
3 – Enfin, la troisième phase concerne l’exploitation de l’IA pour analyser et prendre des décisions en temps réel. L’IA est alors en mesure d’identifier les opportunités d’optimisation énergétique, de détecter les anomalies et de proposer des actions correctives pour améliorer la performance énergétique du data center.
Comme le confirme Olivier de Nomazy, product & Innovation chez Data4, « d’ici fin 2023, nous aurons collecté les données essentielles qui nous permettent de faire travailler des modèles d’intelligence artificielle auprès de 15 data centers de Data4 en France et à l’étranger. Ce travail engagé il y a un an nous permettra de toujours mieux affiner notre positionnement clair en faveur d’une meilleure efficacité énergétique afin de combiner technologie de pointe et responsabilité climatique.«
Sécurité & place de l’IA dans la gestion des data centers
L’adoption croissante de l’intelligence artificielle dans les data centers soulève aussi des questions importantes en matière de sécurité et de responsabilité. Les opérateurs de data centers sont confrontés au défi de trouver le bon équilibre entre l’automatisation offerte par l’IA et le maintien d’un contrôle humain sur les décisions critiques.
L’IA comme aide au pilotage
La sécurité étant un enjeu majeur pour les data centers, la question se pose de savoir si l’IA doit être autorisée à prendre des décisions en toute autonomie ou si elle doit se limiter à un rôle d’aide au pilotage. La position de Data4 est claire : l’IA ne doit pas intervenir directement sur les équipements sans supervision humaine, afin d’éviter les risques liés à des comportements déviants ou à des erreurs de jugement. L’IA doit donc être considérée comme un outil précieux pour guider les décisions des opérateurs, et en aucun cas les remplacer.
L’intelligence artificielle offre donc un potentiel considérable pour améliorer la gestion énergétique des data centers. En s’appuyant sur des modèles de données variés et en étant capable d’analyser et d’agir en temps réel, l’IA contribue à optimiser la performance énergétique tout en réduisant les coûts de maintenance et d’exploitation. Les perspectives d’évolution de l’intelligence artificielle dans le domaine des data centers sont prometteuses, et Data4 continuera à explorer et intégrer cette technologie pour offrir des solutions toujours plus performantes et durables à ses clients.
