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L’IA nécessite le traitement de volumes de données considérables. À ce point que certaines estimations prévoient que 70 % de la croissance des centres de données dans les années à venir sera destinée à supporter les charges de travail associées à l’IA. Si l’on calcule ces prévisions de croissance à partir de la puissance requise et de la source consultée, la demande des centres de données pourrait atteindre entre 200 et 300 GW d’ici 2030.

Le résultat final dépendra principalement des circuits intégrés utilisés et de leur consommation, ainsi que d’autres facteurs, comme la manière dont l’IA est implantée, qu’elle soit dans le nuage (Cloud) ou sous une forme distribuée (Edge). Assurément, répondre à une telle demande en énergie représente un défi colossal, dépassant largement les capacités des fournisseurs et des opérateurs de réseaux électriques. Ce qui retarde la construction de nouveaux centres.

Un problème majeur

L’approvisionnement en électricité représente un défi de taille dans les régions où les centres de données pour l’IA sont densément concentrés, comme dans l’ouest des États-Unis, où les compagnies d’électricité admettent être incapables d’étendre leurs réseaux de transmission à un rythme suffisant pour répondre à la demande croissante. Cela suscite des inquiétudes concernant une demande potentielle qui pourrait dépasser considérablement l’offre disponible.

Il est fort probable que cette situation se produise prochainement en Europe, en particulier en Espagne, où de vastes projets de construction de centres de données sont en cours. Et bien que la production d’électricité à partir de sources d’énergie renouvelable soit en forte hausse, certaines incertitudes demeurent.

D’un côté, le réseau électrique est fréquemment touché par diverses perturbations qui nuisent à la qualité de l’approvisionnement. En effet, soumis à des microcoupures, des surtensions, des bruits et des fluctuations de fréquence, le signal qui parvient aux bâtiments, aux industries et aux habitations est loin d’être optimal. Par conséquent, il est impératif de se tourner vers un système d’alimentation continue (onduleur), dont l’importance est encore plus grande lorsqu’il s’agit d’alimenter des composants électroniques particulièrement sensibles, tels que les microprocesseurs ou les circuits à application spécifique (ASIC), qui sont utilisés dans les centres de données.

De plus, comme cela a été expliqué précédemment, la continuité même de l’approvisionnement électrique est remise en question en raison de l’augmentation exponentielle de la demande d’électricité et la construction accélérée de centres de données pour l’IA. Pour les infrastructures critiques, telles que les centres de données, cette incertitude est inacceptable ; et en ce sens, les onduleurs constituent également une solution essentielle.

Néanmoins, les onduleurs destinés aux projets d’intelligence artificielle doivent répondre à plusieurs critères, notamment avoir une architecture modulaire et évolutive, afin de pouvoir adapter la puissance des onduleurs aux besoins changeants des installations, y compris leur expansion. Cette adaptabilité doit être garantie par la possibilité de connecter en parallèle les onduleurs et d’ajouter des fonctionnalités de redondance, permettant d’assurer ainsi un fonctionnement ininterrompu en toutes circonstances, qu’elles soient externes (pannes de courant) ou internes (maintenance ou mise à niveau).

De plus, pour réduire au minimum les temps d’arrêt, il est souhaitable que les onduleurs intègrent également la technologie « Hot-swap », permettant de remplacer ou d’installer des modules tout en maintenant l’ensemble du système en fonctionnement. Tous ces éléments, associés à une efficacité énergétique renforçant la durabilité, sont destinés à façonner la protection et l’avenir d’une technologie aussi captivante que l’IA.