Par Florent Cragnolini, Datacenter Project and Design Manager de Telehouse.
L’intelligence
artificielle est partout. Elle réinvente la manière dont nous produisons,
innovons, décidons. Mais derrière la fulgurance des progrès en IA se cache une
infrastructure invisible, mais cruciale : le datacenter. Et tous les
datacenters ne se valent pas. Ce que l’on appelle communément "IA"
regroupe en réalité deux grandes phases techniques aux besoins radicalement
différents : l’entraînement et l’inférence. Comprendre cette distinction est
essentiel pour bâtir une infrastructure adaptée, performante… et durable.
L'entraînement, ou la
fabrique de l’intelligence
L'entraînement est la
phase pendant laquelle un modèle d'IA apprend. Il digère d’immenses volumes de
données, souvent non structurées, pour ajuster ses milliards de paramètres
internes. Ce processus est hautement gourmand en ressources : il mobilise des clusters
de GPU ou TPU très spécialisés, nécessite une alimentation électrique massive,
une capacité de refroidissement à la hauteur, et une connectivité
inter-serveurs ultra rapide. C’est une activité typiquement hyperscale : elle
se déroule dans des datacenters géants, souvent excentrés, où l’espace,
l’énergie, et le refroidissement sont disponibles à coût maîtrisé. Ces sites
sont souvent construits sur mesure ou adaptés aux architectures d’entraînement
massives.
L’inférence, ou l’IA en
action
Une fois le modèle
entraîné, il est prêt à "travailler" : répondre à une requête,
générer une image, traduire un texte, conduire un véhicule autonome. Cette
phase, appelée inférence, est moins gourmande mais bien plus sensible au temps
de réponse. Elle exige une faible latence, une très haute disponibilité, et
surtout une connectivité optimale pour se rapprocher de l’utilisateur final.
C’est là que les datacenters en environnement urbain ou péri-urbain, comme ceux
opérés par Telehouse, deviennent stratégiques. Grâce à notre position au cœur
de l’écosystème numérique français et européen, nous offrons une connectivité
exceptionnelle, avec plus de 750 opérateurs et points de peering disponibles
sur nos sites. C’est l’environnement idéal pour héberger les applications d’IA
en production : chatbot, vision industrielle, recommandation en temps réel,
cybersécurité, etc.
Un datacenter pour
chaque IA
Opposer les datacenters
d'entraînement à ceux d'inférence n’a pas de sens : ils sont complémentaires.
L’un crée l’intelligence, l’autre la rend accessible. Ce qui fait sens en
revanche, c’est de bâtir une chaîne de valeur cohérente, depuis les sites hyperscale
d’entraînement jusqu’aux nœuds d’inférence proches des utilisateurs. Chez
Telehouse, nous collaborons avec les plus grands acteurs du cloud, du réseau et
de l’IA pour intégrer ces flux dans une architecture robuste, performante et
durable. Nos datacenters, certifiés ISO 50001 pour leur performance
énergétique, sont conçus pour répondre aux exigences actuelles de l’inférence
et de l’IA de proximité. Et demain, avec l’évolution des puces et l’hybridation
des architectures, ils seront aussi prêts à héberger des charges d’entraînement
intermédiaires ou spécialisées.
L’intelligence
artificielle ne peut se développer sans une réflexion fine sur son
infrastructure.
En tant que leader des datacenters interconnectés, notre
mission est d’anticiper ces besoins et d’accompagner les entreprises dans cette
révolution technologique. L’IA a besoin d’énergie, de calcul… mais surtout d’un
bon emplacement. Et tous les emplacements ne se valent pas.