L’intelligence artificielle est souvent vue comme une révolution «immatérielle» :
Des algorithmes et des données.
Des applications logicielles hyper-performantes.
Des outils de production de vidéo et d’images.
Des agents capables de réaliser des processus complexes.
Mais derrière la simplicité apparente d’une conversation avec une IA ou l’utilisation d’agents robotiques se cache désormais une infrastructure industrielle gigantesque :
Des centres de données de plusieurs dizaines de milliers de mètres carrés.
Des milliers de processeurs spécialisés.
Des réseaux électriques renforcés.
Des systèmes de refroidissement, des tonnes de matériaux.
Une consommation croissante d’eau.
Nous nous penchons donc aujourd’hui sur la question de l’empreinte écologique des centres de données et des possibilités de la contenir et même de les transformer en installations « circulaires » pour neutraliser leur impact.
L’IA n’est plus seulement une industrie logicielle. Elle est devenue une industrie lourde.
Une explosion de la demande électrique.
Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), les centres de données ont consommé environ 415 Terra watts heures (TWh) d’électricité dans le monde en 2024, soit environ 1,5 % de la consommation électrique mondiale.
Leur consommation avait déjà progressé d’environ 12 % par an en moyenne sur les cinq années précédentes. (IEA).
Et ce n’est que le début. Dans son scénario central, l’AIE prévoit que la consommation électrique des centres de données plus que doublera d’ici 2030, pour atteindre environ 945 TWh par an et 3% de la consommation mondiale (IEA).
C’est légèrement plus que la consommation électrique actuelle du Japon. L’IA constitue le principal moteur de cette croissance, avec notamment les serveurs spécialisés équipés de processeurs accélérés. (IEA)
Autrement dit, en six ans, les centres de données pourraient ajouter à leur consommation annuelle l’équivalent de plus de 500 TWh.
Aux États-Unis, l’AIE estime que les centres de données pourraient représenter près de la moitié de la croissance de la demande électrique du pays d’ici 2030. (IEA)
Des machines qui chauffent… et qu’il faut refroidir.
Une autre caractéristique rapproche l’IA d’une industrie lourde : plus on concentre de puissance de calcul, plus on produit de chaleur.
Les serveurs d’IA utilisent des processeurs extrêmement puissants, regroupés en grappes capables de réaliser des milliards d’opérations chaque seconde. Cette puissance doit être évacuée en permanence.
Les densités de puissance augmentent fortement et rendent les architectures traditionnelles de refroidissement à l’air de plus en plus difficiles à maintenir.
Cela implique des systèmes de refroidissement complexes et, selon les technologies utilisées, une consommation importante d’eau.
Ces chiffres montrent surtout que l’eau est devenue une question d’infrastructure pour l’IA : les entreprises doivent désormais concevoir leurs centres de données en fonction de la disponibilité locale de cette ressource.
Il faut aussi fabriquer toutes ces machines.
L’empreinte environnementale de l’IA ne s’arrête pas à la facture d’électricité.
Il faut fabriquer les processeurs, les serveurs, les systèmes de stockage, les équipements réseau et les bâtiments qui les abritent. La fabrication des semi-conducteurs mobilise elle-même beaucoup d’énergie, d’eau ultra-pure, de métaux et de produits chimiques.
Et ces équipements doivent être renouvelés régulièrement pour suivre la course à la performance.
Les centre de données de l’IA transforment progressivement les territoires.
Construire un grand centre de données signifie construire des bâtiments industriels, acheminer de l’électricité à très haute capacité, installer des transformateurs, renforcer les réseaux, sécuriser l’approvisionnement énergétique et parfois développer de nouvelles capacités de production énergétique. La ou ils s’installent, ces centre de données commencent à transformer fortement le paysage et nous les appelons maintenant des “giga-factories” compte tenu de leur gigantisme.
La révolution du refroidissement
L’accélération de l’Intelligence Artificielle demande donc de repenser les modèles industriels pour améliorer ces infrastructures et en limiter l’impact environnemental.
L’enjeu est désormais double :
Refroidir beaucoup plus efficacement des équipements beaucoup plus puissants.
Tout en réduisant la consommation d’électricité, d’eau et de matériaux.
L’air ne suffit plus pour l’IA.
La réponse passe notamment par une véritable révolution du refroidissement.Dans un centre de données traditionnel, la chaleur produite par les serveurs est transférée à l’air. Des ventilateurs font circuler cet air, puis des systèmes de climatisation évacuent la chaleur.
Cette architecture fonctionne très bien pour des charges relativement modérées. Mais les centres modernes concentrent énormément de puissance dans une surface extrêmement réduite. On peut donc avoir une situation dans laquelle le problème n’est plus de refroidir une salle entière, mais de réussir à extraire plusieurs centaines de watts, voire davantage, d’une petite puce.
C’est pour cette raison que l’industrie évolue progressivement selon une sorte de continuum de technologies qui sont souvent combinées ensemble :
Refroidissement à air :
C’est donc le mode traditionnel avec des salles de données climatisées.
Refroidissement par échangeur thermique :
On remplace la porte arrière du serveur par un échangeur thermique parcouru par de l’eau ou un autre fluide.
L’air chaud expulsé par les serveurs traverse alors cet échangeur avant de retourner dans la salle.
Refroidissement direct des serveurs par des «cold plate» :
les “cold plate” sont des plaques métalliques installées directement sur les processeurs des serveurs.
Des canaux internes permettent au liquide de circuler et d’absorber la chaleur.
Le liquide repart ensuite vers une CDU — Coolant Distribution Unit, qui assure l’échange thermique avec le circuit de refroidissement du bâtiment.
Le refroidissement devient donc une véritable infrastructure hydraulique du data center.
Refroidissement par immersion directe des serveurs dans du liquide diélectrique :
C’est une approche encore plus radicale qui consiste à supprimer pratiquement l’interface entre les composants et l’air.
Les serveurs sont immergés directement dans un fluide qui n’est pas conducteur d’électricité.
Le fluide absorbe directement la chaleur des composants.
Il existe deux grandes familles pour ce processus :
Immersion monophasée
Le fluide reste liquide pendant le fonctionnement.
Il circule vers un échangeur thermique, transmet sa chaleur à une autre boucle, puis revient refroidir les serveurs.
Immersion diphasée
Le liquide s’évapore au contact des composants chauds.
La vapeur monte, se condense sur un échangeur froid et le liquide retombe ensuite vers les composants.
L’impératif environnemental et l’émergence des modèles “circulaires”
L’explosion confirméee des émissions.
Les derniers chiffres publiés par les grands de la big tech montrent naturellement une explosion des émissions comme le détaille cet article de Bloomberg “Big Techs Carbon Emissions spike with runaway growth of AI” oscillant entre 23% pour Microsoft, Amazon 16%, Google 18% et Meta 64%.
Nous constatons aussi la construction de capacités de production énergétique se fondant sur des énergies fossiles comme le montre un article de bloomberg mettant en lumière la création de centrales au gaz naturel dédiées près des centre de données.
Les investisseurs internationaux commencent à s’inquiéter et posent des questions dans les assemblées générales des firmes cotées.
Les autres géants comme OpenAI, Anthropic et SpaceX sont pour l’instant et pour l’essentiel non cotés ( pas pour longtemps avec les projets de méga IPO en cours) et ne publient rien sur leurs émissions.
Dans le contexte actuel de l’ère Trump les big techs auront tendance malheureusement à ralentir leurs efforts stratégiques pour l’environnement mais la pression de la société pour un meilleur contrôle des émissions va se faire sentir inexorablement.
Le concept de Centre de Données “circulaire” doit progresser.
Au delà de la pression collective vers des centres de données plus économes, la mise en place de mode opérationnel efficient, économisant les ressources et générant des modèles économiques plus performants, est un chemin prometteur.
Les améliorations des technologies de refroidissement, que nous avons détaillés et qui permettent aux centres de données d’augmenter leur puissance calcul et leur efficacité, permettent aussi de faire sortir un liquide à une température plus élevée ce qui crée des nouvelles opportunités pour envisager de réutiliser cette chaleur en utilisant la chaleur de ce liquide dans un échangeur et une pompe à chaleur.
Pour parler véritablement de Centres de Données “circulaires”, il faut fermer plusieurs boucles simultanément :
La boucle énergétique
Électricité renouvelable → calcul/serveur → chaleur → chauffage.
La Boucle thermique
Liquide de refroidissement → calcul/serveur → chaleur → échangeur → réseau de chaleur → retour.
La Boucle matérielle
Serveur → réparation → réemploi → pièces détachées → recyclage.
La Boucle eau
Eau de refroidissement → échange thermique → traitement → réutilisation.
La Boucle bâtiment
Construction → utilisation → démontage → réemploi des composants → reconstruction.
Des premiers efforts sont faits par Google et Microsoft.
Google développe à Hamina, en Finlande, un projet de récupération de chaleur de son data center vers le réseau de chauffage urbain.
Google estime que la chaleur récupérée pourrait représenter environ 80 % de la demande annuelle du réseau de chauffage local. (blog.google)
Google met aussi en place des premiers projets pour adapter sa consomation électrique dans ces centres de données à la disponibilité des réseaux électriques en utilisant les pics de disponibilité électrique pour gérer les calculs les plus consommateurs et prioriser des taches moins consommatrices en periode de faible disponibilité . Il s’agit d’un système de “demand response” particulierement intéressant pour aider à la stabilisation des environnements de production electriques intermitentes renouvelables
Microsoft de son côté développe son initiative des “Circular Centers” qui récupèrent les serveurs arrivés en fin d’utilisation et déterminent quels composants peuvent être réutilisés, reconditionnés ou recyclés.
En 2024, Microsoft indique avoir atteint 90,9 % de réemploi et de recyclage de ses serveurs et composants cloud, dépassant son objectif de 90 % avec un an d’avance. (Microsoft)
Un “Circular Center” peut traiter jusqu’à environ 12 000 serveurs par mois. Les processeurs, mémoires et autres composants récupérables peuvent notamment devenir des pièces de rechange. (Microsoft Datacenters)
Microsoft indique par exemple que ses nouveaux centres de données conçus pour les charges de travail liées à l’IA peuvent fonctionner avec un système de refroidissement ne consommant pas d’eau pendant leur fonctionnement. L’entreprise affirme également que son nouveau système de refroidissement direct sur puce peut économiser plus de 125 millions de litres d’eau par centre et par an. (Microsoft)
Microsoft donne un ordre de grandeur révélateur : en 2024, l’entreprise a déclaré avoir réutilisé ou recyclé 90,9 % de ses serveurs et composants, tout en détournant environ 26 000 tonnes de déchets opérationnels des décharges ou incinérateurs. (Microsoft)
Même avec des taux de recyclage élevés, cela rappelle une réalité souvent oubliée : derrière un modèle numérique se trouve une immense quantité de matière physique.
On peut donc imaginer le futur centre de données comme un bâtiment « réversible » incluant :
Un centre de calcul.
Un système de chauffage
Une infrastructure énergétique ( “clean energy”).
Une plateforme de réemploi des équipements électroniques.
Les startups se mobilisent.
Les investissements en capital risque se sont multipliés ces dernières années ce qui est très encourageant.
Nous pouvons donner quelques exemples autour des objectifs et des acteurs sur les “briques” technologiques clefs :
Le “compute circulaire” et le recyclage des serveurs qui permet :
L’augmentation de la durée de vie des serveurs.
La réparation et le remplacement des composants.
Le réemploi des Graphics processing Unit (GPU).
La traçabilité des équipements ;
Organiser le réemploi en fin de première vie.
Exemples de start ups : Qarnot, TES et les futurs spécialistes du remanufacturing de GPU.
La mise en place de refroidissement “Cooling liquid” qui permet :
La suppression ou la réduction drastique de l’eau.
L’augmentation de la densité de calcul.
La réduction des auxiliaires.
La récupération de la chaleur à une température exploitable.
Exemples de start ups : ZutaCore, Iceotope, Submer, LiquidStack, Calyos, Asperitas, Accelsius, GRC.
La valorisation de chaleur qui permet :
L’arrêt des rejets de chaleur dans l’environnement.
L’alimentation des bâtiments, réseaux de chaleur, serres ou procédés industriels.
Exemples de start ups : Qarnot, WA3RM, Heaten.
Refermer la boucle énergétique qui permet :
L’utilisation des batteries de seconde vie.
Intégrer renouvelables + stockage .
Piloter les charges informatiques selon la disponibilité énergétique.
Transformer le data center en actif de flexibilité du réseau.
Exemples de start ups : Connected Energy, mais aussi les acteurs du microgrid et du “long-duration” storage.
La mise en place de Bâtiments circulaires qui permet :
De déployer des constructions modulaires, démontables, utilisant des matériaux recyclés
De mettre en place le remplacement facile des modules électriques et “cooling”.
possibilité de déplacer ou agrandir le centre de données.
Exemples de start ups : Submer, Cyanis AI et les acteurs du “modular data center”.
La mise en place aussi d’un système d’exploitation circulaire du centre de données :
C’est à notre sens la brique la plus intéressante à moyen terme qui permet d’assembler et de gérer de manière intégré toutes les technologies «circulaires» incluant toutes les fonctionnalités suivantes :
le “digital twin” qui est un serveur de simulation pour gérer l’ensemble du centre de données.
L’optimisation des calculs de l’IA.
Le monitoring de chaque actif.
La maintenance prédictive.
L’optimisation du “cooling”.
Le suivi carbone et des matières.
La gestion de fin de vie.
L’orchestration de la chaleur et de l’énergie.
Exemples de start ups : Phaidra, EkkoSense, Lucend.
En conclusion,
Les défis environnementaux se dressant face au développement de l’Intelligence Artificielle sont lourds.
Nous pensons toutefois que la possibilité de convertir en industrie “circulaire” ces activités existe vraiment grâce à des évolutions clefs ces derniers mois :
La mobilisation des investisseurs internationaux et de la société reste significative pour dénoncer les effets environnementaux des big techs malgré l’environnement Post Trump et devrait continuer à se renforcer alors que l’installation de “giga-factories” de données se fait de plus en plus visible dans nos paysages.
L’émergence d’un modèle circulaire avec des briques technologiques essentielles démontre un intérêt économique et de performance de plus en plus clair.
Des premières expériences de centres de données circulaires chez Microsoft et Google montrent le chemin.
Un réseau de start ups se met en place dans ce domaine et accélère rapidement.
Au total. nous pensons que l’accélération dans ce domaine va se produire dans les toutes prochaines années. Nous surveillerons donc ces points de bascule et rendrons compte dans nos articles futurs.
Bonne Semaine
Philippe
https://o2nature.substack.com