L’intelligence artificielle n’est plus un horizon lointain ni une simple surcouche technologique. Elle agit désormais comme un véritable catalyseur de transformation, reconfigurant en profondeur la manière dont les infrastructures IT sont conçues, dimensionnées et opérées. Pour autant, pour Benoît Mercier, KDDI France cette mutation ne relève pas d’une rupture brutale. Elle impose au contraire une approche pragmatique, articulée autour de l’hybridation et d’une montée en puissance des enjeux opérationnels.
Le modèle hybride comme nouvelle norme
L’une des réalités les plus structurantes de cette évolution réside dans la coexistence des modèles. L’IA ne remplace pas l’existant : elle s’y superpose. Aujourd’hui, une large majorité des charges de travail repose encore sur des architectures traditionnelles, éprouvées, refroidies par air, offrant à la fois une efficacité énergétique maîtrisée et une stabilité opérationnelle indispensable. Ces environnements, qui supportent les fonctions critiques de l’entreprise (stockage, ERP, sauvegarde ou reprise d’activité) demeurent le socle du système d’information.
Dans le même temps, les usages liés à l’IA introduisent des exigences inédites. Les projets orientés calcul intensif, notamment autour des clusters de GPU, nécessitent des densités de puissance sans précédent, pouvant atteindre plusieurs dizaines de kilowatts par rack. Dans ce contexte, le recours au refroidissement liquide direct s’impose comme une évidence technologique. Ce basculement ne concerne toutefois qu’une part encore minoritaire des infrastructures, ce qui renforce la pertinence d’un modèle hybride, capable d’orchestrer la cohabitation entre environnements traditionnels et salles spécialisées.
Ce choix d’hybridation s’inscrit dans une logique de long terme. Concevoir un data center aujourd’hui, c’est anticiper un cycle de vie d’au moins quinze ans. Cela suppose de bâtir des infrastructures suffisamment flexibles pour accompagner l’évolution des usages, en permettant notamment des transitions progressives entre refroidissement par air et refroidissement liquide, au rythme des besoins des clients et des innovations technologiques.
La révolution silencieuse du réseau
Mais l’impact de l’IA ne se limite pas à la seule dimension du calcul. Il redéfinit également en profondeur les architectures réseau. L’explosion des volumes de données échangées entre clusters impose de repenser les capacités de connectivité pour éviter toute saturation. Les besoins en bande passante et en rapidité de traitement connaissent désormais une croissance exponentielle, portée par l’intensification des flux de données et des charges de calcul distribuées. Cette évolution transforme durablement le rôle des architectes, qui deviennent de véritables urbanistes de l’infrastructure, arbitrant en permanence entre performance, efficacité énergétique et densité de déploiement.
L’exploitation, nouveau champ de bataille
Dans ce nouveau paysage, le véritable défi est peut-être moins technologique qu’humain. Construire des infrastructures capables de supporter l’IA est une chose ; les exploiter dans la durée en est une autre. L’introduction de systèmes de refroidissement liquide, par exemple, implique désormais une transformation profonde des compétences, et donc de nouveaux besoins en formation. Les équipes doivent, en effet, être en mesure de maîtriser de nouveaux cycles de maintenance des protocoles de supervision spécifiques et de répondre à des exigences de fiabilité accrues.
Parallèlement, les tensions sur les chaînes d’approvisionnement imposent une vigilance accrue. La disponibilité des composants critiques – qu’il s’agisse de systèmes de froid ou d’équipements énergétiques – ne peut plus être considérée comme acquise. Dans ce contexte, la constitution de stocks stratégiques directement sur site devient un levier clé pour garantir la continuité de service et réduire la dépendance aux délais de livraison.
L’équation énergétique et territoriale
Enfin, la question énergétique s’impose comme un déterminant majeur. En France, l’enjeu ne réside pas tant dans la production que dans la distribution. L’accès à la puissance électrique, en particulier dans certaines zones urbaines, constitue une contrainte forte qui influence directement les choix d’implantation. Les grands acteurs du cloud tendent ainsi à se rapprocher des sites de production pour sécuriser leurs besoins massifs, tandis que les infrastructures de proximité doivent composer avec des réseaux parfois saturés.
Cette contrainte ouvre néanmoins des perspectives intéressantes, en particulier pour les data centers de type edge. Leur implantation au cœur des territoires permet d’envisager une réutilisation de la chaleur fatale, pour alimenter des réseaux urbains, des bâtiments publics ou des infrastructures de santé. L’IA, souvent perçue comme énergivore, peut ainsi devenir un levier d’optimisation et de contribution à l’écosystème local.
Finalement, l’infrastructure de demain ne sera ni entièrement nouvelle, ni strictement héritée du passé. Elle sera hybride, évolutive et profondément ancrée dans des réalités opérationnelles. Pour les décideurs IT, l’enjeu dépasse largement la seule acquisition de capacités de calcul. Il réside dans la capacité à concevoir des environnements mixtes, à sécuriser les chaînes logistiques et, surtout, à investir dans les compétences humaines indispensables à l’exploitation de ces systèmes complexes. C’est à cette condition seulement que l’IA tiendra pleinement ses promesses.
