Lors du LCL Wallonia One Event, Vladimir Prodanović, Principal Program Manager chez NVIDIA, a fait une présentation qui a captivé les auditeurs. Son discours d'ouverture a dressé un tableau clair de la direction que prend l'infrastructure de l'IA et de la rapidité avec laquelle le paysage évolue. Il s'est exprimé davantage sur ces tendances à l'occasion d'une interview qui a suivi son discours.
Le passage des charges informatiques traditionnelles aux charges de travail extrêmes induites par l'IA amène à une reconception complète des centres de données. La densité en racks ne se mesure plus en kilowatts mais bien en centaines de kilowatts, et on parlera bientôt en mégawatts.
Cette évolution apporte de nouvelles exigences non seulement en matière de puissance et de refroidissement, mais aussi de manipulation et d'installation des racks. L'infrastructure d'IA redéfinit ce que les racks, les salles et les bâtiments entiers doivent supporter. Selon Vladimir Prodanović, les nouveaux racks supportent jusqu'à 1MW et peuvent peser près de 4 tonnes, et les systèmes de demain seront encore plus lourds. Cette évolution oblige les opérateurs à remettre en question les idées reçues sur les planchers surélevés, la logistique, la charge au sol et la conception des monte-charges et des voies d'accès.
Les besoins en refroidissement évoluent également : dès lors que la densité en racks approche le mégawatt, le refroidissement direct par liquide devient la norme, le refroidissement par air se chargeant de la chaleur restante. Ces exigences rendent incontournable une conception modulaire des bâtiments ; il faut notamment reconfigurer les connexions aux fluides rapidement et en toute sécurité.
L'un des développements les plus prometteurs chez NVIDIA est le recours aux jumeaux numériques pour concevoir les centres de données. Vladimir Prodanović explique qu'avant de couler du béton ou d'installer des racks, des sites entiers sont désormais simulés et optimisés par logiciel. Comme il le dit lui-même : « Nous utilisons l'IA pour créer l'IA. Les clusters sont d'abord construits dans un logiciel, ajustés sur la base de tests, puis déployés en conditions réelles. Une fois que les données opérationnelles sont disponibles, elles sont réintroduites dans la simulation pour affiner le modèle. Cette approche soutient le développement d'installations allant de clusters d'IA relativement modestes à des sites de plusieurs gigawatts. »
Les jumeaux numériques permettent à NVIDIA et à ses partenaires de tester l'agencement, les schémas de refroidissement, la distribution d'énergie et les scénarios de mise à l'échelle. Cette méthode permet également une collaboration plus étroite entre les différentes parties prenantes, qui peuvent évaluer les options dans le même environnement virtuel et concevoir les systèmes de concert. Un moyen pour les opérateurs de raccourcir les délais d'exécution des projets et de limiter les incertitudes, d'autant plus que l'infrastructure de l'IA évolue rapidement.
Bien que les hyperscalers dominent le haut de gamme du marché, Vladimir Prodanović insiste sans ambiguïté sur l'importance des centres de données locaux et régionaux. La souveraineté, la flexibilité mais aussi la communauté sont essentielles à la construction d'un écosystème d'IA local performant.
Il souligne la forte culture de collaboration dans des pays comme le Danemark, où entreprises, universités et centres de données co-investissent dans l'infrastructure nationale dédiée à l'IA. Leurs initiatives de cloud souverain bénéficient d'une tradition de propriété locale et d'infrastructures légères exploitées au niveau régional. Ailleurs, là où la dépendance à l'égard de l'informatique dématérialisée à grande échelle s'est accrue au fil des ans, ce modèle de collaboration est moins évident.
Vladimir Prodanović souligne que la réussite en matière d'IA ne se limite pas aux plus grands acteurs : la véritable transformation interviendra lorsque davantage d'entreprises sauront comment utiliser ces technologies au quotidien. Les centres de données locaux facilitent ce changement en offrant des emplacements en périphérie qui rapprochent l'informatique des utilisateurs finaux.
La culture interne de NVIDIA est au cœur de son avantage concurrentiel. Avec environ 39 000 salariés, l'entreprise fonctionne avec l'agilité d'une startup et la profondeur technique d'un laboratoire de recherche. Chacun reste proche des clients et travaille au rythme de l'évolution du secteur.
Vladimir Prodanović l'illustre par une anecdote brève mais éloquente. Avant de donner des présentations importantes, il met souvent son support à jour jusqu'à la dernière minute. « J'ai fait ma présentation alors que j'étais dans un taxi en provenance de l'aéroport, car je veux toujours faire état des dernières informations. » Un détail qui illustre certes le rythme de NVIDIA, mais également la vitesse à laquelle l'ensemble de l'écosystème de l'IA évolue
et par-delà, les besoins accrus en flexibilité, apprentissage continu et collaboration pour les centres de données, nos clients finaux et nos partenaires. Comme le note Vladimir Prodanović, « l'IA continue de se démocratiser à grande vitesse. Les organisations gagnantes seront celles qui s'adapteront rapidement et sauront utiliser ces technologies efficacement. » Ses observations offrent une vision claire de la manière dont l'IA continuera à façonner l'infrastructure numérique dans les années à venir.
Abonnez-vous à notre bulletin d'info et recevez l'actualité mensuelle de LCL, nos innovations, nos services, nos événements
