L'impact de l'IA sur le datacenter est considérable, mais le stockage en est la clé

Le succès de l'IA dépend d'un stockage rapide et efficace, clé pour soutenir calcul et énergie, essentiel pour éviter les blocages et exploiter pleinement la puissance des GPU.

L’intelligence artificielle bouleverse presque tous les secteurs, y compris le sien. Début 2025, le modèle de langage chinois DeepSeek R1 a brièvement supplanté ChatGPT dans le débat public, suscitant des spéculations sur un changement d’équilibre dans le domaine de l’IA et contribuant à la volatilité des marchés technologiques. Partout dans le monde, les nations affichent leur ambition de devenir des puissances de l’IA, tandis que les hyperscalers devraient investir 1 000 milliards de dollars dans des infrastructures optimisées pour l’IA d’ici 2028.

Les entreprises investissent elles aussi massivement. Pourtant, selon Gartner, près d’un tiers des projets ne génèrent pas la valeur métier attendue. Il est clair que cette ruée vers l’or de l’IA ne peut être ignorée, toutefois, y participer demande des investissements considérables. Comment alors maximiser les chances de réussite des projets d’IA, et quelles considérations doivent être prises en compte pour l’infrastructure sous-jacente ?

Les exigences de l’IA générative en matière de calcul et de stockage

Les charges de travail liées à l’IA générative se répartissent en deux grandes catégories : l’entraînement, au cours duquel un modèle apprend à partir d’un jeu de données, et l’inférence, lorsqu’il applique ce qu’il a appris à de nouvelles informations. Mais avant même l’entraînement, des étapes essentielles comme la collecte, la préparation et la curation des données sont nécessaires. Celles-ci peuvent provenir d’archives, d’images ou de bases de données  structurées, souvent soumises à des règles de gouvernance variables.

Ce qui demeure constant, c’est que l’IA est extrêmement consommatrice de ressources. La puissance et la consommation énergétique des GPU pendant l’entraînement sont bien connues, et les sauvegardes fréquentes accentuent encore la pression sur l’infrastructure. Ces points de contrôle garantissent la récupération des modèles, la possibilité de revenir en arrière et la conformité, augmentant ainsi les besoins en capacité de stockage et en énergie.

La génération augmentée par la recherche (RAG), qui intègre des jeux de données internes aux modèles de langage, ajoute une couche de complexité. Elle repose sur des données vectorisées, des ensembles traduits en vecteurs de grande dimension pour permettre des comparaisons de similarité, et peut multiplier la taille des jeux de données par dix. Même après l’entraînement, l’inférence nécessite un stockage de manière continue pour enregistrer les résultats et les données analysées.

Puissance, échelle et compromis

L’empreinte énergétique croissante de l’IA générative est un autre facteur critique. Certaines estimations indiquent que les traitements d’IA consomment plus de trente fois l’énergie d’un logiciel classique, et que la demande énergétique des datacenters pourrait plus que doubler d’ici 2030. Au niveau des armoires informatiques, leur consommation est passée de moins de 10 kW à 100 kW, voire davantage dans certains clusters, principalement à cause des GPU haute performance. Chaque watt utilisé pour le stockage est un watt non disponible pour le calcul : il faut donc un stockage rapide et efficace, capable d’alimenter les GPU sans alourdir la facture énergétique.

Le stockage peut aussi offrir des gains de performance grâce à des mécanismes de cache. En conservant les données, requêtes et conversations fréquemment utilisées, ils réduisent les traitements GPU répétitifs. Cette approche améliore la réactivité, notamment pour des charges comme le RAG, le trading ou les chatbots. La mise en cache peut accélérer l’inférence jusqu’à vingt fois, maximisant l’efficacité des GPU, tout en réduisant coûts et consommation.

Le stockage doit suivre le rythme

Le rôle du stockage dans une infrastructure d’IA est d’offrir un accès rapide et à faible latence à de vastes ensembles de données. Des performances médiocres créent des goulots d’étranglement, limitant la valeur d’un matériel coûteux. Les workloads d’IA nécessitent souvent des centaines de téraoctets, voire des pétaoctets, et des capacités de lecture rapides pour l’entraînement, l’inférence ou l’intégration de nouvelles sources. La mémoire flash QLC haute densité s’impose comme une solution idéale grâce à sa combinaison de vitesse, capacité, fiabilité et efficacité énergétique. Elle permet de stocker de grandes quantités de données sur flash à un coût proche du disque dur, tout en offrant la réactivité nécessaire aux applications d’IA.

Une infrastructure stratégique pour la réussite de l’IA

Certains fournisseurs proposent désormais des systèmes de stockage conçus pour les charges d’IA, certifiés pour fonctionner avec les architectures Nvidia. Ces solutions intégrées, associées à des pipelines RAG optimisés et à des microservices IA, simplifient le déploiement et garantissent des performances cohérentes.

Déployer l’IA générative à grande échelle exige bien plus que des GPU puissants. Cela repose sur une infrastructure robuste, efficace et réactive. Le stockage constitue la pierre angulaire de cette base : de la préparation des données à l’inférence, les projets d’IA dépendent de solutions rapides, évolutives et économes en énergie. Sans elles, même les initiatives les mieux financées risquent de se heurter à leurs propres limites.