Les géants de la tech dévorent l’électricité pour leurs IA, à tel point qu’ils investissent l’industrie du nucléaire américain pour alimenter leurs centres de données très gourmands. Mais ces besoins toujours plus importants en énergie ne sauraient prendre le pas sur ceux des humains, en particulier pendant les périodes où il faut se chauffer ou faire tourner l’air conditionné — indispensable pour tenir le choc durant les étés caniculaires.
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C’est dans ce contexte que Google a mis en place une solution de « réponse à la demande », qui consiste à ajuster ou à reporter certaines charges électriques, comme les tâches de machine learning (encoder une vidéo YouTube, par exemple) qui ne sont pas urgentes pendant les périodes de fortes demandes sur le réseau.
Ce mécanisme permet de réduire la pression sur les infrastructures électriques, d’accélérer l’intégration de nouveaux centres de données, et d’éviter ou de retarder la construction de nouvelles centrales.
Le géant du web a signé deux nouveaux accords avec Indiana Michigan Power (I&M) et la Tennessee Valley Authority (TVA), pour déployer ces capacités dans des data centers. Ces accords sont une première : l’optimisation énergétique cible désormais directement les charges liées au machine learning.
Google avait déjà expérimenté cette approche il y a deux ans aux États-Unis ; le groupe collabore aussi avec des partenaires comme Centrica Energy en Belgique ou Taiwan Power Company. Il a l’intention d’étendre ce modèle, notamment dans les régions où la progression de l’IA risque de saturer les capacités de production ou de transmission d’électricité.
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Source : Google
