La croissance de l’Intelligence Artificielle modifie une composante moins visible de l’infrastructure numérique : le trafic réseau. Jusqu’à récemment, de nombreux opérateurs Cloud, CDN et fournisseurs de stockage étaient habitués à des flux plus répartis, impliquant de nombreux utilisateurs, destinations et patterns relativement prévisibles. L’IA introduit une nouvelle logique : de grands volumes de données circulant entre peu de points, en rafales intenses et avec des besoins en bande passante beaucoup plus difficiles à anticiper.

Le rapport de statistiques réseau du premier trimestre 2026 de Backblaze met en lumière cette mutation à travers chiffres et contexte. La société, connue pour ses services de stockage cloud, observe comment les flux liés aux néo-clouds, aux infrastructures hyper-scalaires et à la charge d’IA se comportent de façon distincte du trafic traditionnel des CDN, des hébergements ou des fournisseurs d’accès Internet régionaux. La donnée clé ne réside pas seulement dans la quantité de trafic déplacée, mais dans la façon dont elle circule.

De flux répartis à d’importants flux concentrés entre quelques points

Les workflows d’IA ne se limitent pas à stocker des données. Ils nécessitent de les déplacer en permanence tout au long du cycle de vie du modèle. Les datasets sont ingérés, transformés, exportés pour l’entraînement, récupérés pour l’évaluation, réenregistrés et mis à jour à mesure que les modèles évoluent. Lorsqu’on parle de datasets de plusieurs pétaoctets, chacune de ces phases peut devenir une opération réseau de grande envergure.

Backblaze synthétise cela comme un passage d’un modèle de flux “diffus” propre à Internet vers des flux massifs à haut débit entre un nombre restreint de points finaux. Pour une équipe d’ingénierie réseau, cette distinction change tout. Le trafic d’un CDN se répartit souvent entre de nombreux utilisateurs et emplacements, facilitant la répartition de charge et la scalabilité. En revanche, le trafic lié à l’IA peut se concentrer sur quelques clusters de GPU ou réseaux de calcul, avec des pics apparaissant lors de fenêtres d’entraînement ou de mise à jour de datasets.

Ce type de trafic est souvent désigné sous le nom de “elephant flows”: des flux énormes, concentrés, difficiles à absorber si le réseau n’est pas adapté. Ils ne ressemblent ni au streaming vidéo traditionnel, ni au trafic web classique ou résidentiel. Ce sont des transferts massifs entre stockage et calcul, souvent dictés par la disponibilité limitée des clusters GPU. Lorsqu’une entreprise a accès à un bloc de GPU pendant quelques heures ou jours, il faut transférer rapidement les données, exécuter le travail et en tirer les résultats avant la fin de cette fenêtre.

Une nouvelle pression apparaît alors sur l’infrastructure. Il ne suffit pas de croître de façon linéaire. Il faut disposer de capacités pour absorber ces rafales, avec des liens internes dans le datacenter, des ports 100G ou 400G, des accords d’interconnexion privée et une architecture capable de prioriser ces grands flux sans dégrader les autres services.

Un trimestre avec pause hivernale et rebond en mars

Le premier trimestre 2026 a été marqué par une dynamique particulière. Backblaze a constaté un ralentissement du trafic associé aux néo-clouds et infrastructures hyper-scalaires durant l’hiver, suivi d’un rebond en mars. Par ailleurs, le trafic des CDN a augmenté pendant l’hiver, tandis que l’hébergement et les ISP régionaux se sont maintenus à des niveaux plus prévisibles.

Deux hypothèses sont avancées pour expliquer cette évolution. La première est saisonnière : les projets d’IA dépendent aussi des équipes, des budgets, des calendriers de développement et des périodes de moindre activité. Si les équipes ralentissent ou interrompent leurs travaux durant l’hiver, une baisse du trafic peut en résulter. La seconde tient au cycle de vie des données : si un gros dataset est déjà stocké, il peut ne pas bouger pendant plusieurs semaines ou mois jusqu’à une nouvelle mise à jour, un nouvel entraînement ou une évaluation qui provoque un transfert massif.

Les chiffres aident à saisir ce changement. Selon Backblaze, le trafic combiné des néo-clouds et infrastructures hyper-scalaires est passé de 36,4 % du volume total au quatrième trimestre 2025 à 25,5 % au premier trimestre 2026. En parallèle, le trafic CDN a augmenté d’environ 20 % à 32 %, tandis que le trafic régional des ISP est passé de 21,5 % à 27,8 %. L’interprétation n’est pas que l’IA ait diminué en importance, mais que ses flux sont devenus moins réguliers et plus liés à des cycles spécifiques.

Ce caractère imprévisible complique la planification. Un réseau conçu pour une croissance stable peut se révéler insuffisant lors de transferts massifs vers un cluster d’entraînement. À l’inverse, surdimensionner toute l’infrastructure pour gérer des pics imprévisibles engendre des coûts élevés. La gestion réseau pour l’IA doit donc privilégier une approche basée sur des scénarios plutôt que sur de simples projections mensuelles.

Où le trafic d’IA se concentre-t-il ?

Une analyse géographique de Backblaze révèle une forte concentration de trafic des néo-clouds, hyper-scalaires et CDN aux États-Unis. La société rappelle que le pays héberge environ 40 à 45 % des centres de données mondiaux, ce qui explique cette concentration. En particulier, la Californie apparaît comme un point névralgique pour le trafic néo-cloud, tandis que l’activité hyper scalable est alignée avec la Californie et la Virginie, notamment autour d’Ashburn et Reston.

Cette concentration ne surprend pas : Ashburn et le nord de la Virginie sont depuis longtemps des zones majeures d’interconnexion et de datacenters. La Californie, de son côté, combine fournisseurs cloud, entreprises technologiques, demande en IA et proximité d’un écosystème logiciel dense. L’important est que le trafic d’IA ne se répartit pas uniformément dans toutes les nouvelles régions de centres de données. L’infrastructure existante et les routes réseau consolidées jouent encore un rôle prépondérant.

À l’étranger, Backblaze détecte une activité néo-cloud en Finlande, au Brésil, en France et au Canada. Le trafic CDN s’intensifie fortement aux Pays-Bas, notamment en raison de la connectivité avec AMS-IX, tandis que l’hébergement est dominant en Allemagne. L’Europe présente ainsi une dynamique différente de celle des États-Unis, avec une plus grande importance des points d’échange locaux et des choix d’interconnexion influencés par le coût, la politique réseau et les préférences opérationnelles.

Pour l’Espagne et le sud de l’Europe, la conclusion est claire : attirer des centres de données d’IA ne dépend pas uniquement de l’énergie, du terrain ou de la fiscalité. La proximité des interconnexions, la disponibilité de routes, la proximité client, la capacité réseau, les accords privés et le débit dans de grands blocs jouent un rôle crucial. L’IA ne supporte pas les zones de congestion entre stockage et calcul.

Quels impacts pour les équipes d’infrastructure ?

Le rapport de Backblaze aboutit à cette constatation concrète : les équipes réseau doivent gérer deux réalités simultanément. D’un côté, le trafic stable des CDN, hébergement et ISP régionaux, aux courbes plus faciles à modéliser. De l’autre, le trafic des néo-clouds et infrastructures hyper-scalaires, plus concentré, plus dynamique, avec des pics nécessitant une augmentation soudaine de capacité.

Backblaze indique que pour gérer ce dernier, ses solutions consistent à ajouter de la bande passante par incréments de 100G et souvent utiliser des ports 400G ; à s’assurer que les liens internes du datacenter supportent les rafales ; et à établir des interconnexions privées avec certains partenaires lorsque cela fait sens. Cette approche se rapproche davantage d’une infrastructure de gros fournisseurs à haut rendement que du simple déploiement traditionnel de services web.

La multimodalité renforce aussi cette tendance. Les modèles d’IA ne sont plus uniquement entraînés avec du texte : images, audio, vidéo et données synthétiques augmentent la taille des datasets et la volumétrie des flux entre stockage, entraînement, évaluation et inférence. Si la prochaine génération d’applications utilise agents, vidéo en temps réel, modèles multimodaux ou personnalisations en entreprise, le volume des flux opérationnels continuera à croître.

Pour les entreprises développant des produits d’IA, cette réalité implique aussi des coûts croissants. Déplacer des données n’est pas gratuit. Le choix du fournisseur de stockage, de la région, du cluster GPU, de l’interconnexion et de l’architecture de pipeline peut impacter tant la performance que la facture finale. En IA, la puissance de calcul est essentielle, mais la gestion réseau devient tout aussi stratégique.

Il ne s’agit cependant pas d’un transfert systématique vers des réseaux privés ou des datacenters spécialisés. La clé est plus concrète : les charges d’IA ne se comportent pas comme le trafic web classique. Lorsqu’une organisation entraîne, ajuste ou évalue des modèles avec de gros datasets, elle doit prévoir un stockage et un réseau adaptés à des mouvements répétés, des rafales et une proximité entre données et calculs.

L’IA pousse à rendre le trafic plus volumineux, bruyant et imprévisible, ce qui oblige à repenser la dimensionnement des réseaux cloud. La prochaine avantage concurrentiel ne résidera pas seulement dans la disponibilité des GPUs, mais dans leur approvisionnement en données en temps voulu, sans congestion, et sans que le coût de transfert ne dévore la valeur du projet.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que le trafic néo-cloud ?
C’est le trafic lié aux réseaux de calcul axés sur l’IA, généralement connectés à des clusters GPU pour l’entraînement, l’inférence ou l’évaluation de modèles. Il implique souvent de très gros transferts entre peu de points.

Pourquoi le trafic IA est-il plus difficile à prévoir ?
Parce qu’il dépend de cycles d’entraînement, de la mise à jour des datasets, de la disponibilité des clusters et de fenêtres opérationnelles. Il peut rester faible pendant des semaines, puis augmenter brutalement lors de transferts massifs.

Quelle différence entre trafic IA et trafic CDN ?
Le trafic CDN distribue du contenu à de nombreux utilisateurs et destinations, tandis que le trafic IA se concentre sur des flux importants entre stockage et calcul, avec peu de points finaux et à haut débit.

Que doivent prendre en compte les entreprises travaillant en IA ?
Elles doivent planifier leur stockage, leur lieu d’exécution, leur bande passante, leurs coûts de transfert, ainsi que l’utilisation d’interconnexions privées ou la proximité géographique avec leurs clusters.