NVIDIA a franchi une étape décisive pour transformer entièrement l’infrastructure numérique de l’avenir. Lors de l’AI Infrastructure Summit à Silicon Valley, Ian Buck, vice-président de la Computation Accélérée de la société, a présenté sa vision de transformer les centres de données traditionnels en “usines d’intelligence artificielle”, des installations conçues dès le départ pour produire de l’intelligence de manière continue et efficace.

Cette proposition s’accompagne de modèles de référence, élaborés en collaboration avec un écosystème de partenaires industriels et technologiques, qui serviront de guides pour les gouvernements, les entreprises et les fournisseurs cloud à travers le monde. L’objectif : construire des infrastructures haute performance, à faible consommation énergétique, capables de soutenir la nouvelle génération de charges liées à l’IA, du raisonnement multimodal aux modèles de contexte massif.

Des centres de données aux usines d’intelligence

Le terme usine d’IA n’est pas un simple slogan mais une redéfinition conceptuelle. Jusqu’à présent, les centres de données étaient des espaces où le matériel et le logiciel coexistaient de façon relativement indépendante. Les usines d’IA seront concevoir en tandem, intégrant dès le départ les systèmes de calcul à l’infrastructure physique d’énergie, de refroidissement et d’orchestration.

Ceci revient à dépasser un problème historique : la désynchronisation entre bâtiment et informatique. Dans le modèle classique, un centre de données est planifié comme une installation électrique et thermique, puis adapté au matériel. La nouvelle approche consiste à considérer que puissance, refroidissement, réseau et logiciel doivent être conçus comme un tout orchestré, maximisant ainsi l’efficacité énergétique et réduisant les coûts d’exploitation.

Omniverse et le jumeau numérique : l’usine virtuelle avant la physique

Au cœur de cette stratégie se trouve Omniverse, la plateforme de simulation de NVIDIA basée sur OpenUSD. Chaque usine d’IA disposera d’un jumeau numérique qui non seulement optimisera sa conception avant la construction, mais permettra également de la gérer durant son exploitation.

Grâce à cette approche, il sera possible de simuler avec précision le comportement de chaque composant, depuis les flux d’air de refroidissement jusqu’à la répartition de la puissance dans les racks, ou encore la réponse de l’installation lors de son intégration au réseau électrique local. De plus, ce jumeau comprendra des systèmes de production distribuée, de stockage d’énergie et des agents d’IA pour gérer en temps réel les opérations.

Concrètement, les ingénieurs pourront modéliser des giga-usines d’IA à l’échelle gigawatt avant même de poser une pierre, accélérant ainsi la prise de décision et réduisant les risques d’investissement.

Un écosystème de partenaires stratégiques

Le défi de taille exige une collaboration entre de nombreux acteurs. NVIDIA a rassemblé un large groupe d’entreprises apportant leur expertise en conception, énergie et gestion industrielle :

• Jacobs, en tant qu’intégrateur de la conception physique et numérique.
• Schneider Electric, Siemens, Siemens Energy et Vertiv, responsables de solutions résilientes de puissance et de refroidissement pour des charges d’IA à grande échelle.
• GE Vernova, spécialisé dans la génération d’énergie et l’électrification directe vers les racks.
• Des sociétés de conception et de simulation comme Cadence, PTC et Emerald AI, intégrant le jumeau numérique.
• Des experts en orchestration et automatisation, tels que phaidra.ai, Vertech et E Tech Group, œuvrant à la coordination des systèmes critiques.

Ce réseau de partenaires reflète le fait que aucun acteur ne peut construire seul une usine d’IA, en raison de la complexité énergétique et logistique que requièrent de telles installations.

Le défi énergétique : chaque watt compte

Un enjeu central de cette proposition est l’optimisation maximale de l’énergie. Selon NVIDIA, le principal défi des usines d’IA sera de garantir que chaque watt consommé contribue directement à la production d’intelligence.

L’expansion exponentielle de la demande en calcul — alimentée par des modèles multimodaux, des inférences à long contexte et des agents d’IA — met la pression tant sur les réseaux électriques que sur les solutions de refroidissement. La vision de NVIDIA vise à répondre à cette crise énergétique imminente par une efficacité systémique et l’intégration de sources renouvelables.

Des usines conçues pour la composabilité et la résilience

Un autre élément clé du projet est la composabilité. Contrairement aux centres de données statiques, les usines d’IA seront conçues pour se reconfigurer rapidement en fonction de nouvelles charges ou innovations technologiques.

La résilience est également un enjeu primordial : ces installations devront pouvoir évoluer, s’adapter aux interruptions de réseau et garantir la continuité même en cas de pics de demande énergétique ou de tensions géopolitiques.

Vers une norme mondiale

L’entreprise a déjà publié un blueprint Omniverse initial pour les usines numériques d’IA, avec des connexions directes à des outils leaders comme Cadence et ETAP. Ce schéma évolue grâce à l’intégration avec Siemens et Schneider Electric, permettant une simulation unifiée de la puissance, du refroidissement et des réseaux.

L’objectif est d’établir en 2026 un modèle de référence complet, ouvert aux partenaires via des interfaces de programmation (API) et des actifs numériques prêts à la simulation. Ainsi, les participants pourront collaborer en temps réel tout au long du cycle de vie d’une usine : conception, construction, exploitation et mise à jour.

Implications stratégiques

Cette initiative dépasse le simple aspect technique pour devenir un enjeu géopolitique et économique. Dans un monde où l’IA devient un actif de souveraineté numérique, les usines d’intelligence sont la capacité d’un pays ou d’une entreprise à produire de l’intelligence de façon autonome et à grande échelle.

Qui contrôle ces infrastructures ne possède pas seulement un avantage compétitif, mais exerce aussi une influence dans des secteurs aussi cruciaux que la défense, l’énergie, la santé ou la mobilité.

Conclusion

En optant pour cette voie, NVIDIA élargit son rôle au-delà des puces et systèmes pour se positionner comme l’architecte mondial de l’infrastructure de l’IA. Les usines d’intelligence artificielle ne seront pas uniquement un nouveau type de centre de données, mais le cœur de l’économie numérique de demain.

La société invite développeurs, gouvernements et industries à rejoindre cette vision lors du prochain NVIDIA GTC à Washington D.C., où seront détaillés les progrès en IA, infrastructure et simulation industrielle.

Questions Fréquentes (FAQ)

Qu’est-ce qu’une usine d’intelligence artificielle ?
Un centre de données nouvelle génération conçu dès le départ pour produire de l’intelligence, où le matériel de calcul, l’infrastructure électrique, le refroidissement et le logiciel sont envisagés comme un système unique optimisé.

Quel rôle joue le jumeau numérique dans ces usines ?
Il permet de simuler l’opération complète de l’installation avant sa construction, en intégrant énergie, refroidissement et calcul. Il facilite aussi la gestion et l’optimisation une fois en service.

Quels partenaires participent au projet ?
NVIDIA collabore avec des entreprises telles que Jacobs, Siemens, Schneider Electric, GE Vernova et Vertiv, ainsi qu’avec des spécialistes en simulation et orchestration.

Pourquoi ce modèle est-il important ?
Parce qu’il répond au défi de soutenir des charges d’IA de plus en plus intensives en énergie et calcul, en garantissant efficacité, résilience et capacité d’extension à l’échelle du gigawatt.

Source : blogs.nvidia.com