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Comment l’IA redessine l’avenir des data centers

Par Abdallah Benmansour

Derrière nos écrans, des millions de serveurs tournent jour et nuit pour alimenter les modèles d’intelligence artificielle et les applications qui en découlent. Cette puissance de calcul, combinaison de matériel, processeurs, mémoire, stockage et énergie, est devenue la nouvelle ressource critique de l’économie numérique. Et la demande ne cesse de croître.

Au cœur de cette révolution, les data centers s’imposent comme l’un des enjeux majeurs de la décennie. Sans eux, pas d’IA générative, pas de cloud, pas de transformation digitale.

Les chiffres donnent la mesure du défi. Selon le scénario principal de McKinsey, près de 6 700 milliards de dollars d’investissements seront nécessaires d’ici 2030 pour soutenir la demande, dont environ 70% directement liés à l’IA, dont la capacité devrait tripler entre 2025 et 2030.

Avant de poursuivre et pour aller plus loin, les sources de cet article sont les rapports suivants :

• What is a data center ? - McKinsey & Company

• The cost of compute: A $7 trillion race to scale data centers - McKinsey & Company

• How AI Is Transforming Data Centers and Ramping Up Power Demand - Goldman Sachs

De quoi est composé un data center ?

Quand on pense à un data center, on imagine souvent une immense salle remplie de serveurs qui clignotent. La réalité est un peu plus complexe. Un data center moderne est une véritable infrastructure industrielle, conçue pour garantir en continu le traitement et le stockage des données. On peut le décomposer en quatre grands piliers.

1 - L’équipement informatique

C’est le cœur du data center : serveurs, baies de stockage et équipements réseau (switches, routeurs, firewalls) assurent le calcul, le traitement et la transmission des données.

Pour l’IA, l’accent est de plus en plus mis sur les GPU et autres accélérateurs spécialisés tels que les XPU de Broadcom, capables de traiter des milliards de paramètres en parallèle, bien plus efficacement que les CPU classiques.

Exemples d’entreprises cotées à surveiller : Evidemment NVIDIA pour les GPU, Broadcom pour les accélérateurs IA ou bien Arista Networks pour le matériel réseau.

2 - L’infrastructure énergétique

Un data center ne peut se permettre aucune interruption. Il repose donc sur des systèmes électriques redondants, des générateurs de secours et des batteries. S’y ajoutent les systèmes de climatisation et de régulation électrique, indispensables pour maintenir une stabilité 24h/24.

Exemple d’entreprise cotée à surveiller : Evidemment, nous pensons à notre fleuron national, Schneider Electric.

3 - La connectivité réseau

Un data center doit être relié aux grandes dorsales Internet via des fibres optiques à haut débit. Sa localisation est stratégique : être proche de hubs numériques (Francfort, Amsterdam ou Paris en Europe par exemple) permet de réduire la latence et de garantir un échange rapide et peu coûteux de données.

Exemples d’entreprises cotées à surveiller : fabricants de fibres optiques comme Corning (US) et Prysmian (Italie).

4 - La sécurité physique

Un data center abrite des actifs hautement sensibles. Il est protégé par des contrôles d’accès, de la vidéosurveillance, des systèmes de détection et suppression d’incendie, et parfois même des dispositifs anti-intrusion sophistiqués.

La sécurité physique complète la cybersécurité pour assurer une continuité totale.

Entreprises cotées à surveiller : fournisseurs de solutions de sécurité comme Allegion ou Johnson Controls (US).

Si la structure d’un data center reste la même, l’essor de l’IA change complètement l’échelle. Là où les besoins du cloud classique reposaient surtout sur le stockage et la puissance de calcul standard, l’intelligence artificielle exige des clusters massifs de GPU, capables de traiter des milliards de paramètres en parallèle.

Comment l’IA redessine les data centers

L’essor de l’intelligence artificielle devrait entraîner une croissance annuelle moyenne de la demande en puissance de calcul de 33% selon McKinsey.

Pour suivre ce rythme, les centres de données deviennent plus grands et plus puissants. Là où un site de 30 mégawatts était considéré comme immense il y a dix ans, des campus de 200 mégawatts sont désormais la norme. Cette puissance accrue s’accompagne d’une densité énergétique élevée. La consommation des serveurs dans les racks a déjà doublé en deux ans et pourrait quadrupler d’ici 2027.

Ce sont surtout les géants hyperscalers (AWS, Google Cloud et Microsoft et on peut y ajouter Meta) qui portent cette dynamique. Ils hébergent leurs propres modèles ainsi que ceux de nombreux acteurs spécialisés, comme OpenAI ou Anthropic.

Aujourd’hui, plus de la moitié des centres adaptés à l’IA leur appartiennent, et d’ici 2030, jusqu’à 65% des charges IA en Europe et aux États-Unis devraient être traitées sur leurs infrastructures.

Pour le reste du marché, la plupart des entreprises utilisent encore des modèles prêts à l’emploi sur le cloud public. Mais à mesure que l’IA mûrit, de plus en plus d’entreprises et d’Etats pourraient construire et entraîner leurs propres modèles, renforçant la demande pour des solutions d’hébergement privées.

Les nouvelles exigences des data centers

Cette montée en puissance entraîne des adaptations profondes dans la conception et l’exploitation des data centers, réparties sur trois axes principaux :

Emplacement et infrastructure énergétique

L’approvisionnement en électricité devient critique. Dans des marchés traditionnels comme la Virginie du Nord, les infrastructures de transmission peinent à suivre, ce qui pourrait freiner l’expansion des data centers dans ces régions.

Refroidissement

Les serveurs IA chauffent énormément, rendant le refroidissement par air insuffisant. Les centres adoptent donc des solutions plus efficaces : échangeurs thermiques à l’arrière des baies, refroidissement direct au processeur ou immersion liquide.

Exemple : Vertiv a fortement bénéficié du développement du refroidissement liquide.

Défis et enjeux pour l’avenir des data centers

Si la croissance des centres de données est fulgurante, elle s’accompagne de défis majeurs, principalement liés à l’énergie. Selon les estimations de Goldman Sachs, les data centers représentaient entre 1 et 2% de la demande électrique en 2023 selon les régions, et cette part pourrait atteindre 3 à 4% en 2030, voire plus de 4% aux États-Unis.

En Europe, le secteur est freiné par des infrastructures électriques limitées, la disponibilité du foncier et des pénuries d’équipements et de personnel qualifié.

De plus, dans certains marchés clés, il peut falloir jusqu’à cinq ans pour connecter un nouveau data center au réseau électrique, alors que la demande continue d’exploser. Répondre à ces besoins implique de développer davantage de sources d’énergie propres et flexibles, capables de soutenir les pics de consommation.

Sur le plan énergétique, la France dispose d’atouts grâce à sa production abondante d’énergie nucléaire, comme l’a souligné le président Macron en février 2025 avec son fameux “Plug Baby Plug”.

Aux États-Unis, les contraintes sont encore plus marquées, tant sur l’électricité que sur la main-d’œuvre. Le manque de professionnels qualifiés pour les travaux électriques peut retarder les projets, et les tensions commerciales ajoutent une incertitude supplémentaire à la chaîne d’approvisionnement.

Conclusion

Si la demande en puissance de calcul liée à l’IA est estimée en forte croissance, ces projections restent incertaines. Deux facteurs principaux expliquent cette incertitude :

1. Cas d’usage de l’IA : la valeur réelle de l’IA dépend des applications concrètes et de l’impact commercial qu’en tireront les entreprises.

2. Cycles rapides d’innovation : nouveaux processeurs, architectures de modèles et gains d’efficacité énergétique pourraient réduire les besoins en puissance de calcul par unité de travail

En conclusion, la croissance de la demande en puissance de calcul est une tendance majeure pour les 10 prochaines années. Au-delà des hyperscalers, toute la chaîne de valeur décrite dans cette newsletter devrait profiter de cette dynamique que nous suivons de près chez Bourseko.

Et vous, miseriez-vous plutôt sur Schneider Electric, ASML, Nvidia, ASMI, Nutanix, Allegion, TSMC, Amazon, Oracle ou encore Vertiv pour capter cette croissance ?

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