L’intelligence artificielle est partout. Elle réinvente la manière dont nous produisons, innovons, décidons. Mais derrière la fulgurance des progrès en IA se cache une infrastructure invisible, mais cruciale : le datacenter. Et tous les datacenters ne se valent pas.

Ce que l’on appelle communément « IA » regroupe en réalité deux grandes phases techniques aux besoins radicalement différents : l’entraînement et l’inférence. Comprendre cette distinction est essentiel pour bâtir une infrastructure adaptée, performante… et durable.

 

L’entraînement, ou la fabrique de l’intelligence

L’entraînement est la phase pendant laquelle un modèle d’IA apprend. Il digère d’immenses volumes de données, souvent non structurées, pour ajuster ses milliards de paramètres internes. Ce processus est hautement gourmand en ressources : il mobilise des clusters de GPU ou TPU très spécialisés, nécessite une alimentation électrique massive, une capacité de refroidissement à la hauteur, et une connectivité inter-serveurs ultra rapide.

C’est une activité typiquement hyperscale : elle se déroule dans des datacenters géants, souvent excentrés, où l’espace, l’énergie, et le refroidissement sont disponibles à coût maîtrisé. Ces sites sont souvent construits sur mesure ou adaptés aux architectures d’entraînement massives.

 

L’inférence, ou l’IA en action

Une fois le modèle entraîné, il est prêt à « travailler » : répondre à une requête, générer une image, traduire un texte, conduire un véhicule autonome. Cette phase, appelée inférence, est moins gourmande mais bien plus sensible au temps de réponse. Elle exige une faible latence, une très haute disponibilité, et surtout une connectivité optimale pour se rapprocher de l’utilisateur final.

C’est là que les datacenters en environnement urbain ou péri-urbain, comme ceux opérés par Telehouse, deviennent stratégiques. Grâce à notre position au cœur de l’écosystème numérique français et européen, nous offrons une connectivité exceptionnelle, avec plus de 750 opérateurs et points de peering disponibles sur nos sites. C’est l’environnement idéal pour héberger les applications d’IA en production : chatbot, vision industrielle, recommandation en temps réel, cybersécurité, etc.

 

Un datacenter pour chaque IA

Opposer les datacenters d’entraînement à ceux d’inférence n’a pas de sens : ils sont complémentaires. L’un crée l’intelligence, l’autre la rend accessible. Ce qui fait sens en revanche, c’est de bâtir une chaîne de valeur cohérente, depuis les sites hyperscale d’entraînement jusqu’aux nœuds d’inférence proches des utilisateurs.

Chez Telehouse, nous collaborons avec les plus grands acteurs du cloud, du réseau et de l’IA pour intégrer ces flux dans une architecture robuste, performante et durable. Nos datacenters, certifiés ISO 50001 pour leur performance énergétique, sont conçus pour répondre aux exigences actuelles de l’inférence et de l’IA de proximité. Et demain, avec l’évolution des puces et l’hybridation des architectures, ils seront aussi prêts à héberger des charges d’entraînement intermédiaires ou spécialisées.

 

Conclusion

L’intelligence artificielle ne peut se développer sans une réflexion fine sur son infrastructure. En tant que leader des datacenters interconnectés, notre mission est d’anticiper ces besoins et d’accompagner les entreprises dans cette révolution technologique. L’IA a besoin d’énergie, de calcul… mais surtout d’un bon emplacement. Et tous les emplacements ne se valent pas.