Datacenters et IA : énergie et refroidissement en 2026

En 2026, préparer une infrastructure pour l’intelligence artificielle ne se résume plus au choix des serveurs et des accélérateurs. La puissance électrique, la chaleur produite, le raccordement au réseau et le refroidissement doivent être examinés ensemble. L’enjeu est de dimensionner une plateforme adaptée à sa charge de travail, sans appliquer à chaque entreprise les besoins d’un très grand campus.

L’énergie devient une contrainte de conception

Dans son rapport Energy and AI, publié en 2025, l’Agence internationale de l’énergie (IEA) estime que les datacenters ont consommé environ 415 TWh en 2024, soit 1,5 % de l’électricité mondiale. Cette consommation a progressé de 12 % par an au cours des cinq années précédentes. Les serveurs représentent en moyenne environ 60 % de la demande électrique d’un datacenter moderne, avec des écarts importants selon les installations. 1

La hausse n’est ni homogène ni uniquement liée à l’IA. Les serveurs accélérés sont un moteur majeur, mais les datacenters d’entreprise, de colocation et hyperscale contribuent tous à la croissance. La concentration des installations peut aussi peser fortement sur un réseau électrique local. 1

Une projection n’est pas une consommation constatée. Les 415 TWh sont une estimation pour 2024. Les 945 TWh en 2030 correspondent au scénario central de l’IEA : ils ne décrivent pas la consommation effective en 2026. Ce scénario envisage un quasi-doublement entre 2024 et 2030. Son évolution dépend notamment de l’adoption de l’IA, de l’efficacité des équipements et des contraintes du réseau. 1

Des racks plus denses demandent une vision d’ensemble

Les plateformes d’IA concentrent davantage de calcul et de chaleur dans un espace réduit. L’alimentation, les onduleurs, la distribution électrique, les interfaces réseau et l’évacuation de chaleur ne peuvent donc pas être choisis indépendamment.

Avant de sélectionner une configuration parmi les composants et serveurs du catalogue, le point de départ reste la charge de travail : entraînement de modèles, inférence, calcul haute performance ou virtualisation. Le nombre d’accélérateurs, le stockage, le réseau et le taux d’utilisation attendu déterminent le besoin au niveau du rack, puis de la salle.

Un serveur destiné à l’IA n’impose pas automatiquement le même refroidissement qu’un système à très haute densité. Inversement, une salle conçue pour des charges généralistes ne doit pas être présumée adaptée à une plateforme accélérée sans vérification de ses capacités électriques et thermiques.

Le refroidissement est un choix d’architecture

Selon l’IEA, le refroidissement peut représenter environ 7 % de la consommation totale dans certains datacenters hyperscale efficients et dépasser 30 % dans des centres d’entreprise moins efficients. Ces repères ne constituent pas une estimation pour un site particulier. 1

Le refroidissement liquide répond à certaines fortes charges thermiques, mais ne se réduit pas à l’ajout d’un équipement dans le rack. Schneider Electric distingue notamment le refroidissement direct sur composant et l’immersion. Son guide examine la capture de chaleur dans le serveur, l’unité de distribution de liquide — ou CDU — et le rejet de chaleur vers le bâtiment ou une installation dédiée. Température, débit, pression et échanges thermiques doivent être considérés ensemble. 2

Adapter l’architecture au site existant

Le guide Schneider Electric compare six architectures courantes de rejet de chaleur. Le choix dépend notamment des installations disponibles, de la taille du déploiement, de sa rapidité de mise en œuvre et de l’efficacité énergétique recherchée. Une solution adaptée à une salle neuve ne constitue donc pas automatiquement le meilleur choix pour un bâtiment existant. 2

Dans une rénovation, il est utile d’identifier ce qui peut être conservé et ce qui doit évoluer : distribution électrique, espaces techniques, tuyauteries, dispositifs de surveillance ou procédures de maintenance. Ces points doivent être validés avec les responsables de l’installation avant la sélection définitive du matériel.

Traduire ces évolutions en cahier des charges

Un cahier des charges utile relie le besoin applicatif aux contraintes physiques. Il documente la puissance par serveur et par rack, la redondance, l’autonomie électrique, les interfaces réseau et stockage, puis les possibilités d’évolution. La demande de configuration serveur aide à préciser les composants recherchés, sans remplacer l’étude de l’infrastructure du site.

Si le projet envisage un refroidissement liquide, les documentations du serveur, des racks, des CDU et de l’installation du bâtiment doivent être rapprochées. Fluides, raccords, débits, maintenance, détection de fuite et modes de secours sont interdépendants. Une compatibilité doit être confirmée dans la documentation applicable et avec les responsables de l’installation.

Enfin, suivre la puissance informatique, la puissance totale et les températures apporte une base de décision plus solide qu’une promesse générale d’efficacité. En 2026, l’enjeu est de rendre le projet mesurable, documenté et adapté à son niveau de densité, plutôt que de traiter une prévision de marché comme une certitude.

Sources

1 Agence internationale de l’énergie — Energy and AI, chapitre « Energy demand from AI », 2025.

2 Schneider Electric — Publication du guide sur le refroidissement liquide des datacenters IA, 18 juin 2024.