Quand des millions de personnes allument leur climatisation durant une canicule, le réseau électrique est mis à rude épreuve. Ajoutez à cela la consommation effrénée des centres de données qui entraînent les intelligences artificielles, et le risque de saturation devient bien réel. Face à ce défi, Google a décidé d'agir non pas en consommant plus, mais en consommant mieux, quitte à ralentir volontairement ses propres opérations.
La "réponse à la demande", un geste pour le réseau
La stratégie de Google repose sur un concept appelé « réponse à la demande ». L'idée est simple : lors des périodes où la demande en électricité est la plus forte sur un réseau local, Google s'engage à réduire ou à décaler sa propre consommation. Cette flexibilité permet de soulager les infrastructures électriques, d'éviter la construction de nouvelles centrales et d'accélérer l'intégration de nouveaux data centers sans déstabiliser le réseau. C'est une approche où le centre de données, habituellement un consommateur passif, devient un partenaire actif de la stabilité énergétique.
Le machine learning, nouvelle variable d'ajustement
Si Google décalait déjà certaines tâches non urgentes comme l'encodage de vidéos YouTube, la nouveauté est que cette stratégie cible désormais directement les charges de travail liées au machine learning.
L'entraînement des modèles d'IA, particulièrement gourmand en énergie, peut maintenant être mis en pause lorsque le réseau en a le plus besoin. Pour concrétiser cette avancée, Google a signé de nouveaux accords avec les fournisseurs d'électricité Indiana Michigan Power (I&M) et la Tennessee Valley Authority (TVA) aux États-Unis.
Une stratégie mondiale mais avec des limites
Cette approche n'est pas limitée au territoire américain. Google collabore déjà avec des partenaires en Belgique (Centrica Energy) et à Taïwan (Taiwan Power Company) sur des mécanismes similaires. L'intention est d'étendre ce modèle partout où la croissance de l'IA risque de mettre le réseau sous tension. Il y a cependant des limites claires à cette flexibilité. Les services critiques comme Google Search, Maps ou les services Cloud pour des secteurs essentiels comme la santé ne sont pas concernés, leur fiabilité devant être assurée en permanence.
L'IA, un défi et une opportunité
Pour Google, la demande énergétique massive de l'IA n'est pas seulement un problème, c'est aussi une opportunité de moderniser le système énergétique. La "réponse à la demande" est une solution agile qui peut être déployée rapidement, servant de pont entre la croissance à court terme des besoins de l'IA et les solutions à long terme comme les investissements dans les énergies propres. En intégrant la flexibilité à sa planification, Google espère pouvoir gérer la croissance de ses activités tout en soutenant un réseau électrique fiable et abordable pour tous.
