L’IA pour anticiper d'éventuels problèmes matériels et logiciels, mais aussi mieux prévoir les besoins en ressources (calcul, stockage, électricité...). Grâce à l'IA, Google réduit de 40% la consommation d'énergie de ses datacenters

L'IA appliquée à l'informatique pourrait donner une nouvelle dimension aux processus cloud grâce à une meilleure analyse des plateformes IT en production.

Google a été l'un des tous premiers à se pencher sur le sujet.

Google utilise l'apprentissage machine  (machine learning) dans ses datacenters depuis plusieurs années :

Dès 2014 il a déployé un système de réseau neuronal pour optimiser l'efficacité énergétique (PUE  soit  power usage effectiveness : indicateur de pouvoir énergétique) de ses infrastructures IT.

En consolidant des centaines de millions de données techniques, sont passées au crible les interactions d'une vingtaine de variables (sollicitation serveur, état des systèmes de refroidissement, météo...), et en aval propose des points d'amélioration dans les équipements de climatisation et d'alimentation électrique.

Google a franchi un nouveau cap.

Grâce à la technologie d'IA issue de l'acquisition de DeepMind (en 2014), le groupe affirme avoir pu optimiser son indicateur de pouvoir énergétique de 15% et réduit de 40% l'énergie nécessaire à ses systèmes de refroidissement.

Agrégeant des données en provenance de milliers de capteurs répartis sur l'ensemble de ses data centers, DeepMind lui permet d'intégrer et de corréler plus de 120 variables techniques (température, puissance, vitesse de pompe à chaleur...).

Le capacity planning chez AWS (1)

Mais, dans le domaine des clouds publics, Google n'est pas le seul à faire appel à l'IA pour optimiser la production informatique.

ð Amazon Web Services (AWS) est aussi concerné.

Le numéro un du cloud s'adosse à des systèmes auto-apprenants pour anticiper la demande de ses clients en ressources IT.

Dans l'optique d'optimiser ses processus de capacity planning, AWS fait analyser ses historiques commerciaux de l'IA.

« Beaucoup de nos clients commencent en général petit et accélèrent ensuite leur utilisation compte tenu des bénéfices qu'ils peuvent tirer de ces services. Ce phénomène peut engendrer des pics de demande assez brutales  que l'intelligence artificielle aide à anticiper » indique-t-on chez AWS

Comme Google, Capgemini estime aussi que l'IA pourrait permettre d'optimiser la consommation d'énergie des clouds privés, mais aussi de prédire les incidents d'exploitation.

Capgemini, estime que le pilotage de clouds privés via l'IA va devenir un vrai sujet en 2018 :

« Chez Capgemini, nous estimons que le pilotage de clouds privés via l'IA va devenir un vrai sujet pour les DSI en 2018, avec des projets de déploiement à la clé », souligne Capgemini.