Cluster IA : concevoir une infrastructure haute performance et économe en énergie

Introduction : pourquoi le cluster IA est devenu stratégique

Les clusters IA sont le nouveau cœur des entreprises data-driven. Ils regroupent des dizaines, parfois des centaines de GPU et de serveurs interconnectés pour entraîner et exécuter des modèles d’intelligence artificielle à grande échelle. L’enjeu n’est plus seulement de disposer de puissance de calcul, mais de concevoir une infrastructure performante, résiliente et maîtrisée énergétiquement, dans un contexte où les datacenters représentent déjà environ 1,5 % de la consommation électrique mondiale et pourraient plus que doubler d’ici 2030.(energy.ec.europa.eu)

Chez Score Group, cette problématique croise naturellement nos trois piliers – Énergie, Digital et New Tech – et les expertises de nos divisions Noor ITS, Noor Energy et Noor Technology pour bâtir des architectures de clusters IA durables et évolutives.

Qu’est-ce qu’un cluster IA, concrètement ?

Définition et cas d’usage

Un cluster IA est un ensemble de serveurs (nœuds) reliés par un réseau à très haut débit, optimisé pour les charges de travail d’intelligence artificielle : entraînement de modèles de deep learning, fine-tuning, inférence à grande échelle, RAG, traitement de flux IoT, etc. Il se distingue :

• Par une forte densité de GPU ou d’accélérateurs spécialisés (TPU, ASIC).

• Par un réseau interne à très faible latence (InfiniBand, Ethernet 100/200/400 Gb/s).

• Par des besoins de stockage massifs et à haut débit (NVMe, stockage objet, parallélisé).

• Par une enveloppe énergétique et thermique très supérieure à celle de clusters traditionnels.

Ce type d’infrastructure est au cœur des plateformes d’IA générative, des systèmes de recommandation, de la vision industrielle, ou encore de la simulation numérique avancée.

Pourquoi l’IA bouscule les datacenters

Les systèmes IA modernes atteignent des densités inédites : des architectures de référence comme NVIDIA DGX SuperPOD annoncent plus de 40 kW par rack, et les déploiements les plus poussés dépassent désormais 100 kW/rack pour certaines charges IA.(docs.nvidia.com)

Cette intensité de puissance impose de repenser l’ensemble de la chaîne :

• alimentation électrique et redondance ;

• refroidissement (air, eau, immersion, cold plates) ;

• réseau et architecture des baies ;

• supervision temps réel et optimisation énergétique.

Les grands enjeux d’un cluster IA haute performance

1. Puissance de calcul et scalabilité

Un cluster IA doit pouvoir évoluer sans rupture, en ajoutant des nœuds ou des GPU au fil des besoins. Les architectures de type SuperPOD, par exemple, permettent de passer de quelques dizaines à plusieurs centaines de nœuds, avec des milliers de GPU, tout en conservant une topologie réseau cohérente et des performances linéaires.(docs.nvidia.com)

Chez Score Group, cette scalabilité est abordée dès la phase de conception : dimensionnement initial, marges de croissance, scénarios d’extension dans le datacenter ou vers le cloud.

2. Réseau : latence et bande passante

Pour un cluster IA, le réseau n’est plus un simple « tuyau » entre serveurs. Il devient un composant critique qui doit :

• offrir une latence de quelques microsecondes entre GPU pour synchroniser les gradients ;

• supporter des flux Est-Ouest massifs (modèles distribués, data parallel, model parallel) ;

• rester prévisible, même sous charge.

Les topologies fat-tree, les fabrics InfiniBand ou Ethernet RDMA et les réseaux de stockage dédiés font partie des briques que la division Noor ITS – Infrastructure IT mobilise pour concevoir des clusters IA équilibrés.

3. Résilience, cybersécurité et gouvernance des données

Un cluster IA concentre des actifs stratégiques : données métiers, modèles propriétaires, pipeline MLOps. Il doit donc intégrer dès l’origine :

• un plan de continuité et de reprise d’activité adapté ;

• une segmentation réseau et une gestion fine des identités et accès ;

• des mécanismes de chiffrement au repos et en transit ;

• une supervision de sécurité continue.

Les équipes Cybersécurité de Noor ITS combinées aux expertises PRA/PCA et datacenter permettent d’aligner le cluster IA avec vos exigences réglementaires et de souveraineté.

Concevoir l’architecture technique d’un cluster IA

Dimensionner la puissance de calcul

Le dimensionnement initial repose sur quelques questions clés :

• Type de modèles : vision, NLP, modèles génératifs, temps réel…

• Profil de charge : entraînement intensif par « campagnes », inférence 24/7, mix des deux.

• Volumes de données : dizaines de téraoctets ou plusieurs pétaoctets à proximité du cluster.

Des serveurs IA de type DGX H100 atteignent jusqu’à 10,2 kW par châssis et se déploient généralement par 1, 2 ou 4 systèmes par rack, soit de 10 à plus de 40 kW par baie.(docs.nvidia.com) Une telle densité impose d’anticiper l’infrastructure électrique, le refroidissement et l’espace disponible bien en amont du projet.

Stockage : nourrir les GPU sans goulot d’étranglement

Un cluster IA performant doit « nourrir » les GPU à très haut débit :

• stockage NVMe local pour les données chaudes et les checkpoints modèles ;

• stockage distribué ou parallèle (type NAS/scale-out) pour les datasets d’entraînement ;

• stockage objet pour l’archivage et les jeux de données moins sollicités.

Les architectes datacenter de Noor ITS – Datacenters travaillent sur la cohérence globale : latence, bande passante, redondance, et intégration avec d’éventuelles ressources cloud.

Réseau : topologies adaptées aux charges IA

En IA, l’architecture réseau interne peut représenter jusqu’à 30–40 % du coût d’un cluster de grande taille. Les références industrielles montrent l’intérêt :

• d’un réseau GPU dédié (InfiniBand HDR/NDR ou Ethernet RDMA) pour les échanges de gradients ;(docs.nvidia.com)

• d’un réseau séparé pour la gestion, la supervision et le stockage ;

• d’une planification fine des longueurs de câbles et des chemins de fibres pour rester dans les contraintes de latence.

Chez Score Group, ces aspects sont pris en compte dès l’ingénierie, en cohérence avec l’ensemble de votre infrastructure IT existante.

Tableau de synthèse : principaux choix d’architecture pour un cluster IA

Domaine	Options courantes	Points de vigilance
Calcul	GPU dédiés IA, CPU haute densité, accélérateurs spécialisés	Compatibilité framework (PyTorch, TensorFlow), consommation par nœud, évolutivité
Réseau	InfiniBand, Ethernet 100/200/400 Gb/s, RDMA	Latence, topologie (fat-tree, dragonfly…), câblage et capacité de croissance
Stockage	NVMe, NAS scale-out, stockage objet	Débit agrégé, IOPS, protection des données, proximité avec les GPU
Refroidissement	Air confiné, watercooling direct, immersion	Puissance par rack, contraintes bâtiment, maintenance, bruit
Énergie	Alimentation redondée, UPS, groupes, ENR	Capacité disponible, PUE, coûts d’exploitation, raccordement réseau
Sécurité	Segmentation, bastions, SIEM, sauvegardes chiffrées	Conformité (RGPD, sectoriel), traçabilité, gestion des identités

Maîtriser l’impact énergétique d’un cluster IA

Un enjeu énergétique majeur

Les dernières estimations de la Commission européenne, basées sur les travaux de l’Agence internationale de l’énergie (AIE), indiquent que les datacenters consommaient déjà environ 415 TWh d’électricité par an et pourraient atteindre près de 945 TWh en 2030, principalement à cause de l’IA et du calcul accéléré.(energy.ec.europa.eu)

En Europe, cette croissance pourrait faire passer la consommation des datacenters de quelques dizaines de TWh à plus de 150 TWh dès 2026 dans les scénarios élevés, posant des questions de disponibilité de puissance et d’émissions associées.(eu.boell.org)

Densité de puissance et refroidissement

Traditionnellement, les datacenters visaient des densités de 5 à 10 kW par rack. Les clusters IA dépassent largement ces valeurs avec 40 kW par baie sur des architectures de référence, et des cas de plus de 100 kW par rack sont désormais documentés pour certains déploiements IA.(docs.nvidia.com)

Pour y faire face, de nouvelles solutions de refroidissement liquide direct ou à cold plates émergent, capables de dissiper plusieurs kilowatts par GPU et de gérer des densités thermiques de plusieurs centaines de W/cm².(tomshardware.com)

Optimiser le PUE et intégrer les énergies renouvelables

Le secteur utilise l’indicateur Power Usage Effectiveness (PUE), ratio entre la puissance totale du site et celle consommée par l’IT. La moyenne du marché est encore autour de 1,56, ce qui signifie qu’1,56 MWh sont consommés pour 1 MWh utile à l’IT, le reste étant principalement dédié au refroidissement.(eu.boell.org)

Les objectifs d’un cluster IA moderne sont :

• approcher un PUE proche de 1,2–1,3 via une conception fine de la salle et du refroidissement ;

• maximiser la part d’électricité d’origine renouvelable, en s’alignant sur les objectifs climatiques (l’électricité européenne était déjà produite à 44 % à partir de sources renouvelables en 2023).(ec.europa.eu)

C’est précisément le rôle de Noor Energy – Gestion de l’énergie : audits énergétiques, optimisation des consommations et intégration d’ENR (solaire, stockage, etc.) autour de vos installations numériques.

La valeur ajoutée de Score Group : énergie, digital et New Tech

Noor ITS : le socle d’infrastructure numérique

Noor ITS conçoit et opère les fondations techniques indispensables à un cluster IA :

• réseaux, systèmes et infrastructures IT ;

• datacenters et salles informatiques optimisées pour les charges IA ;

• sécurité des systèmes d’information avec les équipes Cybersécurité.

En fédérant ces expertises, Score Group conçoit des architectures de clusters IA qui s’intègrent proprement à votre SI existant, sur site ou en environnement hybride avec le cloud.

Noor Energy : l’intelligence au service de la performance énergétique

La division Noor Energy traite le cluster IA comme un actif énergétique critique, au même titre qu’un bâtiment ou une installation industrielle. Ses expertises couvrent :

• la gestion énergétique et l’optimisation des profils de consommation ;

• la gestion technique du bâtiment (GTB/GTC) pour piloter froid, ventilation, free-cooling ;

• l’intégration d’énergies renouvelables et de dispositifs de stockage.

Cette approche croisée permet de concevoir des clusters IA alignés avec vos trajectoires de décarbonation et votre stratégie RSE, dans la continuité des solutions proposées sur score-grp.com.

Noor Technology : tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle

Un cluster IA n’a de valeur que s’il est relié à des cas d’usage concrets. La division Noor Technology – Intelligence Artificielle accompagne les entreprises sur :

• l’identification et la priorisation des cas d’usage (prédictif, automatisation, IA générative, RPA, IoT) ;

• la conception des pipelines de données et de modèles (MLOps) ;

• l’intégration des solutions IA dans les applications métiers et la Digital Workplace.

Score Group agit ainsi comme intégrateur global, alignant l’infrastructure, l’énergie et les usages IA dans une logique de performance et de durabilité.

Comment Score Group aborde un projet de cluster IA

1. Cadrage stratégique et technique

Un projet de cluster IA débute par un cadrage avec vos équipes métiers, IT et direction :

• cartographie des cas d’usage actuels et futurs ;

• analyse des contraintes réglementaires et de souveraineté des données ;

• projection de la trajectoire de charge (12–36 mois).

Cette étape permet de décider du bon équilibre entre ressources on-premise, datacenter dédié et capacités cloud.

2. Architecture d’infrastructure et énergétique

Les équipes Noor ITS et Noor Energy travaillent conjointement pour définir :

• l’architecture du cluster (nombre de nœuds, topologie réseau, stockage, cybersécurité) ;

• l’implantation dans un datacenter adapté, avec les capacités électriques et de refroidissement nécessaires ;

• le schéma de raccordement énergétique, les besoins en renforcement, et les leviers d’efficacité.

3. Déploiement, tests de charge et mise en production

Le déploiement d’un cluster IA inclut :

• l’installation des racks, serveurs, équipements réseau et stockage ;

• la mise en place des outils de supervision et d’orchestration ;

• des tests de montée en charge reproduisant des scénarios IA réels, pour valider performances et stabilité.

Les retours d’expérience récents montrent que des tests spécifiques aux workloads IA (bursts, usages GPU intermitents) sont indispensables pour éviter les sous-dimensionnements ou les surcoûts d’exploitation.(techradar.com)

4. Exploitation, optimisation continue et montée en puissance

Une fois en production, un cluster IA vit au rythme des projets de data science et des nouvelles générations de GPU. Score Group accompagne cette phase avec :

• des services d’exploitation et de supervision unifiée IT/énergie ;

• des plans de capacité (capacity planning) intégrant l’évolution des modèles et des matériels ;

• des revues régulières de performance et de PUE pour identifier des gains additionnels.

Questions fréquentes sur les clusters IA

Quelle est la différence entre un cluster IA et un cluster de calcul classique ?

Un cluster de calcul classique (HPC) est souvent optimisé pour des simulations numériques (CAE, CFD, rendu 3D) avec un mix CPU/GPU variable. Le cluster IA, lui, est frontalement orienté vers les GPU et les frameworks de deep learning. Il nécessite un réseau interne plus homogène et plus rapide, un stockage capable de servir des datasets massifs en continu, et une orchestration pensée pour les workflows MLOps. Les contraintes énergétiques sont également plus fortes, avec des densités de puissance et de chaleur nettement supérieures.

Quelle puissance électrique faut-il prévoir pour un cluster IA de taille moyenne ?

La réponse dépend du nombre de nœuds et du type de serveurs. À titre d’ordre de grandeur, un serveur IA haut de gamme peut consommer autour de 10 kW, et certaines architectures de référence recommandent jusqu’à 40 kW par rack pour des déploiements de quatre systèmes par baie.(docs.nvidia.com) Un cluster IA de 8 à 16 nœuds peut donc facilement nécessiter plusieurs centaines de kW, en incluant les marges pour le refroidissement et les auxiliaires. Un audit d’infrastructure et d’énergie reste indispensable pour dimensionner précisément votre site.

Faut-il obligatoirement du refroidissement liquide pour un cluster IA ?

Pas nécessairement, mais la tendance va clairement dans cette direction. Pour des densités modérées (jusqu’à une dizaine de kW par rack), un refroidissement par air bien conçu peut suffire. Au-delà, et particulièrement pour les clusters IA à haute densité, le refroidissement liquide (direct-to-chip, immersion, cold plates) devient souvent incontournable pour garantir stabilité, longévité du matériel et PUE compétitif.(docs.nvidia.com) Chez Score Group, ces choix sont évalués en fonction de votre environnement bâtiment, de vos contraintes de maintenance et de vos objectifs énergétiques.

Comment sécuriser les données dans un cluster dédié à l’IA ?

La sécurité d’un cluster IA se traite à plusieurs niveaux : segmentation réseau stricte, gestion des identités et des accès (IAM), chiffrement des données au repos et en transit, sauvegardes robustes et supervision de sécurité en temps réel. Les jeux de données d’entraînement peuvent contenir des informations sensibles, tout comme les modèles résultants. La division Noor ITS de Score Group mobilise ses expertises en cybersécurité pour définir des politiques, des architectures et des outils adaptés (pare-feu de nouvelle génération, SIEM, bastions, etc.), tout en respectant vos contraintes réglementaires (par exemple le RGPD).

Un cluster IA est-il compatible avec une stratégie cloud ?

Oui, et c’est même souvent la combinaison la plus pertinente. De nombreux clients choisissent un cluster IA on-premise ou en datacenter dédié pour les charges régulières ou sensibles, complété par des ressources cloud pour absorber des pics d’entraînement ou tester rapidement de nouveaux modèles. Cette approche hybride permet d’optimiser les coûts, la performance et la souveraineté des données. Les équipes Noor ITS et Noor Technology vous accompagnent pour définir l’architecture cible, les interconnexions réseau et les mécanismes de gouvernance de la donnée dans ce modèle mixte.

Et maintenant, comment avancer sur votre projet de cluster IA ?

Vous envisagez de déployer ou de moderniser un cluster IA, mais vous devez concilier performance, sécurité et sobriété énergétique ? Les équipes de Score Group, via Noor ITS, Noor Energy et Noor Technology, peuvent vous accompagner depuis la phase de cadrage jusqu’à l’exploitation continue de votre infrastructure. Pour échanger sur vos enjeux et vos contraintes, vous pouvez découvrir notre approche globale sur score-grp.com et prendre directement contact avec nos équipes via la page Contact. Des solutions adaptées à chacun de vos besoins, là où l’efficacité embrasse l’innovation.