La demande d’électricité est en plein essor grâce à l’IA.
Dans un rapport de mai 2024 , Goldman Sachs prédit que les centres de données utiliseront 8 % de l'alimentation électrique totale des États-Unis d'ici 2030, contre 3 % en 2022, à mesure que les fournisseurs de services cloud se développent pour répondre à la demande d'infrastructures d'IA. En supposant que la tendance actuelle se maintienne, les services publics américains devront investir environ 50 milliards de dollars dans la capacité de production d’électricité pour prendre en charge tous les centres de données améliorés – et nouveaux – exécutant l’IA.
Il pourrait y avoir de graves externalités négatives. Au Kansas, où Meta a récemment lancé la construction d'un nouveau complexe de serveurs massif , le service public d'électricité Evergy a annoncé qu'il retarderait de cinq ans la mise hors service de sa centrale à charbon. Certains experts affirment que les centres de données gourmands en énergie – qui sont également de gros consommateurs d’eau – pourraient contribuer à la hausse des coûts des services publics pour les contribuables quotidiens, affectant de manière disproportionnée les personnes à faible revenu.
Le problème de la consommation électrique des centres de données semble insoluble. Mais Jim Gao, Katie Hoffman et Vedavyas Panneershelvam, les co-fondateurs de Phaidra , estiment qu'il est possible de moderniser les installations existantes pour les rendre plus économes en énergie.
En fait, ils en ont bâti une entreprise.
Phaidra, lancé en 2019, crée des systèmes de contrôle basés sur l'IA pour les centres de données ainsi que pour les infrastructures de bâtiments pharmaceutiques et commerciaux. Les systèmes de l'entreprise collectent des données provenant de milliers de capteurs répartis dans une installation et prennent des décisions en temps réel sur la manière de refroidir l'équipement à l'intérieur de manière économe en énergie.
Pour de nombreux centres de données, le refroidissement est l’un des composants les plus gourmands en énergie. Le système de refroidissement d'un datacenter moyen consomme environ 40 % de l'énergie totale du centre.
"L'industrie des centres de données est au milieu d'une course aux armements pour construire de nouvelles capacités partout où le terrain et l'électricité sont disponibles", a déclaré Gao à TechCrunch dans une interview. « Le service de Phaidra peut fournir un système de refroidissement plus stable qui fonctionne avec moins d'énergie. »
Gao dirigeait auparavant DeepMind Energy, l'équipe de la division de recherche DeepMind AI de Google chargée de commercialiser la technologie permettant de relever les défis liés au changement climatique. Chez DeepMind, Goa – avec Panneershelvam, alors ingénieur de recherche chez DeepMind – a développé un système d'IA pour contrôler et optimiser la consommation d'énergie des centres de données de Google. Cela a fait l’objet d’une grande couverture médiatique à l’époque.
DeepMind a pris la décision de fermer discrètement DeepMind Energy après avoir échoué à conclure des accords avec de grands acteurs de l'industrie comme le service public britannique National Grid, selon le rapport de CNBC . Gao est parti en août 2019 et Panneershelvam en mai 2020 – quelques mois après le départ du co-fondateur de DeepMind, Mustafa Suleyman, qui aurait été l'un des principaux moteurs des efforts de DeepMind en matière de changement climatique.
Après avoir quitté DeepMind, Gao et Panneershelvam ont vu une opportunité d'appliquer les leçons du projet de centre de données de Google à d'autres centres de données, et au-delà. Ils ont recruté Hoffman, qui dirigeait les projets d'innovation chez Trane, une entreprise de fabrication de systèmes de refroidissement, pour lancer Phaidra.
Phaidra développe des modèles d'IA pour chaque client formé sur les données de capteurs afin d'optimiser les systèmes de refroidissement d'une installation (par exemple un centre de données) et la gestion globale de l'énergie. Ces modèles s'améliorent d'eux-mêmes, affirme Gao, en apprenant constamment de leur propre expérience en matière de gestion des infrastructures des installations.
"L'une des approches uniques adoptées par Phaidra en matière d'IA est que nous combinons les connaissances physiques du fonctionnement de l'installation avec les modèles appris de la dynamique de l'usine, basés sur les données des capteurs", a déclaré Gao. « Les modèles sous-jacents commencent par des représentations de base de composants standard, mais la sémantique et la hiérarchie des données sont configurées uniquement à partir du système réel. »
Phaidra n'est pas la seule startup à tenter de relever le défi de la consommation d'énergie des centres de données grâce à l'IA. Un autre fournisseur dans le domaine était Carbon Relay , basé à Boston , du moins jusqu'à ce qu'il décide de changer de nom et de se tourner vers DevOps et l'informatique.
Ailleurs, Meta et Microsoft ont également expérimenté l’optimisation des centres de données basée sur l’IA. Mais Gao considère que le principal concurrent de Phaidra est « la manière traditionnelle de faire les choses ».
« Il est courant que les installations embauchent une société d'ingénierie ou un cabinet de conseil externe pour analyser les performances de l'installation et mettre à jour manuellement la programmation des contrôles back-end », a déclaré Gao. "Le problème avec cette approche est que la logique de contrôle traditionnelle codée en dur oblige l'installation à fonctionner de la même manière pour toujours jusqu'à ce que quelqu'un vienne mettre à jour la programmation back-end - ce qui se produit tous les cinq à dix ans dans le secteur industriel."
L'un des premiers clients de Phaidra n'était pas un opérateur de centre de données, mais plutôt la grande société pharmaceutique Merck, qui a déployé la technologie de Phaidra pour contrôler une usine de fabrication de vaccins de 500 acres. Aujourd'hui, cependant, la clientèle de Phaidra se tourne fortement vers le secteur des centres de données – une tendance alimentée par la frénésie de l'IA, explique Gao.
Dans le même ordre d'idées, Phaidra a été nommée finaliste de l'Amazon Sustainability Accelerator de cette année, ce qui lui donne l'occasion de présenter sa technologie dans les opérations européennes d'Amazon avec un investissement potentiel pouvant atteindre 2 millions d'euros (~ 2,15 millions de dollars). Phaidra vise-t-elle un rapprochement avec Amazon ? Gao ne le dirait pas, mais cela correspondrait certainement aux ambitions de croissance à long terme de la startup.
« Nos premiers déploiements internationaux sont opérationnels et nous nous attendons à ce que les régions du monde aux coûts énergétiques plus élevés alimentent une grande partie de notre croissance en 2025 », a déclaré Gao. « Les entreprises cherchent des moyens de faire plus avec ce qu'elles ont… Nous sommes bien placés pour exécuter notre plan de croissance au cours des deux prochaines années.
Phaidra gagne l'essentiel de son argent en facturant un abonnement annuel de type SaaS à son IA. Gao a expliqué : « Les frais dépendent de la complexité de l’installation gérée par AI et du prix de l’énergie dans la région locale. »
Phaidra, basée à Seattle, qui emploie une centaine de personnes, a récemment levé 12 millions de dollars lors d'un cycle de financement mené par Index Ventures. Portant le total de Phaidra à 60,5 millions de dollars, les nouveaux fonds seront consacrés à la R&D, à la mise en œuvre, à la réussite des clients et aux efforts accrus de mise sur le marché, a déclaré Gao.
Il s'attend à ce que Phaidra termine l'année avec une équipe de 110 personnes.
"Il s'agit d'une augmentation opportuniste qui a permis à Phaidra d'amener Index Ventures à notre conseil d'administration et à notre table de capitalisation", a déclaré Gao. « Bien que Phaidra ne recherchait pas activement de capitaux supplémentaires, nous sommes particulièrement enthousiasmés par l'expertise d'Index Venture en matière de mise à l'échelle, alors que Phaidra se développe rapidement auprès de nos clients industriels, en particulier dans le secteur des centres de données.