Vertiv accélère la conception des usines d’IA grâce à un jumeau numérique intégré à NVIDIA Omniverse
Vertiv franchit une étape importante dans la transformation des infrastructures de calcul pour l’intelligence artificielle avec le développement d’une capacité de jumeau numérique de production pour sa solution Vertiv SmartRun, intégrée à NVIDIA Omniverse DSX Blueprint.
Alors que les centres de données destinés à l’IA atteignent des niveaux inédits de puissance, de densité et de consommation énergétique, les approches traditionnelles de conception montrent leurs limites. La multiplication des interactions entre alimentation électrique, refroidissement, contrôle, réseau et calcul exige désormais une vision globale de l’infrastructure dès les premières phases du projet.
Dans ce contexte, le jumeau numérique apparaît comme un outil stratégique permettant de modéliser, simuler et valider l’ensemble de l’environnement physique avant même le début de la construction.
Repenser la conception des infrastructures pour l’ère de l’IA
L’essor des usines d’IA modifie profondément la manière de construire les centres de données. Les nouvelles générations d’accélérateurs nécessitent davantage de puissance, de refroidissement et d’intégration, ce qui accroît considérablement la complexité des projets.
Traditionnellement, les équipes responsables de l’alimentation électrique, du refroidissement, de l’ingénierie mécanique ou du déploiement travaillaient selon des processus distincts, souvent basés sur des documents et des échanges successifs.
Avec le jumeau numérique Vertiv SmartRun, l’infrastructure est conçue comme un système unique et cohérent. Chaque composant, chaque dépendance et chaque configuration sont intégrés dans une représentation numérique capable d’être simulée, testée et optimisée avant l’installation physique.
Des infrastructures prêtes pour la simulation
Le modèle numérique développé par Vertiv permet de passer d’une logique documentaire à une approche entièrement basée sur les modèles.
Cette évolution facilite l’évaluation de multiples scénarios de déploiement, réduit les risques d’erreurs de conception et améliore la coordination entre les différentes équipes impliquées dans le projet.
Grâce à la simulation, les exploitants peuvent anticiper les comportements énergétiques, thermiques et opérationnels du futur centre de données avant même sa mise en service.
Cette capacité devient particulièrement précieuse pour les infrastructures IA où les marges d’erreur se réduisent à mesure que les densités augmentent.
NVIDIA Omniverse au cœur des futurs datacenters IA
L’intégration avec NVIDIA Omniverse DSX apporte une dimension supplémentaire à cette approche.
La plateforme permet de créer des environnements virtuels extrêmement détaillés capables de reproduire le fonctionnement d’usines d’IA à grande échelle. Les équipes peuvent ainsi analyser les impacts de différentes configurations matérielles, énergétiques ou thermiques dans un environnement entièrement simulé.
Cette démarche favorise une meilleure anticipation des besoins liés aux futures générations de calcul accéléré et contribue à réduire les délais entre la planification et le déploiement effectif des infrastructures.
De la conception à l’exploitation
L’objectif de Vertiv ne se limite pas aux phases de design. Le jumeau numérique est conçu pour accompagner l’ensemble du cycle de vie du centre de données.
Depuis la modélisation initiale jusqu’à l’exploitation, la maintenance et l’optimisation future, la même représentation numérique peut servir de référence à toutes les parties prenantes.
Cette continuité permet de conserver l’intention d’ingénierie d’origine et facilite les évolutions ultérieures de l’infrastructure.
Une vision partagée de l’usine d’IA
Le démonstrateur présenté lors de Computex 2026 illustre également la collaboration entre Vertiv, NVIDIA et Dassault Systèmes.
En s’appuyant sur la plateforme 3DEXPERIENCE et les technologies Omniverse, les partenaires cherchent à créer un langage commun permettant aux équipes d’ingénierie, de simulation et d’exploitation de travailler sur une base de données partagée.
Cette approche contribue à accélérer les décisions tout en améliorant la qualité des déploiements.
Pour les exploitants de datacenters et les acteurs de l’intelligence artificielle, cette annonce montre que les infrastructures critiques évoluent vers des modèles entièrement numériques. La capacité à concevoir, simuler et valider les systèmes d’alimentation, de refroidissement et de calcul avant leur construction devient un facteur clé pour déployer plus rapidement les futures usines d’IA.
Si vous avez apprécié cet article, vous aimerez les suivants : ne les manquez pas en vous abonnant à :
