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Rosenberger OSI : L'avenir optique des data centers IA

Thomas Schmidt détaille les défis de l'infrastructure, l'essor de l'IA et le rôle clé de la France.

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Rosenberger OSI : L'avenir optique des data centers IA

Fondée en 1991, Rosenberger OSI a révolutionné le câblage des data centers. Son directeur, Thomas Schmidt, explique l'impact de l'intelligence artificielle sur les infrastructures numériques.

En 1992, vous avez lancé les premiers trunks PreCONNECT®. Quelle était l'innovation ?
« À l'époque, les connexions sur site prenaient du temps et généraient des erreurs. Notre approche a été de fournir des connexions fibre optique préfabriquées et testées en usine, sous forme de solution Plug-and-Play. Cela a réduit les temps d'installation et garanti une qualité de transmission élevée. C'était une véritable innovation que nous avons inventée. »

Quels sont les défis posés par l'IA pour les data centers ?
« Les clusters d'IA exigent une densité de connexions fibre optique nettement plus élevée, des latences extrêmement faibles et d'énormes bandes passantes. Cependant, l'IA ne remplace pas les charges informatiques traditionnelles ; elle s'y ajoute. Dans ce contexte, seules les entreprises capables d'investir rapidement pour passer à l'échelle s'imposeront. »

Quel rôle la France peut-elle jouer dans cette infrastructure ?
« La France peut devenir le pôle européen de l'IA souveraine et de la capacité de calcul à faibles émissions. Les data centers d'IA ont besoin d'une puissance constante. Le mix électrique français, dominé par le nucléaire, offre une empreinte carbone à 95 % décarbonée et une énergie structurellement moins chère que dans d'autres grands pays européens. »

La fibre optique risque-t-elle de devenir un goulet d'étranglement ?
« Probablement pas. La fibre optique est comme une autoroute avec bien plus de voies que celles utilisées actuellement. Les véritables limites sont l'électronique, la consommation d'énergie et le refroidissement. Néanmoins, nous travaillons sur le Co-Packaged Optics pour rapprocher la fibre de la puce, et sur la Hollow Core Fiber (HCF) pour résoudre la question de la latence en transportant les signaux lumineux dans l'air. »

À quoi ressemblera le data center en 2030 ?
« Il sera fortement marqué par l'IA, avec des densités de puissance plus élevées, une plus grande automatisation et des bandes passantes décuplées. L'efficacité énergétique, la durabilité et la souveraineté numérique gagneront en importance. Notre ambition est de devenir l'un des fournisseurs leaders au niveau mondial pour l'infrastructure d'IA. »

Contexte supplémentaire : Co-Packaged Optics (CPO) et Hollow Core Fiber (HCF)
Cette section détaille des principes de physique optique et d'architecture photonique qui ne sont pas inclus dans l'interview d'origine.

Dans les architectures réseaux dédiées à l'IA générative, l'entraînement des modèles s'appuie sur des milliers de GPU interconnectés. Aux débits de 800 Gb/s et 1,6 Tb/s, les modules optiques enfichables standards (pluggables comme les QSFP-DD) consomment une quantité critique d'énergie pour propager le signal électrique haute fréquence sur le circuit imprimé (PCB) jusqu'à la puce de commutation (ASIC). La technologie Co-Packaged Optics (CPO) résout cette déperdition en intégrant les moteurs photoniques (silicon photonics) directement sur le même substrat d'encapsulation que l'ASIC. La suppression des traces de cuivre élimine les impédances parasites, réduisant la consommation électrique des entrées/sorties (I/O) de près de 30 %. En parallèle, la technologie Hollow Core Fiber (HCF) s'attaque au délai de propagation. Dans une fibre optique conventionnelle en silice, l'indice de réfraction du verre ralentit la vitesse de la lumière. La HCF guide les photons à travers un cœur micro-structuré rempli d'air ou de vide (indice de réfraction de 1), permettant aux signaux de voyager à près de 300 000 km/s (la vitesse de la lumière dans le vide), réduisant la latence d'environ 33 % pour une synchronisation optimale des clusters GPU.

Édité par un journaliste industriel, Lekshman Ramdas, avec l'assistance de l'IA.

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