Dans notre article sur le PUE, nous l'avions appelé « le thermomètre, pas le diagnostic ». Aujourd'hui, nous franchissons l'étape suivante, car il y a un paradoxe qui mérite d'être regardé en face : plus votre PUE est bon, moins le PUE vous en dit. Dans un datacenter de construction récente, avec un PUE entre 1,1 et 1,3, 70–90 % de l'énergie est absorbée par les systèmes IT — serveurs, stockage, réseau. Et c'est exactement la part que le PUE ne mesure pas : vous pouvez avoir le bâtiment le plus efficace du monde rempli de serveurs qui travaillent à 10 %.
De la consommation au travail utile
La bonne question n'est pas seulement « combien d'énergie entre? », mais « combien de travail utile en sort? ». Pour y répondre, il faut mettre un chiffre sur la work capacity, la capacité de travail de l'IT installé — et pendant des années le secteur n'a pas eu de méthode partagée pour la calculer.
Pour les serveurs traditionnels, la méthode existe désormais : The Green Grid — le consortium à l'origine du PUE et du DCMM — a publié une méthodologie fondée sur PerfCPU, une valeur représentative de capacité issue des tests standard SERT et définie dans une norme ETSI. Ce qui est intéressant, c'est son côté pratique : la valeur s'obtient à partir du code du processeur (ou, à défaut, du nombre de cœurs physiques) via des tables publiques. Aucun benchmark à exécuter en salle : il suffit de savoir ce qui est installé, de multiplier et d'additionner.
Et les serveurs pour l'IA? Et le stockage?
Pour les serveurs accélérés — GPU et autres accélérateurs pour l'entraînement et l'inférence — Uptime Intelligence propose d'utiliser les TFLOPS en 32 bits (la somme des valeurs vectorielles et matricielles déclarées pour chaque accélérateur). Ce n'est pas une mesure parfaite, et les puristes objectent que les performances réelles dépendent de la mémoire, des interconnexions et du logiciel : c'est vrai. Mais c'est une valeur standardisée, disponible et comparable d'une année sur l'autre — et dans un secteur resté longtemps sans aucune métrique, « représentatif » vaut mieux que « parfait ».
Pour le stockage, le choix est encore plus pragmatique : les téraoctets installés dans les systèmes dédiés. Et c'est là que le rapport livre le chiffre qui fait réfléchir : un système de stockage absorbe 80–90 % de sa puissance maximale même lorsqu'il ne traite aucune donnée, parce qu'il exécute entre-temps des vérifications d'intégrité. Capacité inutilisée signifie énergie gaspillée : porter l'utilisation des systèmes au-dessus de 80 % — au lieu d'ajouter des baies — est l'un des leviers d'efficacité les plus concrets qui soient.
En Europe, ce n'est plus (seulement) une bonne idée
Ces métriques entrent dans la réglementation : la directive européenne sur l'efficacité énergétique (EED), avec le règlement délégué 2024/1364, impose aux datacenters dont la puissance IT installée est de 500 kW ou plus de déclarer les indicateurs de capacité ICT — capacité de travail des serveurs et capacité de stockage — dans la base de données européenne des datacenters.
Le problème? Les données. Pour calculer la capacité, il faut un inventaire au niveau du composant : combien de processeurs, de quel modèle, dans quel datacenter. Selon les relevés de l'Uptime Institute, moins d'un opérateur sur deux a aujourd'hui recensé les codes de ses CPU, et seulement un tiers ceux des accélérateurs. Ceux qui exploitent des infrastructures en Europe ont une raison réglementaire d'y remédier rapidement; tous les autres en ont une économique.
Le travail par énergie : la métrique qui boucle la boucle
Mis ensemble, les trois ingrédients — capacité installée, utilisation moyenne et énergie consommée — permettent de calculer le work-per-energy : la quantité de travail produite par chaque mégawattheure. C'est la métrique de productivité que l'ISO 50001 exige pour le management de l'énergie, et c'est aussi la façon la plus honnête de mesurer un projet de consolidation : avant et après, avec un chiffre — dont découlent économies d'énergie et retour sur investissement.
Le secteur a été trop lent à se doter d'une métrique de travail, en laissant la perfection faire obstacle au bien.
C'est l'observation qui conclut le rapport, et nous la partageons : les métriques proposées ne sont pas parfaites, mais elles sont calculables dès aujourd'hui, avec des données qu'une organisation bien gérée possède déjà — ou devrait posséder.
Par où commencer, concrètement
- Inventaire au niveau du composant : codes des CPU et des accélérateurs, capacité brute du stockage, associés au site — c'est le travail d'une CMDB bien tenue;
- Mesure de l'utilisation et des consommations : données d'utilisation des CPU et du stockage et puissance au niveau du rack ou de la PDU, collectées en continu par la supervision;
- Première photographie du travail par énergie : même approximative, elle fournit la référence sur laquelle mesurer consolidations et renouvellements — et elle s'intègre dans la grille d'évaluation du DCMM, où le PUE reste le thermomètre et où ces métriques commencent à poser le diagnostic.
Le principe est le même que celui que nous appliquons à notre datacenter vert : mesurer, concevoir à partir des données, améliorer par étapes. Si vous voulez savoir combien de travail produit réellement chaque mégawattheure de votre infrastructure, parlons-en.
Sources et références : Uptime Institute Intelligence, Calculating work capacity for server and storage products (Briefing Report 174, mai 2025); The Green Grid, IT work capacity metric V1 — a methodology (white paper #94) et TGG's position on the metric to calculate ICT server capacity (#92); ETSI EN 303 740; règlement délégué (UE) 2024/1364 (indicateurs ICT de la directive EED).
