Avec Vertiv Next Predict, le spécialiste des centres de données introduit un service géré fondé sur l’analyse des données des équipements et l’apprentissage automatique. L’annonce illustre l’accélération du marché vers des centres de données « prédictifs », sans franchir le cap de l’autonomie opérationnelle. Une évolution attendue par les exploitants, confrontés à l’IA, aux fortes densités et à la complexification des architectures.
À mesure que les charges de travail d’intelligence artificielle transforment les centres de données en véritables usines de calcul, la maintenance devient un sujet stratégique. Densités par rack en hausse, généralisation du refroidissement liquide, intégration de batteries de stockage d’énergie et multiplication des sites distribués mettent sous pression des modèles d’exploitation historiquement fondés sur des calendriers fixes et des interventions réactives.
C’est dans ce contexte que Vertiv annonce Vertiv Next Predict, un service géré alimenté par l’IA qui repose sur l’observation continue des infrastructures critiques. L’objectif affiché est clair : passer d’une maintenance planifiée à une maintenance pilotée par le comportement réel des actifs, en anticipant les défaillances avant qu’elles n’impactent la disponibilité.
Prédiction par l’ IA, mais exécution toujours humaine
Vertiv répond à cette contrainte avec Vertiv Next Predict, un service géré reposant sur la collecte continue de télémétries issues des équipements d’alimentation, de refroidissement et de stockage d’énergie. L’approche consiste à exploiter ces données pour détecter précocement des écarts de fonctionnement, qualifier leur impact potentiel et orienter les actions correctives avant qu’une indisponibilité ne se matérialise.
Sur le plan technique, Next Predict se compose de plusieurs couches. Une première brique assure la détection d’anomalies à partir des paramètres de fonctionnement des actifs. Un moteur prédictif évalue ensuite les conséquences opérationnelles possibles afin de hiérarchiser les risques. Une analyse des causes profondes identifie les facteurs contributifs, puis une couche prescriptive propose des actions ciblées.
Vertiv précise que l’exécution reste assurée par ses équipes de services. L’IA prend en charge l’observation, la priorisation et la recommandation, mais les interventions physiques demeurent humaines. Le modèle relève donc d’une maintenance prédictive augmentée, pas d’une automatisation complète des boucles décisionnelles. Pour les exploitants, l’enjeu est la réduction du délai entre signal faible et action terrain, plutôt qu’une autonomie opérationnelle.
Un service couvrant l’ensemble de la chaîne Vertiv
Le service prend en charge une gamme élargie de plateformes Vertiv, incluant les solutions de stockage d’énergie par batterie (BESS) et les composants de refroidissement liquide. L’éditeur met en avant une architecture de service unifiée couvrant l’ensemble de la chaîne, du réseau électrique jusqu’aux charges informatiques, afin de corréler énergie, thermique et informatique dans un même cadre analytique.
Cette capacité de corrélation devient critique dans les salles à haute densité, où un déséquilibre thermique local ou une instabilité électrique peut rapidement affecter une grappe de serveurs GPU. L’intérêt opérationnel réside dans l’identification rapide du composant défaillant et dans la priorisation des interventions, plutôt que dans une simple surveillance passive.
Vers une stratégie de services pilotés par la donnée
L’annonce confirme l’évolution de Vertiv vers un modèle davantage centré sur les services gérés et l’exploitation logicielle de ses bases installées. Les équipements deviennent des sources de télémétrie continues, transformées en intelligence opérationnelle monétisable. Cette trajectoire rapproche Vertiv d’acteurs comme Schneider Electric, Siemens ou ABB, qui investissent eux aussi dans des plateformes combinant capteurs, modèles analytiques et expertise de terrain.
Sous la pression des charges IA, le centre de données se transforme en système observé en permanence, où la performance dépend autant de la qualité des modèles prédictifs que de la capacité électrique ou du dimensionnement thermique.
Next Predict représente une étape intermédiaire du marché. Les boucles restent ouvertes, sans actionneurs automatisés ni arbitrage logiciel autonome entre disponibilité, performance et sécurité. Une infrastructure réellement auto-opérante supposerait des capacités de reconfiguration physique pilotées par logiciel, ainsi que des cadres de responsabilité et de certification algorithmique encore absents.
Du data center réactif au data center prédictif
À court terme, l’enjeu est plus concret. Dans des environnements où les racks atteignent couramment 30 à 60 kW et où le refroidissement liquide devient standard pour les grappes IA, la maintenance prédictive constitue un levier direct de continuité d’activité. Vertiv formalise ainsi le passage du centre de données réactif au centre de données prédictif, une évolution incrémentale mais structurante pour les exploitants.
Pour les entreprises clientes, ce type de service ouvre la voie à une diminution des arrêts non planifiés, à une meilleure priorisation des interventions et à une exploitation plus fine des infrastructures énergétiques et thermiques. Les bénéfices métiers attendus se situent du côté de la disponibilité, de la maîtrise des coûts opérationnels et de la sécurisation des environnements à haute densité, bien davantage que dans une hypothétique auto-réparation des centres de données.
