Apertus : une approche novatrice de l'IA pour les territoires
Salle de serveurs écologique illustrant un datacenter vert souverain, optimisé pour l’hébergement local des données des collectivités et la transition numérique durable des territoires.
Quand on parle d'intelligence artificielle, difficile d'échapper aux annonces tonitruantes de la Silicon Valley ou aux investissements massifs chinois. Pourtant, la Suisse trace une voie différente – moins spectaculaire peut-être, mais redoutablement cohérente.
Datacenters verts : comment transformer la chaleur en ressource pour les territoires
Le datacenter d'Infomaniak à Genève illustre cette logique vertueuse : 100% de l'électricité consommée est récupérée pour alimenter le réseau de chauffage urbain. 6 000 logements chauffés, 3 600 tonnes de CO₂ évitées chaque année.
En France, le datacenter de Natixis à Marne-la-Vallée chauffe depuis dix ans le centre aquatique du Val d'Europe (80% des besoins). Equinix à Saint-Denis couvrira 100% des besoins du quartier de la Plaine Saulnier. Le supercalculateur Jean Zay du CNRS ? Il chauffe 1000 logements à Paris-Saclay.
La Banque des Territoires a calculé que les datacenters installés ou projetés en Île-de-France ces quatre dernières années auraient pu chauffer au minimum 1 million de logements. Un million.
En France, le datacenter de Natixis à Marne-la-Vallée chauffe depuis dix ans le centre aquatique du Val d'Europe (80% des besoins). Equinix à Saint-Denis couvrira 100% des besoins du quartier de la Plaine Saulnier. Le supercalculateur Jean Zay du CNRS ? Il chauffe 1000 logements à Paris-Saclay.
La Banque des Territoires a calculé que les datacenters installés ou projetés en Île-de-France ces quatre dernières années auraient pu chauffer au minimum 1 million de logements. Un million.
Valorisation de la chaleur des datacenters : exemples français et suisses
Le datacenter d'Infomaniak à Genève illustre cette logique vertueuse : 100% de l'électricité consommée est récupérée pour alimenter le réseau de chauffage urbain. 6 000 logements chauffés, 3 600 tonnes de CO₂ évitées chaque année. Ces chiffres donnent le vertige quand on sait que la plupart des datacenters continuent de rejeter leur chaleur dans l'atmosphère.
En France, quelques pionniers montrent qu'on sait aussi faire. Le datacenter de Natixis à Marne-la-Vallée chauffe depuis plus de dix ans le centre aquatique intercommunal du Val d'Europe – 80% de ses besoins couverts. Equinix va faire encore mieux à Saint-Denis en couvrant 100% des besoins du nouveau quartier de la Plaine Saulnier, centre aquatique olympique inclus.
Le supercalculateur Jean Zay du CNRS à Paris-Saclay ? Il chauffe l'équivalent de 1 000 logements. La piscine de la Butte aux Cailles utilise même la chaleur de serveurs immergés dans son sous-sol grâce à la technologie Stimergy. La Banque des Territoires a calculé que les datacenters installés ou projetés en Île-de-France ces quatre dernières années auraient pu chauffer au minimum 1 million de logements.
En France, quelques pionniers montrent qu'on sait aussi faire. Le datacenter de Natixis à Marne-la-Vallée chauffe depuis plus de dix ans le centre aquatique intercommunal du Val d'Europe – 80% de ses besoins couverts. Equinix va faire encore mieux à Saint-Denis en couvrant 100% des besoins du nouveau quartier de la Plaine Saulnier, centre aquatique olympique inclus.
Le supercalculateur Jean Zay du CNRS à Paris-Saclay ? Il chauffe l'équivalent de 1 000 logements. La piscine de la Butte aux Cailles utilise même la chaleur de serveurs immergés dans son sous-sol grâce à la technologie Stimergy. La Banque des Territoires a calculé que les datacenters installés ou projetés en Île-de-France ces quatre dernières années auraient pu chauffer au minimum 1 million de logements.
Un modèle transparent au service des collectivités
Fin 2025, le pays a dévoilé Apertus, un modèle de langage multilingue développé par l'EPFL, l'ETH Zurich et le Centre suisse de calcul scientifique. Ce qui frappe d'emblée ? La totale transparence du projet.
Contrairement à GPT-4 ou Claude dont les mécanismes restent largement opaques, Apertus met tout sur la table : code source, données d'entraînement, poids du modèle, pipelines techniques. Autant d'éléments qui permettent à n'importe quelle collectivité de comprendre réellement ce qu'elle utilise.
Contrairement à GPT-4 ou Claude dont les mécanismes restent largement opaques, Apertus met tout sur la table : code source, données d'entraînement, poids du modèle, pipelines techniques. Autant d'éléments qui permettent à n'importe quelle collectivité de comprendre réellement ce qu'elle utilise.
