Publié le 8 octobre 2026, un article de l’MIT présente les travaux de Christina Delimitrou et de son équipe, qui mobilisent l’apprentissage automatique pour améliorer l’efficacité, la sécurité et la fiabilité des grands centres de données. L’approche vise à exploiter davantage le matériel existant afin de limiter le recours à de nouvelles infrastructures, dans un contexte de forte demande énergétique. La chercheuse évoque des systèmes qu’elle juge parfois sous-utilisés et un « gonflement » logiciel qu’il serait possible de réduire sans dégrader les performances.

Ses projets portent aussi sur la détection et la correction de problèmes dans les applications en nuage, ainsi que sur l’adaptation des logiciels aux capacités du matériel. Selon l’article, un défi persiste : l’IA n’est pas toujours interprétable. Une partie des travaux en cours cherche donc à rendre ces outils explicables, afin que les développeurs puissent en tirer des enseignements utiles. Les systèmes propriétaires des entreprises compliquent la recherche, ce qui a conduit l’équipe à créer des répliques d’applications, comme l’outil Ditto. Les travaux restent présentés comme des pistes de recherche, sans résultat clinique ni déploiement industriel confirmé.