L'intelligence artificielle, en particulier ses formes génératives, se trouve à un carrefour décisif. Tout en captivant le monde par ses capacités sans précédent, de l'élaboration d'une prose sophistiquée à la réalisation de percées scientifiques, elle est simultanément aux prises avec une empreinte environnementale de plus en plus importante. La technologie numérique, souvent invisible, rivalise déjà avec l'industrie aérospatiale en termes d'émissions de carbone, représentant 2% à 4% de la production mondiale. L'IA générative étant sur le point d'être adoptée massivement, une question cruciale se pose : cette technologie énergivore peut-elle paradoxalement devenir un allié clé dans la réduction de notre consommation d'énergie mondiale ?
Les dessous du numérique : Un appétit énergétique croissant
L'ampleur de la consommation d'énergie numérique est stupéfiante. Les quelque 11 000 centres de données du monde entier ont consommé environ 460 TWh en 2022, soit l'équivalent de la consommation énergétique totale de la France. Comme le souligne Manuel Cubero-Castan de l'EPFL, pour comprendre le "coût total" des systèmes d'IA générative, il faut aller au-delà de la simple consommation d'énergie opérationnelle. Il englobe l'ensemble du cycle de vie : de l'extraction des minerais et de l'assemblage des composants à l'élimination souvent illégale des déchets électroniques. L'impact environnemental va donc bien au-delà des factures d'électricité et d'eau du centre de données.
Historiquement, les centres de données, malgré une croissance annuelle de 4%, ont réussi à maintenir leur consommation d'énergie globale relativement stable entre 2010 et 2020 grâce à d'importantes améliorations de l'efficacité énergétique. Toutefois, l'intégration généralisée de l'IA générative devrait bouleverser cette tendance.
L'épée à double tranchant des grands modèles linguistiques (LLM)
L'IA générative, alimentée par de grands modèles de langage (LLM), consomme de l'énergie en deux phases distinctes :
- Formation : Cette phase initiale consiste à faire passer des téraoctets de données par des algorithmes, ce qui leur permet d'apprendre le contexte et de prédire des modèles. Traditionnellement, il s'agit de l'étape la plus gourmande en énergie.
- Inférence (traitement) : Répondre aux invites de l'utilisateur. Les LLM étant désormais déployés à grande échelle, l'inférence est devenue le principal consommateur d'énergie, représentant 60% à 70% de l'énergie utilisée par les systèmes d'IA générative, contre 30% à 40% pour l'apprentissage.
Les implications environnementales de ce changement sont importantes. Une seule requête ChatGPT consomme environ 3 Wh d'énergie, soit dix fois plus qu'une recherche Google classique (0,3 Wh). Si les neuf milliards de recherches quotidiennes sur Google étaient redirigées vers ChatGPT, cela ajouterait 10 TWh à la demande mondiale annuelle d'électricité. Goldman Sachs Research (GSR) prévoit une augmentation de 160% de la consommation d'électricité des centres de données au cours des cinq prochaines années, pour atteindre 3% à 4% de la consommation mondiale d'électricité, avec des émissions de carbone qui pourraient doubler d'ici 2030. On estime que la demande d'électricité liée à l'IA dans les seuls centres de données augmentera de 200 TWh par an entre 2023 et 2030, ce qui représentera près de 19% de l'énergie des centres de données d'ici à 2028.
Comme le souligne M. Cubero-Castan, "si nous commençons à utiliser la technologie de l'IA générative à grande échelle, avec des LLM de plus en plus grands, les gains énergétiques qui en résulteront seront loin d'être suffisants pour parvenir à une réduction des émissions globales de carbone".
Franchir les obstacles : Efficacité, ressources et infrastructures
Si la trajectoire énergétique de l'IA semble abrupte, des facteurs atténuants et des innovations en cours offrent une lueur d'espoir. Des entreprises comme la société chinoise DeepSeek développent déjà des programmes d'IA générative plus économes en énergie. L'offre limitée de ressources minières cruciales pour la production de puces d'IA pourrait également freiner naturellement la croissance. Nvidia, avec sa part de marché de 95% dans les puces d'IA, a vu ses trois millions de puces H100 consommer 13,8 TWh en 2024. Les projections pour 2027 montrent que cette consommation pourrait grimper à 85-134 TWh, ce qui soulève des questions quant à l'évolutivité de la production et à son impact sur l'environnement.
En outre, les réseaux électriques existants sont soumis à une pression considérable. Les centres de données représentent déjà des pourcentages importants de la consommation nationale d'énergie dans des régions comme l'Irlande (20%) et la Virginie, aux États-Unis (plus de 25%). Comme le fait remarquer M. Cubero-Castan, construire davantage de centres de données dans des régions soumises à des contraintes en matière d'eau et d'électricité "n'est pas toujours le choix le plus durable". Le simple coût financier de la mise à l'échelle de l'infrastructure d'IA, tel que Google qui a besoin de 400 000 serveurs supplémentaires pour les requêtes d'IA générative pour un montant de $100 milliards, représente également un obstacle important.
Le potentiel inexploité : L'IA, catalyseur du changement vert
Malgré son appétit énergétique inhérent, l'IA recèle un immense potentiel pour générer des économies d'énergie plus importantes et lutter contre le changement climatique. Comme le soulignent le Forum économique mondial et Deloitte, l'IA peut être un puissant outil pour le bien :
- Innovation dans le secteur de l'énergie : L'IA peut accélérer les percées dans le domaine des énergies renouvelables, de la gestion des réseaux intelligents et du stockage de l'énergie.
- Consommation prédictive : En analysant les modèles, l'IA peut aider les utilisateurs et les services publics à prévoir et à réduire la consommation d'énergie plus efficacement, en optimisant l'allocation des ressources.
- Efficacité opérationnelle : Dans les industries, l'IA peut rationaliser les processus, ce qui permet une gestion plus efficace des ressources et une réduction des déchets.
- Recherche avancée : Les ingénieurs peuvent utiliser l'IA pour des simulations complexes, ce qui permet des avancées dans les domaines de la modélisation, de l'économie du climat, de l'éducation et de la recherche fondamentale.
Les centres de données de la prochaine génération sont conçus avec une efficacité énergétique accrue et une capacité flexible. Nvidia travaille activement à l'amélioration des performances des puces tout en réduisant les besoins en énergie. L'AIE note que 40% de l'électricité des centres de données sont consacrés au seul refroidissement ; des initiatives telles que "Heating Bits" de l'EPFL explorent de nouvelles méthodes de refroidissement, la récupération de la chaleur, la cogénération et l'intégration des énergies renouvelables. L'informatique quantique se profile également comme un paradigme futur, potentiellement plus efficace.
Au-delà de la technologie : L'importance de l'hygiène numérique
L'un des moyens les plus simples et les plus efficaces de réduire la consommation d'énergie des centres de données est souvent négligé : désencombrement numérique. Les entreprises du monde entier génèrent quotidiennement 1,3 trillion de gigaoctets de données, dont une grande partie devient des "données sombres", stockées mais jamais utilisées. Les chercheurs estiment que 60% de données entrent aujourd'hui dans cette catégorie, leur stockage émettant autant de carbone que trois millions de vols Londres-New York. Des événements tels que la Journée du nettoyage numérique soulignent la nécessité urgente pour les individus et les organisations d'élaguer leurs déchets numériques.
En fin de compte, si l'impact énergétique de l'IA générative ne doit pas être négligé, il s'ajoute actuellement à la consommation d'énergie déjà substantielle de la technologie numérique alimentée par le streaming vidéo, les jeux en ligne et les crypto-monnaies. La demande mondiale d'énergie est principalement déterminée par la croissance économique, les véhicules électriques, la climatisation et l'industrie manufacturière, qui dépendent encore largement des combustibles fossiles.
Comme le conclut judicieusement Manuel Cubero-Castan, "il est essentiel de réduire notre consommation et d'augmenter la durée de vie et l'efficacité de nos infrastructures." Le véritable défi consiste à tirer parti du pouvoir de transformation de l'IA pour créer un monde plus efficace et plus durable, tout en gérant et en atténuant avec diligence sa propre empreinte environnementale croissante.
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