Intelligence Artificielle, innovation avec des coûts énergétiques gigantesques

Savais-tu qu'en utilisant l'intelligence artificielle (IA), tu consommes aussi une grande quantité d'énergie ? La consommation énergétique associée à l'IA dépasse déjà, dans certains scénarios, des industries traditionnelles comme celle de l'acier, du ciment, des produits chimiques et d'autres biens essentiels.

L'intelligence artificielle est en train de transformer notre monde et devrait changer le secteur énergétique dans la prochaine décennie, selon l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE). Cependant, elle est aussi considérée comme l'un des facteurs les plus significatifs de l'augmentation de la consommation mondiale d'électricité, alors qu'actuellement, seulement environ la moitié de cette énergie provient de sources renouvelables.

L'entraînement d'un modèle d'IA, qui consiste en le processus par lequel le système apprend à partir d'énormes quantités de données, consomme de grandes quantités d'électricité et peut durer des semaines voire des mois. On estime que l'entraînement d'un seul modèle de grande taille peut émettre plus de 500 tonnes de CO₂, une valeur équivalente à plusieurs centaines de vols transatlantiques. En moyenne, ce processus consomme jusqu'à six fois plus d'énergie que les opérations courantes sur des ordinateurs sans IA.

Même après l'entraînement, lorsque les IA analysent de nouvelles données, elles continuent d'exiger beaucoup d'énergie. La consommation peut être deux à trois fois supérieure à celle des ordinateurs traditionnels.

Ce n'est pas seulement la création des modèles qui pèse sur la facture énergétique. L'utilisation quotidienne par des millions de personnes a aussi un impact. Par exemple, générer une réponse avec l'IA peut consommer jusqu'à 10 fois plus d'énergie qu'une recherche sur Google.

Les data centers qui hébergent et exploitent ces modèles fonctionnent 24 heures sur 24. Un seul centre de grande taille peut consommer autant d'électricité que 100 000 foyers, et dans certains cas jusqu'à 20 fois plus. Selon IT Insight, « l'énergie éolienne et solaire sont des types d'énergie intermittents, car ils dépendent des conditions atmosphériques du jour, ce qui rend évident que les data centers actuels ne peuvent pas compter exclusivement sur des sources renouvelables, même avec des solutions de stockage ».

La RTP alerte également que « l'énergie nécessaire au traitement des données de l'intelligence artificielle dans les centres dédiés à la technologie va exploser d'ici 2030 ».

Cependant, l'IA ne doit pas être vue uniquement comme une menace énergétique. C'est aussi un outil puissant pour trouver des solutions.

Elle peut renforcer la cybersécurité, protégeant les entreprises du secteur de l'énergie contre les cyberattaques.
Elle peut soutenir le développement de véhicules autonomes, améliorer l'efficacité des transports publics et aider à la planification urbaine durable.
Elle peut aider les entreprises minières à identifier des réserves de minéraux essentiels pour les technologies d'énergie propre, comme les panneaux solaires, les éoliennes et les véhicules électriques.

Ainsi, l'IA est un outil au grand potentiel. Elle peut être une alliée, mais seulement si elle est utilisée de manière responsable et avec modération. Le défi est d'équilibrer les bénéfices de cette technologie avec les coûts environnementaux qu'elle entraîne.

Cas réels d'impact

L'impact de la consommation énergétique de l'IA n'est pas seulement une donnée statistique. Des communautés ressentent déjà directement les effets.

États-Unis (Iowa et Géorgie)
Plusieurs centres de données dédiés à l'IA ont été installés dans des États comme l'Iowa et la Géorgie, où l'électricité est relativement bon marché. Le problème est que ces infrastructures consomment tellement d'énergie qu'elles obligent à détourner la capacité du réseau, faisant pression sur les prix locaux et augmentant la dépendance aux centrales au charbon et au gaz naturel. Dans certaines villes, la facture d'électricité des familles a augmenté de plus de 10 % après l'arrivée de ces centres.

Pays-Bas (Zeewolde)
Aux Pays-Bas, le projet de construction d'un méga centre de données de Meta a suscité une forte opposition locale. La communauté de Zeewolde a critiqué le fait que le centre consomme autant d'électricité que 1,25 million de foyers, alors que la ville elle-même comptait un peu plus de 20 000 habitants. La polémique a conduit le gouvernement à suspendre temporairement le projet.

Irlande
L'Irlande est aujourd'hui l'un des plus grands hubs européens de centres de données. En 2021, le réseau électrique du pays consacrait déjà près de 14 % de son électricité à ces installations, un chiffre qui pourrait doubler d'ici 2030. Cela a limité l'expansion des énergies renouvelables et conduit à des restrictions. Les nouvelles habitations et petites entreprises dans certaines zones rencontrent des difficultés à accéder à une électricité stable, car la priorité est donnée aux centres de données.

Afrique du Sud
En Afrique du Sud, où le réseau électrique est fragile et sujet à des coupures, l'installation de centres de données internationaux a suscité des inquiétudes supplémentaires. Bien qu'ils apportent investissement et technologie, la demande énergétique de ces infrastructures aggrave les coupures d'électricité qui affectent déjà les communautés locales, nuisant aux écoles, hôpitaux et petites entreprises.

Ces exemples montrent que la consommation énergétique de l'IA n'est pas seulement une question globale et abstraite, mais un défi local et immédiat, avec des effets visibles sur les prix, la stabilité du réseau électrique et même sur la vie quotidienne des communautés.

L'IA pourrait devenir une partie de la solution à l'augmentation de la consommation énergétique, mais il est encore trop tôt pour prévoir quand cette promesse deviendra réalité.

Image : Ihor Rapita/Reproduction