L’IA a fait une entrée fracassante sur la scène technologique, avec des avancées significatives en l’espace d’un an. ChatGPT d’OpenAI est un exemple emblématique de cette révolution, ayant conquis près de 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois.
Cependant, derrière cette avancée, se cache une réalité inquiétante : l’immense consommation d’électricité nécessaire pour alimenter ces systèmes intelligents.
Une consommation conséquente
Selon un rapport du New York Times publié le 10 octobre 2023, il est possible que, d’ici 2027, les serveurs d’IA consomment entre 85 et 134 térawattheures (Twh) par an, soit l’équivalent de la consommation électrique annuelle de pays tels que l’Argentine, les Pays-Bas et la Suède. Cette quantité représente environ 0,5 % de la consommation mondiale actuelle d’électricité.
L’impact sur les émissions de carbone est un sujet de préoccupation majeur, dépendant en grande partie de la source d’énergie des centres de données alimentant l’IA. Si ces centres de données dépendent des combustibles fossiles, cela entraînera inévitablement une augmentation des émissions de carbone. En revanche, si les ressources renouvelables sont utilisées, l’impact environnemental serait considérablement réduit.
En 2022, les centres de données qui alimentaient l’ensemble des ordinateurs du monde, y compris les services cloud d’Amazon et les moteurs de recherche de Google, représentaient déjà une part significative de la consommation électrique mondiale, se situant entre 1 et 1,3 %. Il est important de noter que cette estimation exclut l’extraction de crypto-monnaie, qui consomme également une part non négligeable de l’électricité mondiale, soit environ 0,4 % supplémentaire. Cependant, certains de ces moyens de production d’électricité sont désormais réaffectés à l’exécution de tâches liées à l’IA.
Une quantification difficile
Il est difficile de quantifier précisément la consommation d’énergie de l’IA, car les entreprises qui développent ces technologies, telles qu’OpenAI, sont souvent avares en informations détaillées, notamment en ce qui concerne le nombre de puces spécialisées utilisées dans leurs systèmes. Toutefois, une analyse publiée dans l’article du New York Times se base sur les ventes projetées de serveurs Nvidia A100, un matériel qui devrait être utilisé par 95 % du marché de l’IA. Cette analyse suggère que même si les clients n’utilisent pas ces serveurs à pleine capacité, les besoins en électricité resteront élevés en raison des coûts liés au refroidissement des serveurs et à l’infrastructure connexe.
Un facteur majeur dans cette croissance de la consommation d’électricité liée à l’IA est le verrouillage de Nvidia sur le marché du matériel d’IA. Bien que la concurrence s’efforce de rattraper son retard, la pénurie de puces Nvidia constitue un obstacle majeur à la croissance de l’IA. En effet, il est crucial de mettre ces puces sur le marché aussi rapidement que possible pour répondre à la demande croissante d’applications d’IA.
Selon Benjamin Lee, professeur de génie électrique et d’informatique à l’Université de Pennsylvanie, la croissance de l’IA ne dépend pas seulement de ses avancées conceptuelles, mais aussi de la rapidité avec laquelle les puces spécialisées peuvent être mises à disposition. Nvidia a soutenu cette idée en affirmant que ses puces spécialisées sont plus efficaces que les alternatives conventionnelles, réduisant ainsi la consommation d’énergie.
Certains experts exhortent les entreprises à prendre en compte la consommation d’électricité lors de la conception de la prochaine génération de matériel et de logiciels d’IA. Cette perspective est cruciale pour assurer la durabilité à long terme de ces technologies, même si elle peut sembler difficile à vendre à des entreprises désireuses d’améliorer rapidement leurs modèles d’IA. La question de l’impact environnemental de l’IA est devenue incontournable, et trouver un équilibre entre innovation technologique et responsabilité environnementale devient un enjeu essentiel pour l’avenir.
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