L’intelligence artificielle (IA) est devenue l’une des technologies les plus transformatrices de l’ère moderne, avec le potentiel de créer des gains importants pour l’économie mondiale à long terme. Cependant, la poussée mondiale vers le développement de nouveaux modèles et applications d’IA a soulevé de sérieuses inquiétudes quant à son empreinte carbone en raison de sa consommation excessive d’électricité. Cela a incité de nombreux pays et entreprises impliqués dans le développement de diverses applications d’IA à prendre des mesures proactives visant à réduire la consommation d’énergie associée à l’IA et à adopter des modèles plus respectueux de l’environnement pour produire l’électricité nécessaire aux centres de données associés.
Un marché en croissance :
L’utilisation de l’IA augmente d’année en année dans le monde entier, car les entreprises et les gouvernements s’appuient rapidement sur les immenses capacités de l’IA pour gérer et améliorer les résultats des processus opérationnels dans diverses activités économiques. Une enquête menée par IBM en novembre 2023, dans le cadre de son « IBM Global AI Adoption Index 2023 », a révélé que 42 % des entreprises mondiales ont intégré l’IA dans leurs opérations, tandis que 40 % envisagent de l’utiliser à l’avenir.
Les applications de l’IA offrent des perspectives prometteuses dans de nombreux secteurs, notamment l’industrie, les services financiers, les transports, les soins de santé, l’éducation, etc. Dans le secteur financier, par exemple, les banques et les institutions financières utilisent actuellement des modèles d’IA dans diverses applications telles que la détection des fraudes, la réalisation d’audits et l’évaluation des clients pour des prêts.
L’adoption généralisée des applications de l’IA devrait avoir des effets positifs sur toutes les économies, en particulier les grandes comme les États-Unis. L’IA devrait stimuler la croissance du PIB américain de 0,5 à 1,5 point de pourcentage au cours de la prochaine décennie. Dans l’ensemble, ces perspectives ouvriront la voie à une forte croissance du marché mondial de l’IA, qui devrait passer de 40 milliards de dollars en 2022 à 1,3 billion de dollars d’ici 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 43 %, selon Bloomberg Intelligence.
Consommation d’énergie intensive :
Le rythme rapide de l’adoption de l’IA dans diverses activités économiques a suscité des inquiétudes parmi les parties prenantes du secteur de l’énergie et les entités de production d’électricité. Alors que l’IA permet d’améliorer la productivité et de soutenir la croissance économique, la génération et l’application de modèles d’IA nécessitent une consommation d’énergie importante.
L’IA consomme de l’énergie au cours de deux phases principales : la phase d’entraînement et la phase d’inférence. La phase de formation consiste à enseigner et à développer des modèles en traitant de grandes quantités de données et de variables. Plus le modèle est complexe, plus la consommation d’énergie est importante au cours de cette phase.
Vient ensuite la phase d’inférence, où des algorithmes d’IA sont appliqués pour résoudre des problèmes. En termes de consommation d’énergie, 20 % de l’électricité consommée par les modèles d’IA est destinée à la phase d’entraînement, tandis que 80 % est utilisée dans la phase d’inférence. Plus un modèle d’IA est largement utilisé, plus il consomme d’électricité.
Les centres de données, qui stockent de grandes quantités d’informations, font également partie intégrante des opérations d’IA. Selon les estimations, un seul centre de données peut consommer autant d’électricité que 50 000 foyers. Par exemple, l’entraînement d’un modèle de langage comme ChatGPT-3 utilise environ 1 300 mégawattheures d’électricité, soit l’équivalent de la consommation annuelle d’énergie de 130 foyers américains. ChatGPT traite des centaines de millions de requêtes par jour (opérations d’inférence), nécessitant environ 1 gigawattheure d’électricité par jour pour répondre.
Un autre exemple est une étude menée par le chercheur Alex de Vries, publiée en octobre 2023, qui a estimé que Google a consommé 18,3 térawattheures d’électricité en 2021. Si Google intègre pleinement l’IA dans ses opérations de recherche, sa consommation d’électricité pourrait atteindre 29,3 térawattheures par an, soit l’équivalent de la consommation totale d’électricité de l’Irlande.
Perspectives d’avenir :
Le Forum économique mondial estime que la consommation d’électricité d’IA augmente à un rythme rapide, entre 26 % et 36 % par an. D’ici 2027, la consommation totale d’électricité d’AI devrait atteindre entre 85 et 134 térawattheures, selon l’étude de M. de Vries.
Sur cette base, l’IA devrait représenter 3 à 4 % de la demande mondiale d’électricité d’ici la fin de cette décennie, selon Standard & Poor’s. Dans le même temps, la demande mondiale d’électricité des centres de données devrait augmenter de 160 % au cours de la même période, selon les estimations de Goldman Sachs.
Aux États-Unis, l’un des marchés les plus prometteurs pour les applications d’IA, les centres de données devraient consommer jusqu’à 8 % de l’électricité du pays d’ici 2030, contre 3 % en 2022. Par conséquent, les services publics américains devront investir 50 milliards de dollars dans de nouvelles capacités de production d’électricité pour soutenir uniquement les centres de données.
Préparatifs mondiaux :
L’augmentation attendue de la demande d’électricité des centres de données d’IA souligne le besoin urgent de mesures proactives pour améliorer leur efficacité énergétique et utiliser des sources d’énergie plus durables pour réduire leurs émissions de carbone.
Les gouvernements et les entreprises cherchent actuellement à gérer des systèmes plus efficaces pour la consommation d’électricité des centres de données d’IA en utilisant des centres partagés au lieu d’exploiter individuellement des infrastructures privées. Ils délocalisent également leurs centres de données dans des régions où l’énergie est abondante et à faible coût.
Dans le même temps, pour réduire l’empreinte carbone des centres de données, les grandes entreprises technologiques telles que Microsoft, Google et Amazon ont commencé à s’appuyer sur les énergies renouvelables pour alimenter leurs centres de données dans le cadre de plans à long terme visant à atteindre la neutralité carbone.
Afin d’encourager les entreprises à réduire leur consommation d’électricité liée à l’IA, le gouvernement américain reconsidère les exonérations fiscales pour les développeurs de centres de données en raison de la pression qu’ils exercent sur les infrastructures énergétiques. De plus, le gouvernement travaille à l’élaboration d’une législation concernant les impacts environnementaux de l’IA. De même, en Europe, l’Union européenne a introduit cette année la loi sur l’IA, dans le but de promouvoir des applications d’IA plus respectueuses de l’environnement.
Ironiquement, malgré le fardeau supplémentaire que l’expansion de l’IA fait peser sur le secteur mondial de l’électricité, les décideurs politiques comptent sur l’IA elle-même pour accroître l’efficacité du secteur énergétique mondial, améliorer les systèmes électriques et accélérer la transition énergétique mondiale. Cela pourrait compenser en partie l’augmentation de la consommation d’électricité liée à la production d’IA, comme mentionné précédemment.
En conclusion, l’avenir prometteur des applications de l’IA souligne l’importance de trouver des solutions plus efficaces et durables pour faire face à sa consommation intensive d’énergie. Cependant, la question cruciale demeure : combien de temps faudra-t-il à l’IA pour atteindre un point de basculement où les avantages de son utilisation dans l’amélioration de l’efficacité du secteur de l’énergie l’emportent sur les coûts de sa consommation d’électricité et de son empreinte carbone ?
