« Nous avons besoin d’énergie pour l’IA, et de l’IA pour notre énergie »

« Il faut mille hommes pour inventer un télégraphe, une machine à vapeur, un phonographe, un appareil photographique, un téléphone, ou toute autre chose importante », écrivait Mark Twain, en 1903. Cette observation demeure, en grande partie, valable aujourd’hui.

L’invention de l’intelligence artificielle a nécessité plusieurs dizaines d’années de travail, de la part de milliers de scientifiques, d’ingénieurs ainsi que d’acteurs industriels, et de nombreux efforts seront encore nécessaires dans les années à venir pour développer cette technologie. A mesure que les progrès de l’IA s’accélèrent, une nouvelle contrainte intervient : ses prochaines avancées consommeront d’immenses quantités d’énergie. L’IA est très gourmande en électricité, une seule requête sur ChatGPT consommant, par exemple, dix fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur Internet.

L’IA étant de plus en plus utilisée, ses besoins énergétiques sont voués à augmenter, et, si la demande dépasse l’offre, le développement de cette technologie sera compromis. Les centres de données qui sous-tendent le développement de l’IA à grande échelle – à l’appui de GPT-4, de Gemini et d’autres modèles de pointe – ont besoin d’énergie vingt-quatre heures sur vingt-quatre, sept jours sur sept. Ils représentent, d’ores et déjà, près de 3 % de la consommation d’électricité annuelle des Etats-Unis, et cette part devrait plus que doubler dans les cinq à dix prochaines années.

L’Etat peut libérer le développement du secteur privé

Dans l’ensemble, il est prévu que la consommation d’électricité liée à l’IA passe de 4 térawattheures, en 2023, à 93 TWh, en 2030 – soit plus que ce que l’Etat de Washington a consommé en 2022. Et il s’agit d’une estimation prudente ; l’IA pourrait consommer cette quantité d’énergie dès 2025. La direction prise ne fait aucun doute : nous avons besoin d’énergie pour l’IA, et de l’IA pour notre énergie. La garantie d’un accès suffisant à l’électricité est, par conséquent, devenue une priorité majeure pour les entreprises d’IA.

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