La consommation énergétique des modèles d’IA, en pleine expansion, met une pression croissante sur les systèmes énergétiques mondiaux, soulevant des questions sur leur soutenabilité.

Réflexion par Flavien Astraud,  Ingénieur R&D ITS Integra.

L’explosion de la consommation électrique des datacenters

Les modèles d’intelligence artificielle (IA) les plus récents s’appuient sur des infrastructures massives, notamment des datacenters, dont la consommation électrique est en forte augmentation. En 2022, ces infrastructures représentaient déjà 1 % de la demande mondiale d’électricité. D’ici 2026, cette part pourrait atteindre 4 %, dans un contexte où les réseaux électriques sont déjà sous tension. La génération d’images, de textes ou même de simples prédictions algorithmiques devient un facteur non négligeable de pression sur les systèmes énergétiques.

Un contraste entre engagements et réalité

Le contraste entre les engagements de sobriété affichés par les acteurs du numérique et la réalité des courbes de consommation est frappant. Plusieurs projets d’implantation de datacenters, comme celui de Marseille, sont aujourd’hui bloqués en raison de l’incapacité locale à répondre à la demande. Alors que la pression réglementaire commence à se dessiner en Europe, les grandes entreprises du secteur ont cessé de publier leurs données de consommation détaillées. Cette opacité fragilise toute tentative de pilotage énergétique éclairé.

Une économie en pleine électrification

La course à l’IA s’inscrit dans un contexte de forte électrification de l’économie, notamment dans les domaines de la mobilité, du chauffage et de l’industrie, ce qui aggrave le déséquilibre. Les risques d’un recours accru à des sources carbonées, comme le charbon ou le gaz, ne peuvent plus être écartés. Le bilan carbone global des technologies numériques, souvent vanté comme neutre voire bénéfique, est en réalité en dérapage libre.

Des pistes pour améliorer l’efficacité des modèles

Des pistes existent pour améliorer l’efficacité des modèles d’IA : réduction de leur taille, optimisation des paramètres ou inspiration biologique (le cerveau humain consomme environ 20 W, là où une carte graphique dédiée à l’IA peut dépasser les 700 W). Cependant, ces avancées sont essentiellement mises au service d’une intensification des usages et d’une modération énergétique.

Vers une gouvernance énergétique adaptée

Nous ne faisons qu’effleurer le coût énergétique réel de l’IA. Au-delà des promesses marketing et tant que la question de la soutenabilité n’est pas traitée de front, le progrès technologique risque de se heurter à un mur physique et politique : celui de l’énergie. Il ne s’agit plus seulement d’optimiser des algorithmes, mais de concevoir une gouvernance énergétique adaptée à une technologie désormais structurante et fortement consommatrice.

La technologie de l’IA, bien que prometteuse, doit être accompagnée d’une réflexion profonde sur sa soutenabilité énergétique. Il est essentiel de concevoir des solutions qui non seulement optimisent les algorithmes, mais qui intègrent également une gouvernance énergétique adaptée pour éviter de se heurter à des limites physiques et politiques.