La demande croissante d'IA est en conflit avec la durabilité environnementale, les experts estimant que l'énergie au charbon pourrait rester en place pour répondre à la demande d'électricité.
Les pays du monde entier visent à passer à une situation nette zéro, en investissant dans les énergies vertes et en réduisant la consommation de combustibles fossiles.
Cela va à l'encontre de l'immense demande d'électricité créée par l'IA, en particulier l'IA générative, qui sert des millions d'utilisateurs dans le monde entier.
C'est un point important : il y a quelques années encore, les modèles d'IA étaient relativement petits et limités à des utilisations localisées.
Aujourd'hui, vous, moi et des millions d'autres personnes avons au moins expérimenté l'IA. Selon certaines estimations, 40% des adultes aux États-Unis et en Europe, et 75% des moins de 18 ans.
Les entreprises spécialisées dans l'IA envisagent un avenir où leurs produits seront intégrés à toutes nos activités et à tous les appareils que nous utilisons, mais l'IA n'est pas alimentée par de l'air. Comme toutes les technologies, elle nécessite de l'énergie.
A document récent Le modèle BLOOM a utilisé 433 MWh pour s'entraîner, et le modèle GPT-3 a eu besoin de 1 287 MWh.
Le ChatGPT d'OpenAI a besoin d'environ 564 MWh par jour pour calculer les réponses aux questions des utilisateurs. Chaque résultat individuel représente un calcul effectué par les réseaux neuronaux tentaculaires d'OpenAI, chacun nécessitant de l'énergie.
Mettons cela en perspective : 1287 MWh pourraient alimenter 43 000 à 128 700 ménages moyens pendant une journée, en supposant une utilisation quotidienne moyenne de 10 à 30 kWh par ménage.
Il pourrait également alimenter plus de 200 000 000 d'ampoules LED pendant une heure ou faire rouler un véhicule électrique sur environ 4 à 5 millions de kilomètres.
Bien que cette étude et d'autres aient leurs limites, les données publiques provenant d'entreprises d'IA à code source ouvert comme HuggingFace corroborent l'ampleur de ces chiffres.
Les implications environnementales de l'IA vont au-delà de la simple consommation d'énergie. Consommation d'eau dans les centres de données de Microsoft souligne la nature intensive en ressources des opérations d'IA. Un centre de données de 15 mégawatts peut consommer jusqu'à 360 000 gallons d'eau par jour.
L'Agence internationale de l'énergie (AIE) a mis en garde contre l'impact plus large des centres de données, qui représentent déjà plus de 1,5 milliard d'euros. 1,3% de la consommation mondiale d'électricité. Ce chiffre est appelé à augmenter à mesure que les demandes d'IA et de traitement des données s'intensifient, ce qui met encore plus à l'épreuve l'infrastructure énergétique mondiale et amplifie l'appel à des pratiques plus durables au sein de l'industrie de l'IA.
Le Boston Consulting Group estime que d'ici la fin de la décennie, la consommation d'électricité des centres de données américains pourrait tripler par rapport aux niveaux de 2022 et atteindre 390 térawattheures, soit environ 7,5% de la demande d'électricité prévue pour le pays.
L'UE a également déclaré que les besoins en énergie des centres de données doubleront d'ici 2026. Rien qu'aux États-Unis ou en Chine, les centres de données pourraient consommer l'équivalent de la production annuelle de 80 à 130 centrales électriques au charbon d'ici 2030.
Dans le pire des cas, le graphique ci-dessous montre que les centres de données pourraient consommer quelque 8 000 TWh d'électricité d'ici 2030, soit 30% de la consommation mondiale d'électricité actuelle. C'est le double de la consommation annuelle des États-Unis.
Nous nous hâtons de ne pas tomber dans le sensationnalisme - rappelons qu'il s'agit d'une estimation supérieure et que les centres de données sont utilisés pour bien d'autres choses que l'IA - mais ce chiffre est tout de même assez choquant, même si l'on retient les limites inférieures de 1 100 TWh.
S'exprimant lors du Forum économique mondial, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a déclaré : "Nous avons besoin de beaucoup plus d'énergie dans le monde que nous ne le pensions auparavant. Nous n'avons pas encore pris la mesure des besoins énergétiques de cette technologie".
"L'IA consommera beaucoup plus d'énergie que prévu", a-t-il poursuivi, suggérant que des sources d'énergie telles que la fusion nucléaire ou l'énergie solaire moins chère sont vitales pour les progrès de l'IA.
Les centres de données pèsent sur le réseau énergétique
Au cœur de la Virginie du Nord, une région désormais connue sous le nom de "data center alley", la croissance rapide de l'IA générative repousse les limites de la production d'électricité.
Les fournisseurs d'électricité locaux ont même dû interrompre les connexions aux nouveaux centres de données à un moment donné en 2022, car la demande était tout simplement trop élevée. En raison de la résistance de la communauté, les propositions visant à utiliser des générateurs diesel en cas de pénurie d'électricité ont été mises de côté.
Bloomberg rapporte que dans la région de Kansas City, la construction d'un centre de données et d'une usine de batteries pour véhicules électriques a nécessité une telle quantité d'énergie que les plans de démantèlement d'une centrale au charbon ont été reportés.
Ari Peskoe, de l'Electricity Law Initiative de la Harvard Law School, a mis en garde contre les conséquences désastreuses potentielles si les services publics ne s'adaptent pas : "Les nouvelles charges sont retardées, les usines ne peuvent pas être mises en service, notre potentiel de croissance économique est diminué", explique-t-il.
"Le pire scénario est que les services publics ne s'adaptent pas et maintiennent en ligne les anciennes capacités de production d'énergie fossile et qu'ils n'évoluent pas au-delà.
Rob Gramlich, de Grid Strategies, s'est fait l'écho de ces préoccupations, soulignant à Bloomberg le risque de coupures d'électricité en cas de retard dans l'amélioration des infrastructures.
Les défis du secteur des services publics ne se limitent pas aux centres de données. La législation et les mesures incitatives récentes stimulent la construction d'usines de semi-conducteurs, de véhicules électriques et de batteries, ce qui contribue également à l'augmentation de la demande d'électricité.
Par exemple, Evergy, qui dessert la région de Kansas City, a retardé la mise à l'arrêt d'une centrale au charbon des années 1960 pour faire face à la demande de nouveaux développements, notamment un centre de données Meta Platforms et une usine de batteries pour véhicules électriques Panasonic.
Malgré la préférence de nombreuses entreprises technologiques et de fabricants de technologies propres pour les énergies renouvelables, la réalité est tout autre. Il est difficile d'envisager comment cette consommation d'énergie peut être compensée.
La situation n'est pas propre aux États-Unis. Au niveau mondial, la Chine, l'Inde, le Royaume-Uni et l'Union européenne ont tous émis des avertissements concernant l'augmentation de la demande d'électricité liée à l'IA.
Comment allons-nous payer ?
À mesure que les technologies de l'intelligence artificielle deviennent omniprésentes, leur empreinte écologique se heurte aux ambitions mondiales d'un avenir sans émissions nettes. Même si l'on met de côté les objectifs ambitieux pour parvenir à une consommation nette zéro, les réseaux électriques ne peuvent tout simplement pas soutenir la trajectoire actuelle de l'industrie.
L'"hiver de l'IA" se profile-t-il à l'horizon, lorsque l'IA subira un long processus de perfectionnement et d'efficacité avant de devenir plus intelligente ? Ou bien les percées et les promesses de l'industrie maintiendront-elles le développement à flot ?
IA bio-inspirée, par exemple, est une frontière prometteuse qui cherche à harmoniser l'efficacité des systèmes naturels avec l'intelligence informatique. La Terre est habitée par des milliards d'organismes extrêmement avancés "alimentés" par des sources naturelles telles que la nourriture et le soleil - cela peut-il être un modèle pour l'IA ?
La réponse est provisoirement oui, les puces d'IA neuromorphiques basées sur les fonctions synaptiques devenant de plus en plus viables. La reconnaissance vocale de l'IA a même été réalisée à partir de cellules biologiques en "organoïdes", c'est-à-dire en "mini-cerveaux".
D'autres méthodes pour atténuer la fuite des ressources de l'industrie de l'IA incluent une "taxe sur l'IA".
Généralement présentée comme une méthode permettant d'atténuer les pertes d'emplois liées à l'IA, une taxe sur l'IA pourrait permettre aux entités bénéficiant des progrès de l'IA de contribuer à l'atténuation de leur impact sur l'environnement.
En fin de compte, il est difficile de prédire comment l'industrie répondra à ces demandes et dans quelle mesure les gens devront supporter le fardeau.
