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L'IA consomme plus d'électricité que Bitcoin

Les chercheurs prédisent que la demande d’électricité de l’IA va monter en flèche malgré les améliorations de l’efficacité énergétique.

ZNewsZNews30/05/2025

Selon une étude d'Alex de Vries-Gao, certains modèles d'IA consomment l'équivalent de la consommation électrique d'un pays. Photo : TheVerge .

Selon une nouvelle analyse, l'intelligence artificielle (IA) pourrait bientôt surpasser le minage de Bitcoin en termes de consommation énergétique. L'étude conclut que l'IA pourrait consommer près de la moitié de l'électricité consommée par les centres de données mondiaux d'ici fin 2025.

Ces estimations proviennent d'Alex de Vries-Gao, doctorant à l'Institut de recherche environnementale de la Vrije Universiteit d'Amsterdam, qui suit la consommation d'électricité et l'impact environnemental des cryptomonnaies. Son dernier article sur la demande croissante d'électricité de l'IA a été publié dans la revue Joule la semaine dernière.

« Plus c'est gros, mieux c'est »

On estime actuellement que l’IA représente jusqu’à 20 % de l’électricité utilisée par les centres de données, et l’analyse de De Vries-Gao, basée sur les prévisions de la chaîne d’approvisionnement pour les puces d’IA spécialisées (en raison d’un manque de données spécifiques de la part des entreprises technologiques), montre que la consommation augmente rapidement, malgré les améliorations de l’efficacité.

De Vries-Gao pensait que la recherche sur les technologies énergivores pourrait s'achever avec la fusion d'Ethereum. Cependant, l'émergence de ChatGPT lui a donné un nouvel objectif. L'analyste constate des similitudes frappantes entre le développement de l'IA et les besoins énergétiques des marchés des cryptomonnaies.

« Quand ChatGPT est sorti, je me suis dit : "Oh mon Dieu, pas encore". C'est une technologie inhabituelle qui consomme beaucoup d'énergie, surtout sur des marchés très concurrentiels », a-t-il déclaré à The Verge .

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L'industrie de l'IA deviendra de plus en plus énergivore en raison de la concurrence. Photo : SciTechDaily.

Un point commun important est la mentalité « plus c'est grand, mieux c'est » qui prévaut dans les deux secteurs. « Nous constatons que les entreprises technologiques élargissent continuellement la taille de leurs modèles afin de créer la meilleure application. Cependant, cela accroît également la demande de ressources », explique De Vries-Gao.

La poursuite de cette tendance a alimenté un boom des nouveaux centres de données d’IA, en particulier aux États-Unis, ce qui a conduit à des projets de construction de nouvelles centrales électriques au gaz et de réacteurs nucléaires pour répondre à la demande croissante d’électricité.

Ces pics de demande d'électricité peuvent mettre à rude épreuve le réseau et entraver la transition vers des sources d'énergie plus propres, à l'instar des défis posés par le minage de cryptomonnaies. Autre point commun : la difficulté d'évaluer précisément la consommation énergétique et l'impact environnemental de ces technologies. Si les géants de la tech publient leurs émissions de carbone, ils fournissent rarement des données spécifiques sur l'IA seule.

Pour résoudre ce problème, De Vries-Gao a utilisé une technique appelée « triangulation ». Il s'est servi d'informations publiques sur les appareils, d'estimations d'analystes et de rapports de résultats des entreprises pour prédire la quantité de matériel produite et sa consommation d'énergie.

Il a également noté que Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), un important fabricant de puces d'IA, a plus que doublé sa capacité de production de puces d'IA de 2023 à 2024.

Prévisions et inconnues à venir

De Vries-Gao estime qu'en 2024, l'IA consommera autant d'électricité que les Pays-Bas. D'ici fin 2025, ce chiffre pourrait atteindre celui du Royaume-Uni, avec une demande d'électricité de 23 gigawatts (GW) pour l'IA.

Un rapport distinct du cabinet de conseil ICF prédit également que la demande d’électricité aux États-Unis augmentera de 25 % d’ici 2030. Cette augmentation est principalement due à l’IA, aux centres de données et au minage de Bitcoin.

Malgré ces projections, il reste complexe d'évaluer avec précision la consommation énergétique de l'IA. L'impact environnemental varie considérablement en fonction de facteurs tels que le type de traitement requis, la taille du modèle d'IA et l'énergie fournie au réseau local.

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Lorsque la consommation d'électricité d'Ethereum a chuté de 99,988 % après le passage à une méthode de validation des transactions plus économe en énergie que Bitcoin. Photo : SCMP.

Par exemple, l’utilisation d’outils d’IA traités dans des centres de données en Virginie-Occidentale peut générer près de deux fois plus d’émissions de carbone qu’en Californie, en raison des différences d’utilisation des énergies renouvelables entre les deux États.

De Vries-Gao estime que les entreprises technologiques doivent faire preuve de plus de transparence. « C'est vraiment absurde de devoir passer par autant d'étapes compliquées pour établir une estimation. Cela ne devrait pas être aussi compliqué, mais c'est malheureusement le cas », a-t-il déclaré.

À l'avenir, il reste à voir si l'efficacité énergétique augmentera. Si certains modèles d'IA, comme celui de DeepSeek, affirment consommer nettement moins d'électricité que d'autres, la question est de savoir si les entreprises privilégieront l'efficacité énergétique plutôt que la tendance « plus c'est gros, mieux c'est ».

Il existe également un risque de paradoxe de Jevons – où une efficacité accrue conduit à une consommation globale plus importante en raison d’une utilisation accrue – et sans une meilleure mesure et une meilleure transparence, la gestion de l’énergie consommée par l’IA sera un défi majeur.

Source : https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html


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