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.

Selon une étude d’Alex de Vries-Gao, certains modèles d’IA ont une consommation électrique équivalente à celle d’un pays. Photo : TheVerge .

L'intelligence artificielle (IA) pourrait bientôt surpasser l'exploitation minière de Bitcoin en termes de consommation d'énergie, selon une nouvelle analyse. L’étude conclut que l’IA pourrait utiliser près de la moitié de toute l’électricité consommée par les centres de données dans le monde d’ici la fin de 2025.

Ces estimations proviennent d’Alex de Vries-Gao, doctorant à l’Institut de recherche environnementale de la Vrije Universiteit d’Amsterdam. Ici, il a suivi la consommation d’électricité et l’impact environnemental des crypto-monnaies. Son dernier commentaire sur les besoins croissants en électricité de l’IA a été publié dans la revue Joule la semaine dernière.

« Plus c'est gros, mieux c'est »

Actuellement, on estime que l’IA représente jusqu’à 20 % de l’électricité utilisée par les centres de données. 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 autrefois que la recherche sur les technologies à forte intensité énergétique pourrait prendre fin avec la fusion d'Ethereum. Cependant, l’émergence de ChatGPT l’a orienté vers un nouvel axe de recherche. Les analystes constatent des similitudes frappantes entre la croissance 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 .

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 gros, mieux c’est » qui prévaut dans les deux secteurs. « Nous constatons que les entreprises technologiques adaptent continuellement leurs modèles afin de créer la meilleure application possible. Cependant, cela accroît également la demande de ressources », explique De Vries-Gao.

La poursuite de cette tendance a alimenté une explosion de nouveaux centres de données d’IA, en particulier aux États-Unis. Cela 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.

Les pics de demande d’électricité peuvent exercer une forte pression sur le réseau et entraver la transition vers des sources d’énergie plus propres, à l’instar des défis posés par l’extraction de cryptomonnaies. Une autre similitude est la difficulté d’évaluer avec précision la consommation énergétique et l’impact environnemental de ces technologies. Bien que les grandes entreprises technologiques publient des rapports sur leurs émissions de carbone, elles fournissent rarement des données spécifiques sur l’IA seule.

Pour résoudre ce problème, De Vries-Gao a utilisé une technique appelée « triangulation ». Il utilise les informations sur les appareils accessibles au public, les estimations des analystes et les rapports de revenus des entreprises pour prévoir la quantité de matériel qui sera produite et la quantité d'énergie qu'ils pourraient consommer.

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 que d’ici 2024, l’IA consommera autant d’électricité que l’ensemble des Pays-Bas. D’ici fin 2025, ce chiffre pourrait atteindre le niveau de la consommation britannique, la demande d’électricité de l’IA atteignant 23 gigawatts (GW).

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 prédictions, il reste complexe de chiffrer avec précision la consommation énergétique de l’IA. L’impact environnemental varie considérablement en fonction de nombreux facteurs tels que le type de traitement requis, la taille du modèle d’IA et la source d’énergie fournie au réseau local.

La consommation d'électricité d'Ethereum a diminué 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 par des centres de données en Virginie-Occidentale peut générer près de deux fois plus d’émissions de carbone que celles de Californie. Cela est dû à la différence d’utilisation des énergies renouvelables entre les deux États.

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

À l’avenir, la question de savoir si l’efficacité énergétique augmentera reste une inconnue. Alors que certains modèles d'IA, comme celui de DeepSeek, prétendent consommer beaucoup moins d'électricité que d'autres, la question est de savoir si les entreprises privilégient l'efficacité à la tendance « plus c'est gros, mieux c'est ».

Le risque du paradoxe de Jevons – où une efficacité accrue conduit à une consommation totale plus importante en raison d’une utilisation accrue – est également présent. Sans de meilleures mesures et une plus grande transparence, la gestion de l’énergie consommée par l’IA constituera un défi majeur.

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