 |
D’après une étude d’Alex de Vries-Gao, certains modèles d’IA consomment autant d’électricité qu’un pays. Photo : TheVerge . |
D'après une nouvelle analyse, l'intelligence artificielle (IA) pourrait bientôt dépasser le minage de Bitcoin en termes de consommation énergétique. L'étude conclut que l'IA pourrait consommer près de la moitié de l'électricité des centres de données à l'échelle mondiale d'ici fin 2025.
Ces estimations proviennent d'Alex de Vries-Gao, doctorant à l'Institut de recherche environnementale de la Vrije Universiteit Amsterdam, qui étudie la consommation d'électricité et l'impact environnemental des cryptomonnaies. Son dernier article sur la demande croissante d'électricité liée à l'IA a été publié la semaine dernière dans la revue Joule .
« Plus c'est gros, mieux c'est »
On estime actuellement que l'IA représente jusqu'à 20 % de l'électricité consommée par les centres de données, et l'analyse de De Vries-Gao, basée sur les prévisions de la chaîne d'approvisionnement des 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 en matière d'efficacité.
De Vries-Gao pensait que ses recherches sur les technologies énergivores s'achèveraient avec Ethereum The Merge. Cependant, l'émergence de ChatGPT lui a ouvert de nouvelles perspectives. L'analyste perçoit des similitudes frappantes entre le développement de l'IA et les besoins énergétiques des marchés des cryptomonnaies.
« Quand ChatGPT est apparu, je me suis dit : “Oh là là, 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 réside dans la mentalité du « plus c'est gros, mieux c'est » qui prévaut dans les deux secteurs. « Nous constatons que les entreprises technologiques développent sans cesse leurs modèles pour créer la meilleure application possible, mais cela accroît également la demande en ressources », explique De Vries-Gao.
La poursuite de cette tendance a alimenté un boom des nouveaux centres de données d'IA, notamment 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 en électricité.
Ces pics de demande en électricité peuvent mettre à rude épreuve le réseau et freiner la transition vers des sources d'énergie plus propres, à l'instar des difficultés posées par le minage de cryptomonnaies. Autre similitude : la difficulté d'évaluer précisément la consommation énergétique et l'impact environnemental de ces technologies. Si les géants de la tech communiquent leur empreinte carbone, ils fournissent rarement des données spécifiques concernant l'IA seule.
Pour résoudre ce problème, De Vries-Gao a utilisé une technique appelée « triangulation ». Il a utilisé des informations publiques sur les appareils, des estimations d'analystes et des rapports sur les résultats des entreprises pour prédire la quantité de matériel qui serait produite et la quantité d'énergie qu'il consommerait.
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 entre 2023 et 2024.
Prévisions et inconnues à venir
De Vries-Gao estime qu'en 2024, l'IA consommera autant d'électricité que l'ensemble des Pays-Bas. Fin 2025, cette consommation pourrait atteindre le niveau de celle du Royaume-Uni, la demande en électricité liée à l'IA atteignant alors 23 gigawatts (GW).
Un rapport distinct du cabinet de conseil ICF prévoit également que la demande d'électricité aux États-Unis augmentera de 25 % d'ici 2030. Cette hausse est principalement due à l'intelligence artificielle, aux centres de données et au minage de bitcoins.
Malgré ces projections, chiffrer précisément la consommation énergétique de l'IA reste complexe. Son impact environnemental varie considérablement en fonction de facteurs tels que le type de traitement requis, la taille du modèle d'IA et l'énergie injectée dans le réseau local.
 |
La consommation électrique d'Ethereum a chuté de 99,988 % après l'adoption d'une méthode de validation des transactions plus économe en énergie que celle de 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 être plus transparentes. « Il est vraiment absurde de devoir passer par autant d'étapes compliquées pour obtenir une estimation. Cela ne devrait pas être aussi difficile, mais malheureusement, c'est le cas », a-t-il déclaré.
L’évolution future de l’efficacité énergétique reste incertaine. Si certains modèles d’IA, comme celui de DeepSeek, affirment consommer beaucoup moins d’électricité que d’autres, la question est de savoir si les entreprises privilégieront l’efficacité plutôt que la course à la performance.
Il existe également un risque lié au paradoxe de Jevons – où une efficacité accrue entraîne une consommation globale plus importante en raison d’une utilisation accrue – et sans une meilleure mesure et une plus grande transparence, la gestion de la consommation énergétique de 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
Comment (0)