« Je reviens du sommet sur l’énergie et l’IA organisé par l’AIE et les décideurs, les entreprises, sont tous en mode PLS ! »
Vous venez de lire la première phrase d’un article paru dans L’Express signé par le Chef adjoint Climat et Transitions, Sébastien Julian.
L’Intelligence artificielle (IA) a besoin, pour fonctionner, de brasser des quantités phénoménales de données, tout en garantissant des temps de réponse très courts. Le développement de l’IA va donc entrainer une multiplication de serveurs informatiques performants et grands consommateurs d’énergie.
Mais avant de vous laisser avec la suite de l’article qui alerte sur ce problème, je veux dénoncer la bêtise crasse de ceux qui tentent de nous culpabiliser sur l’envoi d’un simple email. Ils se permettent de calculer la qualité de CO 2 produit par cet email par des méthodes douteuses. Si les emails posent problèmes, que dire des vidéos visionnées sur Tiktok par nos ados ou sur Youtube et qui consomment entre mille fois et dix mille fois plus qu’un simple email ?
Voici la suite de l’article de l’Express :
Energie et IA : ce scénario catastrophe
que craignent les entreprises occidentales
“Lors du congrès, les experts nous ont dit qu’ils s’étaient trompés dans l’évaluation des besoins en énergie », poursuit la scientifique. Les entreprises du secteur de la tech semblent elles aussi avoir sous-estimé les difficultés. En cinq ans, les émissions de CO2 de Google ont bondi de 48%, notamment en raison de l’IA. Ce n’était pas le plan prévu initialement. Pour assurer son développement, Microsoft a bien signé un contrat pour bénéficier de l’énergie nucléaire de la centrale – tristement célèbre – de Three Mille Island aux États-Unis. Mais le réacteur concerné ne sera opérationnel qu’en 2027 au plus tôt. Et les petits réacteurs modulaires de type SMR pourraient prendre encore plus de temps avant d’arriver sur le marché.
La réalité est cruelle : la disponibilité des infrastructures énergétiques n’est tout simplement pas compatible avec le déploiement accéléré de l’IA. « Jadis, pour répondre à des questions simples, on pouvait faire tourner des modèles très efficaces sans cloud sur un simple ordinateur, précise Sasha Luccioni. Mais désormais, on utilise l’IA dite générative pour tout. Or celle-ci s’avère trente fois plus gourmande en énergie. D’où un décalage mal anticipé entre les besoins en électricité et les ressources disponibles ».
Faut-il des modèles plus frugaux pour certaines tâches ? Cela pourrait réduire la facture énergétique. Mais cela obligerait également les entreprises à choisir et intégrer plusieurs types de modèles. Une complexité supplémentaire. En attendant de pouvoir trancher, des tensions fortes apparaissent en Irlande ou dans certains Etats américains.
Et la France ? Julien Villeret, responsable de l’innovation chez EDF, relativise. “On saura répondre aux besoins grâce au nucléaire. On exporte aujourd’hui 10 TWh chaque jour vers d’autres pays européens. Il serait facile d’allouer cette électricité pour alimenter une dizaine de datacenters de grande taille “. La France semble donc épargnée à court terme. Mais attention à ne pas s’endormir. “Il y a aujourd’hui beaucoup de projets d’implantation de gros centres de données en Europe et en particulier en France”, prévient Julien Villeret. Qui ajoute : « le sujet aujourd’hui n’est pas tant la production d’électricité que le raccordement au réseau national. Plus le datacenter est gros, plus les tuyaux le sont aussi et plus l’installation prend du temps ». Tôt ou tard, la France risque donc de subir, elle aussi, des goulots d’étranglement.
Sébastien Julian pour l’Express.
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