Les prévisions récentes indiquent que les centres de données, souvent alimentés par des combustibles fossiles, devront répondre aux exigences énergétiques croissantes de l’IA.
L’augmentation des besoins énergétiques des modèles avancés d’IA
Les modèles d’IA avancés, tels que ceux utilisés par OpenAI, exigent des quantités énormes de données, augmentant ainsi la consommation énergétique des centres de données. Ces centres de données utilisent de l’électricité pour le refroidissement et la puissance de traitement. Les prévisions récentes montrent que la demande en énergie pour les modèles d’IA toujours plus puissants pourrait dépasser les capacités énergétiques actuelles. Selon un rapport de l’Institut de recherche sur l’énergie électrique (EPRI), les centres de données pourraient représenter jusqu’à 9,1 % de la demande énergétique totale des États-Unis d’ici la fin de la décennie.
- Aujourd’hui, les centres de données représentent environ 4 % de la consommation énergétique aux États-Unis.
- Cette demande pourrait atteindre entre 4,6 % et 9,1 % d’ici 2030.
- La demande mondiale d’énergie pour les centres de données pourrait doubler d’ici 2026, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE).
La consommation électrique des requêtes d’IA
Les modèles d’IA générative, particulièrement énergivores, sont la principale cause de cette augmentation de la demande. L’EPRI estime qu’une simple requête à OpenAI nécessite environ dix fois plus d’électricité qu’une recherche Google typique. Cette différence s’explique par l’énorme quantité de données et de puissance de calcul nécessaires pour que ces modèles fonctionnent comme prévu.
- Les modèles de génération de texte sont déjà très consommateurs.
- Les modèles de génération audio et vidéo émergents exigent encore plus de puissance de calcul.
Les prévisions énergétiques de Goldman Sachs
Une prévision récente de Goldman Sachs indique que l’IA pourrait représenter 19 % de la demande énergétique des centres de données d’ici 2028. Les centres de données, dont la consommation énergétique mondiale est actuellement de 1 à 2 %, pourraient atteindre 3 à 4 % d’ici la fin de la décennie.
- Aux États-Unis, qui abritent environ la moitié des centres de données mondiaux, ces installations pourraient représenter 8 % de la demande énergétique nationale d’ici 2030.
- 60 % de l’énergie nécessaire proviendra de ressources non renouvelables.
Les défis des énergies renouvelables et l’importance de l’efficacité énergétique
Les sources d’énergie renouvelable pourraient ne pas suffire à répondre aux besoins énergétiques des centres de données. Cela pose un défi majeur à la réduction des émissions de carbone. Des investissements significatifs, comme les 20 millions de dollars investis par Sam Altman dans Exowatt pour exploiter l’énergie solaire, sont nécessaires.
- Les centres de données peuvent augmenter leur efficacité énergétique en réduisant la consommation électrique pour le refroidissement et l’éclairage.
- Le refroidissement représente environ 40 % de la consommation énergétique des centres de données.
Vers une économie énergétique partagée
L’EPRI propose de transformer la relation entre les centres de données et le réseau électrique en passant d’un modèle de « charge passive » à une « économie énergétique partagée ». Cela pourrait non seulement aider les entreprises électriques à gérer la croissance explosive de l’IA mais aussi contribuer à l’abordabilité et à la fiabilité pour tous les utilisateurs d’électricité.
- Les générateurs de secours alimentés par des sources d’énergie renouvelable peuvent soutenir des réseaux énergétiques plus durables.
- Une collaboration active entre les centres de données et les fournisseurs d’énergie est cruciale pour répondre aux défis énergétiques futurs.
Les prévisions indiquent clairement que l’essor de l’IA nécessitera des ajustements significatifs dans notre approche de la consommation énergétique. Les innovations et les investissements dans les technologies renouvelables seront essentiels pour équilibrer la demande croissante et les objectifs de réduction des émissions de carbone.
