Le Wall Street Journal(WSJ) a récemment publié un article intitulé "La dernière obsession des grandes entreprises technologiques est de trouver suffisamment d'énergie" ; le sous-titre indique clairement que "le boom de l'IA alimente un appétit insatiable pour l'électricité". Cet article n'est que le dernier d'une série d'articles sur la demande énergétique potentielle de l'IA, qui se concentrent sur la façon dont l'IA pourrait nécessiter l'expansion de l'énergie fossile (principalement le gaz naturel) ou nuire aux progrès en matière de décarbonisation. Une grande partie de cette analyse est cependant erronée ; l'article du WSJ est à bien des égards meilleur que la plupart des autres, mais il n'en reste pas moins qu'il rate sa cible. L'argument est à peu près le suivant :
- L'IA nécessitera une énorme quantité d'énergie.
- La croissance des centres de données liés à l'IA et de la demande d'énergie représente une rupture par rapport aux modèles de croissance antérieurs.
- Les entreprises se tournent vers les sources de combustibles fossiles pour répondre à la demande en raison de ces nouveaux modèles de croissance.
L'erreur fondamentale réside dans le point 2 : l'hypothèse selon laquelle l'IA représentera un tournant majeur dans la croissance de la demande d'énergie. Penchons-nous sur ce point et décomposons-le. Tout d'abord, il convient d'établir une base de référence pour la croissance de la demande d'énergie des centres de données : Vous serez peut-être surpris d'apprendre qu'en dépit de l'expansion considérable de la technologie numérique dans tous les domaines de notre vie au cours de la dernière décennie, la croissance de la consommation d'énergie des centres de données est restée pratiquement inchangée au cours de la même période. Cela est dû en grande partie à l'amélioration de l'efficacité énergétique des puces, des programmes et des centres de données eux-mêmes - il y a eu un changement majeur vers les centres hyperscale, qui sont plus efficaces sur le plan énergétique. Cette absence de croissance survient malgré l'augmentation du nombre de centres de données et de la puissance de calcul. Il convient de noter que le minage de crypto-monnaies constitue une catégorie à part entière - le bitcoin à lui seul consomme plus de 140 TWh et a augmenté la demande d'environ 100 TWh au cours des dernières années - mais la demande d'énergie des centres de données non liés à la crypto-monnaie a connu une croissance très modeste. L'IA s'inscrit-elle donc dans le paradigme actuel de croissance de la demande, ou s'agit-il d'une autre crypto-monnaie, prête à avoir un impact considérable sur la demande d'énergie ?
De nombreux éléments indiquent que l'IA est plus susceptible de correspondre aux modèles de croissance de la demande existants. Prenons l'exemple de la recherche sur Google : Google effectue environ 8,5 milliards de recherches par jour - mais que se passerait-il s'il voulait intégrer une réponse de l'IA à chacune de ces recherches, comme il a déjà commencé à le faire ? L'interrogation de ChatGPT consomme probablement environ 3 à 4 Wh d'électricité ; nous dirons 5 Wh pour être sûrs. En tenant compte de la formation, l'ajout d'une requête d'un grand modèle de langage (LLM) similaire, comme Gemini de Google, à chaque recherche ajouterait environ 20 000 GWh à la demande d'énergie, ce qui doublerait à peu près la consommation totale d'énergie de Google. C'est énorme ! C'est cette analyse qui sous-tend une grande partie de l'alarmisme concernant la demande d'énergie de l'IA.
Toutefois, en s'en tenant à cela, on passe à côté de l'essentiel. Tout d'abord, les modèles eux-mêmes deviennent beaucoup plus efficaces sur le plan énergétique : Les LLM optimisés pour l'efficacité énergétique ont déjà démontré une amélioration de 10 fois la demande d'énergie par requête ; en tenant compte de cela, la consommation totale d'énergie de l'intégration des LLM pour la recherche Google est réduite à 2 000 GWh, même en tenant compte de la croissance future de la demande pour la recherche. Ces 2 000 GWh de consommation d'énergie supplémentaire s'inscrivent dans la tendance de Google à doubler sa consommation d'énergie tous les trois ans environ.
Outre les améliorations de l'efficacité énergétique dans les modèles, il y a également une multitude de raisons concrètes de penser que la croissance de la demande d'énergie ne sera pas si importante : Les recherches sur Google, par exemple, n'ont pas besoin d'être relancées à chaque fois, car de nombreuses recherches courantes sont répétées. De nombreuses tâches portant sur des volumes importants finiront par utiliser des modèles plus petits, conçus et optimisés sur mesure, qui n'ont pas besoin d'autant d'énergie par requête. L'IA n'a tout simplement pas l'architecture extrêmement anti-efficace du minage de Bitcoin, qui devient programmatiquement moins efficace sur le plan énergétique au fil du temps - l'IA est à l'opposé, car les développeurs sont fortement incités à minimiser les demandes de calcul pour optimiser leurs propres coûts et le temps limité du GPU.
Il n'est pas certain non plus que l'IA fasse croître la demande pour ces services - la croissance de la demande pour la recherche sur le web s'est déjà ralentie pour atteindre un modeste 5 % par an. Les photos et les vidéos générées par l'IA sont en quelque sorte le joker ici, mais nos estimations montrent qu'il faudrait une quantité énorme d'images générées pour vraiment faire bouger l'aiguille de la demande totale d'énergie des centres de données. Le WSJ tient pour acquis que l'IA continuera à se développer et à être adoptée, bien qu'il n'y ait pas de plan clair sur la manière de rentabiliser les grands modèles de langage. Les LLM pourraient tout simplement ne pas rapporter d'argent ! Dans ce cas, le problème de l'énergie est résolu.
En revanche, le WSJ a raison sur le point 3 : les entreprises se tournent de plus en plus vers les combustibles fossiles pour soutenir la croissance de la demande. Cela n'a toutefois pas grand-chose à voir avec l'IA. Comme le souligne l'article, les États-Unis sortent d'une longue période de stagnation de la demande d'électricité ; grâce aux nouvelles mesures d'incitation gouvernementales en faveur de l'électrification des habitations, des transports et de l'industrie, ainsi qu'à l'augmentation de la production nationale, la demande d'électricité connaît actuellement une forte hausse. Les services publics qui ont été en mode maintenance pendant une décennie se démènent aujourd'hui pour augmenter leur capacité, alors même qu'une partie de la production à base de combustibles fossiles doit être progressivement abandonnée. La situation est encore aggravée par les longs délais nécessaires pour connecter les énergies renouvelables au réseau en Amérique, et par la concentration de l'industrie (y compris les centres de données) dans une poignée de régions, ce qui accentue le problème pour certains services publics. Le délai de construction d'un centre de données n'est que de quelques années, ce que les énergies renouvelables ne peuvent actuellement pas égaler (principalement en raison de l'obtention de permis), ce qui rend le gaz naturel attrayant.
Ce dont nous avons besoin, c'est de politiques qui facilitent l'ajout d'énergie renouvelable au réseau pour n'importe quelle application, y compris d'autres applications industrielles. La réforme des permis aux États-Unis serait un bon point de départ. En outre, nous devons nous concentrer non pas sur l'empreinte énergétique de l'IA, mais sur les autres formes de déchets des centres de données, notamment la consommation d'eau, les émissions de type 3 et les déchets électroniques générés par la construction et l'équipement de ces centres de données. Interdisez également le minage des crypto-monnaies ! Les crypto-monnaies sont déjà ce que les gens craignent que l'IA devienne - l'Agence internationale de l'énergie note que la demande d'électricité liée aux crypto-monnaies sera bien plus importante que celle liée à l'IA au moins jusqu'en 2026 - et les crypto-monnaies sont un négatif net pour la société. L'IA présente de nombreux avantages potentiels, notamment sa capacité à optimiser la consommation d'énergie ou à réduire les déchets de fabrication ; il est tout à fait possible que l'IA soit neutre en termes d'émissions de carbone.
