L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA) s’accompagne d’une soif d’énergie sans précédent, menaçant de peser lourdement sur les réseaux électriques et l’environnement. Les ambitions de sociétés comme OpenAI, qui prévoient de déployer des centres de données massifs, pourraient bien transformer le paysage énergétique mondial.
À retenir
- OpenAI et NVIDIA prévoient de construire des centres de données IA nécessitant jusqu’à 17 gigawatts de puissance, une consommation comparable à celle de New York et de San Diego combinées.
- La demande énergétique de l’IA pourrait représenter 10 à 12 % de la consommation électrique mondiale d’ici 2030, soulevant des inquiétudes quant à la capacité des infrastructures actuelles à répondre à ce besoin.
- Si l’énergie nucléaire est privilégiée par OpenAI, sa mise en œuvre à court terme est limitée, obligeant à s’appuyer sur un mix énergétique diversifié, avec des implications environnementales potentielles.
Contexte
La croissance exponentielle de l’utilisation de l’IA, illustrée par une multiplication par dix de l’utilisation de ChatGPT en 18 mois, nécessite une augmentation massive de la capacité de calcul. Cette capacité de calcul se traduit directement par une demande d’électricité colossale. Selon Andrew Chien, professeur d’informatique à l’Université de Chicago, l’informatique, autrefois un petit poste de dépense énergétique, est en train de devenir un contributeur majeur à la consommation globale d’énergie.
OpenAI a annoncé cette semaine un partenariat avec NVIDIA pour la construction de ces centres de données, avec des projets supplémentaires portant la demande totale à 17 gigawatts. Pour mettre cela en perspective, la demande de pointe en Suisse ou au Portugal est inférieure à 10 gigawatts. Sam Altman, dirigeant d’OpenAI, a souligné que cette puissance est nécessaire pour répondre à la demande croissante en IA, notamment en raison de l’adoption rapide de ChatGPT.
Ce qui change
L’impact de cette demande énergétique se fera sentir à plusieurs niveaux. Le réseau électrique du Texas, où Altman a lancé l’un des projets, fonctionne généralement à environ 80 gigawatts. Les projets d’OpenAI représenteraient donc près de 20 % de la capacité totale du réseau texan, affectant potentiellement d’autres industries et les consommateurs. Fengqi You, professeur d’ingénierie des systèmes d’énergie à l’Université Cornell, souligne que l’augmentation de la demande pourrait exercer une pression sur les ressources en eau et la biodiversité, notamment en raison des besoins importants en refroidissement des centres de données.
Altman a exprimé une préférence pour l’énergie nucléaire, estimant qu’elle est capable de fournir une source d’énergie fiable et concentrée. Cependant, Chien tempère cet enthousiasme, soulignant que la capacité nucléaire supplémentaire disponible avant 2030 est limitée à moins d’un gigawatt. Il prévoit donc que le vent, le solaire, le gaz naturel et les nouvelles technologies de stockage joueront un rôle prépondérant à court terme.
Prochaines étapes
Les experts s’accordent à dire qu’une réflexion sociétale plus large sur les coûts environnementaux de l’IA est nécessaire. Chien met en garde contre le risque que les promesses de neutralité carbone des entreprises ne soient pas tenues face à la croissance de l’IA. Il appelle à une évaluation rigoureuse des impacts sur l’approvisionnement en eau, la biodiversité et les communautés locales. La construction d’une centrale nucléaire typique prend des années, ce qui rend cette solution difficile à mettre en œuvre à court terme. Il faudra donc s’appuyer sur des solutions alternatives, tout en surveillant de près l’évolution de la demande énergétique de l’IA et les progrès technologiques en matière de production d’énergie.
« Nous devons faire face à la réalité que les entreprises ont promis qu’elles seraient propres et net zéro, et face à la croissance de l’IA, elles ne peuvent probablement pas l’être », a déclaré Chien. « Il est maintenant temps de tenir leurs pieds au feu. »
Chiffres clés
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Consommation électrique prévue des centres de données OpenAI/NVIDIA | Jusqu’à 17 gigawatts |
| Consommation électrique de New York (été) | 10 gigawatts |
| Consommation électrique de San Diego (vague de chaleur 2024) | Plus de 5 gigawatts |
| Capacité du réseau électrique du Texas | Environ 80 gigawatts |
Sources
Fortune
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