L’essor rapide de l’intelligence artificielle (IA), notamment des modèles génératifs, suscite des inquiétudes croissantes quant à son impact énergétique.
Un rapport récent alerte sur la hausse massive de la consommation d’électricité et les risques pour les objectifs climatiques si aucune régulation ou innovation n’est mise en place.
À retenir
- Les modèles d’IA générative consomment plusieurs mégawattheures lors de leur entraînement.
- La hausse de la demande énergétique menace les objectifs de réduction des émissions.
- Le rapport appelle à développer une IA plus économe et alimentée par des énergies renouvelables.
Une consommation d’énergie en forte hausse avec l’intelligence artificielle
L’utilisation croissante de l’IA générative dans les entreprises et les services numériques entraîne une pression inédite sur les data centers, déjà gros consommateurs d’électricité. Les modèles actuels, notamment les plus puissants, nécessitent des milliers de processeurs et des semaines de calcul, générant une dépense énergétique équivalente à celle de villes entières.
“Chaque progrès technologique doit s’accompagner d’une réflexion sur sa soutenabilité énergétique.”
Claire Morel, analyste en transition numérique
Les modèles génératifs, moteurs de cette explosion énergétique
Contrairement aux applications traditionnelles, l’IA générative requiert une intensité de calcul beaucoup plus élevée. L’entraînement d’un seul modèle peut consommer autant qu’un foyer moyen pendant plusieurs années. Cette tendance place l’IA au cœur des débats sur la transition écologique.
Tableau des principales sources de consommation énergétique de l’IA
| Usage de l’IA | Consommation énergétique estimée | Impact environnemental |
|---|---|---|
| Entraînement de modèles génératifs | Plusieurs MWh par modèle | Fortes émissions de CO₂ |
| Inférence en temps réel | Quelques kWh par jour selon l’usage | Multiplication des cycles énergétiques |
| Stockage et refroidissement des data centers | Jusqu’à 40 % de la consommation totale | Dépendance aux infrastructures énergétiques |
Les recommandations pour réduire l’impact énergétique de l’IA
Face à ces constats, le rapport appelle les acteurs du numérique et les autorités à prendre des mesures. L’intégration d’énergies renouvelables dans l’alimentation des data centers, le développement de modèles plus sobres et l’amélioration de la transparence sont identifiés comme des priorités.
“Investir dans une IA plus économe est un enjeu stratégique pour allier innovation et climat.”
Julien Robert, expert en politiques énergétiques
Vers une IA responsable et durable
Les chercheurs encouragent la création de modèles dits « frugaux », capables d’atteindre de bonnes performances avec une consommation énergétique réduite. De plus, l’obligation pour les grandes entreprises technologiques de publier des données précises sur leurs consommations renforcerait la responsabilisation du secteur.
Les risques climatiques d’une IA non régulée
Si aucune régulation n’est adoptée, l’impact énergétique de l’IA pourrait croître au point de compromettre les engagements climatiques internationaux. La hausse attendue des émissions met en lumière un dilemme majeur : comment concilier progrès technologique et durabilité environnementale ?
“Sans anticipation, l’IA pourrait devenir un obstacle aux objectifs de neutralité carbone.”
Élodie Garnier, chercheuse en climatologie
Et vous, pensez-vous que l’intelligence artificielle doit être strictement régulée pour limiter son impact énergétique ? Partagez votre avis dans les commentaires !