L'IA pourrait dépasser Bitcoin en consommation d'énergie d'ici 2025, selon une nouvelle analyse
IA pourrait consommer plus d'énergie que Bitcoin d'ici la fin de 2025 Selon une nouvelle analyse publiée dans le journal Joule, l'intelligence artificielle (IA) pourrait dépasser la consommation d'énergie des mines de Bitcoin d'ici la fin de 2025. Le candidat au doctorat à l'Institut d'études environnementales de l'Université Vrije d'Amsterdam, Alex de Vries-Gao, a estimé que l'IA pourrait utiliser près de la moitié de toute l'électricité consommée par les centres de données à l'échelle mondiale d'ici cinq ans. De Vries-Gao, connu pour son travail de suivi de la consommation électrique et de l'impact environnemental des cryptomonnaies via son site Digiconomist, a publié cette récente évaluation de la demande croissante en électricité de l'IA. Actuellement, l'IA représente jusqu'à un cinquième de l'électricité consommée par les centres de données. Cependant, ce chiffre est difficile à quantifier précisément sans une plus grande transparence de la part des grandes entreprises de technologie concernant leur consommation d'énergie spécifique. Pour effectuer ses projections, de Vries-Gao s'est appuyé sur la chaîne d'approvisionnement des puces spécialisées utilisées pour l'IA, ainsi que sur des données de devices disponibles publiquement, des estimations d'analystes et des appels financiers des entreprises. De Vries-Gao observe plusieurs parallèles entre l' IA et l'extraction de cryptomonnaies, notamment une philosophie de "plus grand est meilleur." Les grandes entreprises de technologie cherchent constamment à augmenter la taille de leurs modèles d'IA pour rester compétitives, ce qui entraîne une augmentation des besoins en ressources. Cette dynamique a conduit à une expansion rapide des centres de données dédiés à l'IA, notamment aux États-Unis, où l'on trouve plus de centres de données que dans n'importe quel autre pays. Pour répondre à la croissance de la demande d'électricité de l'IA, les entreprises énergétiques prévoient de construire de nouvelles centrales électriques à gaz et des réacteurs nucléaires. Ces pics soudains de demande d'électricité peuvent mettre en stress les réseaux de distribution d'électricité et entraver les efforts de transition vers des sources d'énergie plus propres, de manière analogue aux problèmes posés par les nouvelles mines de cryptomonnaies. Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), qui fabrique des puces d'IA pour des entreprises telles que Nvidia et AMD, a vu sa capacité de production pour des puces empaquetées utilisées en IA plus que doubler entre 2023 et 2024. En calculant la quantité d'équipement d'IA qui peut être produit, de Vries-Gao a comparé ces chiffres aux données sur la consommation d'électricité de ces dispositifs. Il a estimé que l'année dernière, ces équipements ont consommé autant d'électricité que les Pays-Bas. D'ici la fin de 2025, il s'attend à ce que cette consommation atteigne un niveau comparable à celui du Royaume-Uni, avec une demande d'énergie de 23 gigawatts pour l'IA. Un rapport séparé de la firme de conseil ICF prévoit également une augmentation de 25 % de la demande d'électricité aux États-Unis d'ici la fin de la décennie, principalement due à l'IA, aux centres de données traditionnels et à l'extraction de Bitcoin. La difficulté de faire des prévisions générales sur la consommation d'énergie de l'IA et son impact environnemental a été soulignée dans un article détaillé publié la semaine dernière par le MIT Technology Review avec le soutien du Tarbell Center for AI Journalism. Par exemple, une personne utilisant des outils d'IA pour promouvoir une collecte de fonds pourrait créer presque deux fois plus de pollution carbone si ses requêtes étaient traitées par des centres de données en Virginie-Occidentale plutôt qu'en Californie. La densité énergétique et les émissions dépendent de nombreux facteurs, y compris le type de requêtes, la taille des modèles répondant à ces requêtes et la proportion d'énergies renouvelables et de combustibles fossiles dans le réseau local d'alimentation en électricité du centre de données. La transparence des grandes entreprises de technologie est critique pour résoudre ce mystère. Bien que des sociétés comme Google et Microsoft incluent leurs émissions de gaz à effet de serre dans leurs rapports de durabilité annuels, elles ne précisent généralement pas les émissions attribuables à l'IA. De Vries-Gao estime que la complexité des étapes nécessaires pour mettre un chiffre sur la consommation d'énergie de l'IA devrait être beaucoup plus simple : "La quantité folle d'étapes que vous devez franchir pour pouvoir mettre le moindre chiffre là-dessus est vraiment absurde. Mais malheureusement, c'est le cas." À l'avenir, l'incertitude reste quant à la capacité des progrès en matière d'efficacité énergétique à atténuer cette croissance. En janvier, la société DeepSeek a suscité l'émoi en annonçant qu'un de ses modèles d'IA pouvait fonctionner avec une fraction de l'énergie que consomme le modèle Llama 3.1 de Meta. Cette révélation soulève la question de savoir si les entreprises technologiques ont réellement besoin de consommer autant d'énergie pour réaliser des progrès en IA, ou s'il existe des moyens plus efficaces de le faire. Il y a aussi le risque du paradoxe de Jevons, selon lequel des modèles plus efficaces pourraient néanmoins consommer de plus grandes quantités d'énergie car les gens utilisent davantage la technologie. Quoi qu'il en soit, gérer ce problème nécessitera une mesure précise et transparente de la consommation d'électricité par l'IA. Évaluation de l'événement par des professionnels de l'industrie Des experts de l'industrie ont reconnu l'importance des travaux de de Vries-Gao. Ils mettent en lumière les défis environnementaux posés par l'expansion de l'IA et l'urgence d'une plus grande transparence et de solutions plus durables. Des initiatives comme celle de DeepSeek, qui vise à réduire considérablement la consommation énergétique de ses modèles d'IA, offrent des pistes prometteuses mais restent marginales face à la tendance dominante de la "taille avant tout" chez les grands acteurs technologiques. Profil de l'entreprise Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) est l'un des leaders mondiaux dans la fabrication de puces semi-conductrices et bénéficie d'une position clé dans l'industrie de l'IA. Sa capacité à doubler sa production pour l'IA en l'espace d'un an est un indicateur important de la rapidité avec laquelle le secteur se développe, mettant en évidence la nécessité d'une planification énergétique adéquate pour soutenir cette croissance sans accroître outre mesure les impacts environnementaux.