IA : l'écran qui cache la forêt?
Début septembre : l’heure de refaire les cartables, de préparer le budget (et, en France, les manifs !) mais aussi de faire les comptes. Les “MAG 7” (ex GAFAs) ne sont pas en reste puisqu’après une saison de résultats mirobolants au 1er semestre, les actions de la tech ont dévissé sévèrement en bourse ce mois-ci alors que Sam Altman lui-même avertit d’une bulle spéculative sur l’intelligence artificielle (IA).
C’est dans ce contexte que Google a annoncé le 21 août la sortie d’un premier rapport sur la mesure de l’impact environnemental de son IA : l’assistant virtuel Gemini. Ce rapport fait suite à d’autres publications du même type par Mistral et offre des données contextuelles a priori rassurantes puisque selon Google une requête (i.e prompt) « médiane » avec Gemini consommerait 0,24 wattheure (Wh) d'énergie, soit l'équivalent d'une LED de 1 watt allumée environ pendant 15 minutes.
Dans le même temps, les rapports et gros titres alarmant sur l’impact environnemental de l’IA se multiplient, dénonçant les méfaits des data centers gloutons, de modèles d’IA toujours plus massifs et des usages exponentiels.
Alors, que penser de l’impact réel de l’IA ? Un levier pour accélérer la transition énergétique ou un nouveau facteur d’aggravation
En bref : 10 choses à savoir sur l’impact environnemental de l’IA
1. Un prompt, c’est plus qu’un clic.
Il est communément admis qu’une requête sur ChatGPT consomme jusqu’à 10x plus d’énergie qu’une recherche Google. Dans les faits, ce chiffre est probablement surestimé, et l’écart tend à se réduire. Mais c’est déjà une bonne raison pour ne pas l’utiliser systématiquement à la place d’un moteur de recherche classique.
2. Une lourde chaîne de valeur
L’impact environnemental et énergétique de l’IA se joue en plusieurs étapes.
L’entraînement des modèles : le stade le plus énergivore. Entraîner GPT-4 a consommé 50 GWh, soit l’équivalent de San Francisco pendant 3 jours.
L’inférence : chaque requête mobilise des processeurs graphiques appelés « GPU ». Même si cette étape est moins énergivore par nature, elle est répétée des millions de fois par jour, ce qui en fait un poste de consommation significatif. Elle représente désormais 60–70 % de la consommation énergétique totale de l’IA [2].
Le stockage et la transmission : les data centers tournent 24/7, avec des systèmes de refroidissement souvent à base d’eau. Leur construction nécessite des métaux et terres rares, dont l’extraction a de forts impacts environnementaux.
3. Les data centers vont doubler leur consommation électrique d’ici 2029.
De 415 TWh en 2024 à 945 TWh en 2030, soit l’équivalent de 150 centrales électriques. Cela représente une croissance annuelle de près de 15%, or nous devons réduire notre empreinte globale de 7% par an pour atteindre la neutralité carbone. Aujourd’hui un data center de taille modeste consomme déjà autant que 100 000 frigos.1 Plus d’énergie pour l’IA, cela veut dire encore plus d’efforts requis partout ailleurs.
4. La consommation énergétique de l’IA connaît une croissance spectaculaire
Sa part dans la consommation des data centers passera de 8 % à 20 % entre 2022 et 2026.2 Et selon Wells Fargo, tous usages confondus, l’IA consommera 80x plus d’électricité en 2030 qu’en 2024.3
5. À mettre en perspective : l’IA n’est qu’une fraction de la consommation électrique…pour l’instant
Les estimations prédisent que la production électrique mondiale passera de 29 000 TWh à 32 600 TWh entre 2022 et 2026 (+12 %).4
Les data centers représenteront moins de 4 % de cette consommation en 2030 — et l’IA, une fraction de cela.
Cet argument est aussi valide à l’échelle individuelle – une recherche Chat GPT représente 0.2% de notre consommation électrique quotidienne.
Cependant, avec l’explosion des usages, le numérique deviendrait en 2050 en France le premier poste d’émission.5 D’après l’IEA, les data centers, avec le boom de l’IA, représenteraient la moitié de la croissance de la demande en électricité aux Etats-Unis d’ici 2030, et l’IA pourrait constituer alors d’après McKinsey 12% de la consommation d’énergie du pays.
