L’essor rapide des centres de données IA met en péril les objectifs climatiques

L’intelligence artificielle (IA) promet de transformer notre monde de manière inédite, mais cette révolution technologique a déjà un impact majeur : une consommation d’énergie insatiable. Contrairement à l’idée souvent véhiculée, l’IA ne repose pas sur une intuition éthérée. Elle tire sa puissance de milliers d’ordinateurs dans des centres de données répartis à travers le globe, fonctionnant en continu à plein régime. En janvier, l’Agence internationale de l’énergie (AIE) a prévu que la demande en électricité des centres de données mondiaux devrait plus que doubler entre 2022 et 2026, l’IA jouant un rôle crucial dans cette augmentation.

Tandis que les experts de l’industrie affirment que le monde dispose de la capacité énergétique nécessaire pour absorber cette demande croissante et que des améliorations technologiques pourraient compenser ces augmentations, d’autres sont sceptiques et craignent que cette consommation massive d’énergie fossile ne compromette les efforts collectifs pour lutter contre le changement climatique.

Voyons comment nous en sommes arrivés là, et ce que l’expansion des centres de données pourrait signifier pour les communautés locales et mondiales.

Les centres de données : qu’est-ce et pourquoi se développent-ils si rapidement ?

Lorsque les données de votre téléphone sont sauvegardées dans le « cloud », elles sont en réalité stockées dans des centres de données : des installations gigantesques remplies de milliers de serveurs informatiques tournant en continu. À l’ère de la 5G et du stockage en cloud, les centres de données sont devenus des rouages essentiels de notre infrastructure, supportant tout, des transactions financières aux réseaux sociaux, en passant par les opérations gouvernementales. Pour fonctionner, ces centres nécessitent une alimentation énergétique continue et stable. Selon l’AIE, ils représentent désormais plus de 1 % de la consommation mondiale d’électricité.

Les centres de données se multipliaient déjà avant l’essor de l’IA. L’industrie du minage de bitcoin a contribué à cette augmentation : un rapport de l’Administration de l’information sur l’énergie a révélé que le minage de bitcoin représentait 2 % de la demande totale d’électricité du pays en 2023.

Cependant, le virage radical de l’industrie technologique vers l’IA a encore intensifié leur construction et leur utilisation. En effet, la formation des modèles d’IA est extrêmement énergivore, consommant beaucoup plus d’énergie que les activités traditionnelles des centres de données. Par exemple, une requête ChatGPT utilise dix fois plus d’énergie qu’une requête Google standard, selon David Porter, vice-président à l’Institut de recherche sur l’énergie électrique. Porter indique que, bien que 10 à 20 % de l’énergie des centres de données aux États-Unis soit actuellement consommée par l’IA, ce pourcentage augmentera probablement « de manière significative » à l’avenir.

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Cette consommation d’énergie est exacerbée par la concurrence acharnée entre les grandes entreprises technologiques, qui se précipitent pour développer des modèles d’IA générative plus performants. Des chercheurs ont récemment découvert que le coût de la puissance de calcul nécessaire pour former ces modèles double tous les neuf mois, sans aucun signe de ralentissement. En conséquence, l’AIE prédit que d’ici deux ans, les centres de données pourraient consommer autant d’énergie que la Suède ou l’Allemagne. Par ailleurs, des chercheurs de l’Université de Californie à Riverside estiment que la demande mondiale en IA pourrait amener les centres de données à consommer plus de 1 000 milliards de gallons d’eau douce d’ici 2027.

Malgré ces chiffres stupéfiants, la consommation exacte d’énergie de nombreux modèles d’IA reste opaque. « Pendant longtemps, des entreprises comme Google et Meta étaient assez transparentes : jusqu’à la sortie de ChatGPT, pour être honnête », explique Sasha Luccioni, chercheuse en IA et responsable du climat sur la plateforme d’IA Hugging Face. « Au cours de l’année et demie écoulée, elles sont devenues beaucoup plus secrètes concernant les sources de données, le temps de formation, le matériel et l’énergie. »

Mettre en péril les objectifs climatiques et l’infrastructure énergétique

Cette augmentation rapide de la consommation d’énergie menace de faire dérailler les engagements climatiques que les grandes entreprises technologiques s’étaient fixés avant l’engouement pour l’IA. En 2020, par exemple, Google s’est fixé pour objectif de fonctionner avec une énergie sans carbone 24h/24 et 7j/7 d’ici 2030. Microsoft a fait une promesse similaire la même année, s’engageant à devenir négatif en carbone en une décennie.

Cependant, l’année dernière, Microsoft a fait un énorme pas en arrière à cet égard en augmentant ses émissions de gaz à effet de serre de 30 %, principalement en raison de ses ambitions en matière d’IA. « En 2020, nous avons dévoilé ce que nous appelions notre ‘moonshot carbone’. C’était avant l’explosion de l’intelligence artificielle », a déclaré Brad Smith, président de Microsoft, à Bloomberg. « Donc, en bien des aspects, la lune est cinq fois plus éloignée qu’elle ne l’était en 2020, si l’on prend en compte notre propre prévision pour l’expansion de l’IA et ses besoins en électricité. »

Microsoft, qui a investi des milliards dans OpenAI, a dépensé plus de 10 milliards de dollars au cours des derniers trimestres pour la capacité de cloud computing et prévoit de doubler sa capacité de centres de données. À Goodyear, en Arizona, qui fait face à une pénurie d’eau, les centres de données de Microsoft devraient consommer plus de 50 millions de gallons d’eau potable chaque année.

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Certaines localités s’opposent à la construction de centres de données. Il existe actuellement un moratoire de fait contre eux à Dublin, car ils consomment déjà près d’un cinquième de l’électricité de l’Irlande. Mais les centres de données se multiplient massivement ailleurs, notamment en Virginie du Nord, communément appelée « Data Center Alley ». Juste à l’extérieur de Washington D.C., des terrains historiquement résidentiels sont rapidement reclassés comme zones industrielles pour accueillir des centres de données, provoquant l’ire des citoyens locaux. Étant donné qu’il est moins coûteux pour les entreprises de construire des centres de données dans des endroits disposant de sources d’énergie robustes et d’une infrastructure existante, beaucoup d’entre eux se regroupent.

Les centres de données sont désormais le « problème numéro un dont nos électeurs nous parlent », déclare Ian Lovejoy, un délégué républicain de l’État de Virginie. En plus des préoccupations concernant la qualité de vie, il explique que les politiciens locaux et les habitants s’inquiètent du fait que les centres de données menacent l’accès à l’électricité et à l’eau, ainsi que de l’idée que les contribuables pourraient devoir payer pour de futures lignes électriques.

« À ce jour, il n’y a pas suffisamment de capacité de production ou de transmission d’énergie pour alimenter les centres de données en cours de développement », déclare Lovejoy. « Tout le monde parie que nous allons construire l’infrastructure nécessaire et que tout ira bien. Mais si les centres de données dépassent la production d’énergie, vous pourriez voir des coupures de courant et une situation de capacité énergétique réellement contrainte. »

Sur les 8 000 centres de données qui existent dans le monde, environ un tiers se trouvent aux États-Unis, contre 16 % en Europe et près de 10 % en Chine. Le groupe de réflexion China Water Risk, basé à Hong Kong, estime que les centres de données en Chine consomment 1,3 milliard de mètres cubes d’eau par an, soit presque le double du volume utilisé par la ville de Tianjin, qui abrite 13,7 millions de personnes, pour les ménages et les services.

Solutions potentielles

Les entreprises qui consomment toute cette énergie affirment travailler sur des solutions. De nombreux partisans de l’IA soutiennent que leur technologie sera cruciale pour lutter contre le changement climatique, notamment en réduisant les inefficacités. En 2016, par exemple, Google a annoncé que son IA DeepMind avait aidé à réduire la consommation d’énergie de refroidissement de ses centres de données « jusqu’à 40 % ».

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Les améliorations de l’efficacité du matériel des puces pourraient également avoir un impact significatif sur la réduction de la consommation d’énergie. Cette année, NVIDIA a lancé une nouvelle gamme de GPU (unités de traitement graphique) avec une consommation d’énergie 25 fois inférieure à celle de ses modèles précédents. Cependant, Luccioni pense que tout gain d’efficacité du matériel pourrait être compensé par le paradoxe de Jevons, du nom d’un économiste britannique du 19e siècle qui a remarqué qu’à mesure que les moteurs à vapeur devenaient plus efficaces, l’appétit de la Grande-Bretagne pour le charbon augmentait en réalité. « Plus une ressource devient efficace, plus sa consommation augmente », observe-t-elle.

La montée en puissance des centres de données alimentés par l’IA pose des défis majeurs pour les objectifs climatiques globaux. Alors que la technologie continue d’évoluer à un rythme effréné, il est crucial de trouver des moyens durables de gérer cette demande énergétique croissante. Les solutions potentielles, telles que les améliorations de l’efficacité énergétique et les innovations technologiques, offrent des pistes prometteuses. Toutefois, il faudra une coopération globale et une vigilance continue pour s’assurer que l’IA contribue de manière positive à notre avenir énergétique, sans compromettre nos engagements climatiques.

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