Les centres de données de l’IA en manque d’énergie d’ici 2027

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Les centres de données de lIA en manque dénergie dici 2027   Innovationsfr
novembre 14, 2024

Les centres de données de l’IA en manque d’énergie d’ici 2027

L'intelligence artificielle, en plein essor, pourrait bien se heurter à un obstacle de taille dans les années à venir : l'approvisionnement en énergie de ses centres de données. Selon un nouveau rapport de Gartner, près de la moitié de ces infrastructures pourraient manquer de puissance électrique d'ici 2027, la faute à l'appétit insatiable des technologies d'IA.

L'IA, un gouffre énergétique

En 2022, les nouveaux serveurs dédiés à l'IA ont englouti 195 térawattheures (TWh) d'électricité, soit l'équivalent de la consommation annuelle de 18 millions de foyers. Mais ce n'est qu'un début. Gartner prévoit que cette demande bondisse à 500 TWh en 2027, ce qui correspond aux besoins de 46 millions de ménages.

Ces chiffres viennent s'ajouter à la consommation déjà colossale des centres de données existants, estimée à 349 TWh en 2022 par Goldman Sachs. Sans un apport massif d'énergies décarbonées, l'empreinte environnementale de l'entraînement et de l'utilisation des IA pourrait exploser dans les prochaines années.

La fusion nucléaire, une solution ?

Face à ce défi énergétique, certains acteurs misent sur des technologies de rupture. C'est le cas de Sam Altman, le fondateur d'OpenAI, qui a investi plus de 375 millions de dollars dans la fusion nucléaire. Cette source d'énergie propre et quasi-inépuisable pourrait à terme alimenter les centres de données de l'IA, à condition de surmonter les difficultés technologiques et économiques.

Sans une transition rapide vers des énergies bas carbone, l'IA pourrait devenir un cauchemar écologique.

Michael Bails, analyste chez Gartner

Optimiser et réguler les centres de données

En attendant ces percées technologiques, d'autres leviers existent pour verdir les centres de données :

  • Optimiser l'efficacité énergétique via l'usage de l'IA elle-même
  • Utiliser des architectures et composants basse consommation
  • Privilégier les énergies renouvelables pour l'alimentation
  • Recycler la chaleur produite pour d'autres usages

Mais au-delà des aspects techniques, c'est aussi une question de régulation qui se pose. Faudra-t-il encadrer le déploiement effréné des modèles d'IA énergivores ? Conditionner leur usage à l'emploi d'énergies vertes ? Le débat ne fait que commencer, mais il apparaît crucial pour que l'intelligence artificielle reste une opportunité plutôt qu'une menace environnementale.

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