La course technologique aux ressources énergétiques

La course au développement de l’IA générative est doublement paradoxale. D’abord du fait qu’il n’y a pas de ligne d’arrivée, tant les perspectives de croissance sont immenses. Ensuite parce qu’il faut sans cesse en augmenter la vitesse sans quoi les concurrents sont assurés de se faire dépasser.

Autant dire que dans ce qui s’avère être une guerre technologique mondiale, l’échec n’est quasiment pas permis. Et pour répondre à cette double exigence, les acteurs du secteur sont condamnés à puiser indéfiniment de l’énergie dans des ressources fatalement limitées.

Une forme de quadrature du cercle qui a contraint certains opérateurs à tourner quelque temps en rond, avant de choisir une option «out of the box».

Dès lors, les géants de l’IA et du Cloud se sont convertis en producteurs d’électricité, n’hésitant plus à construire, acquérir ou convertir des centrales solaires, nucléaires, à gaz ou à charbon pour les brancher directement sur leurs data centers.

Aux États-Unis par exemple, selon une estimation gouvernementale, la part des centres de données dans la demande électrique devrait passer de 4 à 5% actuellement à une proportion entre 6 et 12% d’ici 2028.

Par ailleurs, selon l’Agence internationale de l’énergie, la consommation de ces data centers représentera près de 3% des besoins mondiaux en électricité d’ici 2030, soit le double de la situation actuelle.

Dans ce contexte, le patron de Meta, cité par l’AFP, annonçait vouloir investir des «centaines de milliards de dollars» dans des infrastructures d’IA pour construire la «superintelligence».

Celle que l’on appelle aussi l’«IA générale» est supposée disposer de capacités cognitives supérieures à celles des humains, ce qui lui donnerait la possibilité de réaliser des découvertes scientifiques et d’inventer de nouvelles technologies.

Ces nouveaux réseaux informatiques de plus grande taille sont donc conçus spécifiquement pour entraîner et héberger les modèles d’IA générative.

Ils nécessitent une énorme puissance de calcul, des puces informatiques de pointe et beaucoup d’énergie.

L’un de ceux qui seront déployés par Meta aura une capacité de 5 gigawatts, soit l’équivalent de la consommation annuelle en électricité de 1 à 4 millions de foyers américains.

Il faudra au moins cela à la firme de Mark Zuckerberg pour rattraper son retard et compenser l’échec de Llama 4, lancé début avril, et désormais classé loin derrière tous les poids lourds, américains, chinois et français.

Cependant, pour réduire la facture énergétique des structures informatiques de l’IA, des innovations de pointe sont en train de voir le jour.

Ainsi, le recours de plus en plus courant au refroidissement liquide a permis, à l’inverse de la ventilation, de limiter à 10% la part d’électricité nécessaire pour maintenir ces équipements à bonne température.

Sur ce créneau, Amazon a dévoilé, début juillet, un nouveau système de refroidissement liquide qui peut être installé dans un centre de données sans avoir été intégré à l’architecture initiale.

À cela s’ajoute un contrôle de la température plus précis grâce à des capteurs installés dans les serveurs.

Enfin, les puces de nouvelle génération, bien que plus gourmandes en électricité, sont aussi plus efficientes, et deviennent donc plus abordables.

Ce qui paradoxalement va faire croître la demande et donc la consommation d’énergie dans cette quête infinie d’une IA toujours plus puissante.