Une analyse récente révèle l’impact croissant de l’intelligence artificielle sur la consommation électrique mondiale. Avec des prévisions alarmantes, cet article explore comment l’IA pourrait bientôt dominer la demande en énergie des centres de données.
L’IA, un gouffre énergétique en expansion
Les dernières recherches indiquent que l’IA représente déjà jusqu’à 20% de la demande en électricité des centres de données à l’échelle mondiale. Cette proportion pourrait doubler d’ici la fin de l’année, approchant ainsi la moitié de la consommation totale, sans compter l’énergie dédiée au minage de bitcoin.
Une menace environnementale grandissante
Alex de Vries-Gao, fondateur de Digiconomist, souligne l’urgence de la situation. Comparant l’impact de l’IA à celui du bitcoin, il met en lumière l’engagement financier massif des géants technologiques comme Google et Microsoft dans le développement de l’IA, exacerbant ainsi la crise énergétique.
Les objectifs climatiques des Big Tech mis à mal
Les rapports de durabilité récents des entreprises technologiques reconnaissent l’IA comme un facteur clé de l’augmentation de leur consommation énergétique. Google, par exemple, a vu ses émissions de gaz à effet de serre augmenter de 48% depuis 2019, compromettant ses ambitions de neutralité carbone d’ici 2030.
Une demande énergétique en hausse constante
L’Agence Internationale de l’Énergie rapporte que les centres de données consomment désormais 1,5% de l’énergie mondiale, avec une croissance quatre fois plus rapide que la consommation globale. Les investissements dans ces infrastructures ont presque doublé depuis 2022, principalement pour répondre aux besoins croissants de l’IA.
L’opacité des données énergétiques
Malgré les efforts pour quantifier la consommation énergétique de l’IA, de nombreuses inconnues subsistent. Les entreprises technologiques gardent secrètes les dépenses énergétiques de leurs logiciels et matériels, rendant difficile toute estimation précise.
La nécessité d’une transparence accrue
Les experts appellent à une plus grande transparence de la part des géants technologiques pour mieux comprendre et maîtriser l’impact énergétique de l’IA. Sans ces informations, les prévisions restent entachées d’une grande marge d’erreur.
