L’expansion fulgurante de l’intelligence artificielle (IA), notamment par l’adoption massive de modèles génératifs comme ChatGPT, GPT-4, Gemini ou DALL-E, soulève aujourd’hui un défi environnemental inédit. Selon les dernières estimations issues de rapports et d’experts, l’entraînement des IA pourrait nécessiter, à terme, l’équivalent de la production de 50 grandes centrales nucléaires. Cette donnée spectaculaire illustre la transformation profonde des besoins énergétiques mondiaux face à la révolution numérique.
Une explosion de la consommation énergétique
Les centres de données, véritable cœur de l’IA, des infrastructures cloud et des cryptomonnaies, pourraient franchir la barre des 1,000 TWh de consommation électrique annuelle d’ici 2026—soit plus que la consommation électrique de pays européens comme la Suède ou l’Allemagne. À titre de comparaison, cette consommation représenterait 2 à 3% de l’électricité mondiale et doublerait en seulement quatre ans.
La phase d’entraînement d’un modèle d’IA, qui consiste à ingérer et traiter des milliards de données, mobilise des milliers de serveurs ultra puissants tournant en continu, ce qui explique cette demande énergétique faramineuse. Aujourd’hui, un serveur haut de gamme dédié à l’IA consomme plusieurs kilowattheures à l’heure—plus qu’un sèche-linge domestique.
Pourquoi 50 centrales nucléaires ?
Une centrale nucléaire française de taille standard génère environ 20 TWh par an. Un calcul rapide montre que pour produire les 1,000 TWh d’électricité nécessaires à l’IA et à ses infrastructures, il faudrait effectivement mobiliser le parc équivalent à cinquante centrales nucléaires à pleine capacité. Ce chiffre symbolise l’ampleur des défis qui attendent le secteur énergétique dans la décennie à venir.
Enjeux environnementaux majeurs
La majorité de l’électricité consommée par ces centres de données provient encore de sources non renouvelables comme le charbon et le gaz, accentuant d’autant plus l’empreinte carbone du secteur. On estime aujourd’hui que l’entraînement d’un modèle de taille moyenne, comme GPT-3, génère plus de 500 tonnes de CO₂, l’équivalent des émissions de plusieurs dizaines de voitures sur leur cycle de vie.
Vers une IA plus sobre ?
Face à ce constat, des solutions émergent pour limiter l’empreinte écologique grandissante de l’IA :
- Développer des modèles d’IA plus économes en énergie et en paramètres.
- Alimenter les data centers avec des énergies renouvelables.
- Récupérer la chaleur produite pour d’autres usages urbains.
- Mettre en place des normes et des mesures de transparence sur l’empreinte carbone de chaque IA mise sur le marché.
La course à l’IA annonce une nouvelle ère d’écologie numérique où la sobriété énergétique s’impose comme une nécessité. Les efforts pour accompagner le développement de l’IA doivent désormais intégrer la question de son empreinte environnementale et mobiliser l’ensemble des acteurs du secteur pour construire un avenir numérique soutenable. La question n’est plus de savoir si l’IA peut changer le monde, mais à quel prix énergétique et écologique elle le fera.
Sources
https://theshiftproject.org/publications/intelligence-artificielle
https://drane-versailles.region-academique-idf.fr/spip.php?article1167
https://www.sirenergies.com/article/consommation-centrale-nucleaire-electricite
https://www.edf.fr/groupe-edf/comprendre/production/nucleaire/nucleaire-en-chiffres