L’impact énergétique croissant des datacenters et de l’IA

Cette augmentation est largement attribuée à l’essor des applications d’IA générative, comme le chatbot ChatGPT d’OpenAI. Mais l’expansion rapide des centres de données a commencé à avoir un impact notable sur les marchés européens de l’électricité, en raison de leur nature énergivore.

Après des améliorations rapides entre 2007 et 2014, l’efficacité énergétique des centres de données semble avoir atteint un plateau, avec un Power Usage Effectiveness (PUE) moyen d’environ 1,6. Le PUE est défini comme le rapport entre la quantité totale d’énergie entrant dans un centre de données et la puissance utilisée pour faire fonctionner l’équipement informatique.

Le « Climate Neutral Data Centre Pact », soutenu par la Commission européenne, a fixé un objectif annuel de PUE de 1,3 à 1,4 d’ici 2025 pour les nouveaux centres de données et d’ici 2030 pour les installations existantes. En Allemagne, la loi sur l’efficacité énergétique exige que les centres de données existants atteignent un PUE de 1,5 à partir de juillet 2027 et de 1,3 à partir de 2030. De plus, les nouveaux centres de données devront atteindre un PUE de 1,2 à partir de 2026.

Un pari audacieux alors que l’usage de l’IA explose ? La demande d’électricité des centres de données a rapidement augmenté pour soutenir ces applications, non seulement pour les calculs, mais aussi pour le refroidissement des équipements, essentiel pour maintenir des performances optimales et éviter la surchauffe.

Microsoft et Google ont reconnu une augmentation de la consommation d’électricité et des émissions de carbone dans leurs rapports environnementaux de 2024, citant l’IA comme le principal moteur de cette croissance. Cependant, ils n’ont pas fait de distinction claire entre l’IA et d’autres types de charges de travail dans leur consommation d’énergie, reconnaissant simplement que leurs initiatives en matière d’IA risquaient de compromettre leurs objectifs environnementaux.

Manque de transparence des Gafam

Face au manque de transparence des géants technologiques, des études indépendantes sont nécessaires pour mieux comprendre l’impact énergétique de l’IA. Début avril dernier, l’Agence internationale de l’énergie (AIE) a signalé que la consommation d’électricité des centres de données a bondi de 12 % par an au cours des cinq dernières années.

Dans une récente étude, Alex de Vries-Gao¹ a pris un angle plus précis en se concentrant sur l’énergie consommée par les puces des fondeurs comme Nvidia et AMD, essentielles pour l’entraînement et l’exécution des modèles d’IA.

Les centres de données utilisent souvent des unités de traitement graphique (GPU) et des circuits intégrés spécifiques à l’application (ASIC) pour accélérer les calculs d’IA. Ces matériels sont très gourmands en énergie et ont une durée de vie plus courte que les autres composants, souvent de seulement 1 à 3 ans.

Selon cette étude, les systèmes d’IA représentent déjà environ 20 % de la consommation d’électricité des centres de données. D’ici 2025, cette part pourrait atteindre 49 %, soit 23 GW, près du double de la consommation d’énergie des Pays-Bas.

Des facteurs potentiels pourraient tempérer la demande croissante de matériel d’IA. Alex de Vries-Gao note que la diminution de l’intérêt pour des applications comme ChatGPT et les questions géopolitiques pourraient ralentir la demande.

Au final, l’essor des centres de données et de l’IA pose des défis significatifs en termes de consommation d’énergie. Bien que des efforts soient faits pour améliorer l’efficacité énergétique, la demande croissante et le manque de transparence des géants technologiques rendent difficile une évaluation précise de l’impact environnemental.

¹ Doctorant à l’Institut d’études environnementales de l’Université libre d’Amsterdam et fondateur de Digiconomist, une société de recherche qui se consacre à révéler les conséquences imprévues des tendances numériques