Schneider Electric a mis en garde les décideurs politiques, les incitant à encadrer avec soin la consommation d'électricité des centres de données d'IA et à éviter qu'elle ne devienne incontrôlable.
Cette situation survient alors que la consommation énergétique des centres de données d'IA continue d'augmenter en raison de la forte demande de services d'IA, ce qui incite les entreprises du secteur à rechercher des sources d'énergie alternatives.
Les centres de données risquent de plonger tout le monde dans l'obscurité totale
rapport, Schneider Electric a proposé quatre scénarios potentiels et suggéré quelques principes directeurs à suivre pour éviter que les centres de données d'IA ne « dévorent » le réseau électrique et ne plongent le monde dans le noir.
Cette étude fait suite à la Conférence mondiale de l'AIE sur l'énergie et l'IA qui s'est tenue le mois dernier. Intitulée « Intelligence artificielle et électricité : une approche systémique », elle examine les nouveaux courants de pensée relatifs à l'IA et à son impact sur la consommation d'énergie.
Bien que de nombreux articles aient été publiés sur l'IA générative et la consommation d'électricité, le rapport de Schneider Electric confirme également les études précédentes selon lesquelles l'infrastructure des centres de données existants a besoin d'une quantité importante d'électricité pour fonctionner ; par conséquent, il faudra davantage de ressources pour soutenir la forte augmentation prévue de l'adoption de l'IA.
L'augmentation anticipée de la demande en services d'IA et la hausse conséquente de la consommation d'énergie suscitent des inquiétudes quant à la pression que cette technologie pourrait exercer sur les réseaux électriques. Des préoccupations existent également concernant l'impact environnemental potentiel si la demande énergétique continue de croître à ce rythme.
Rémi Paccou, directeur de l'Institut de recherche sur le développement durable de Schneider Electric, a déclaré que l'étude vise à explorer les futurs possibles et à préparer les parties prenantes à relever les défis et à saisir les opportunités à venir.
« Nous espérons plutôt qu’il servira de point de départ à une discussion et à une prise de décision éclairées. »
Paccou.
« Nous présentons nos résultats en gardant à l’esprit que l’IA est un domaine en évolution rapide et que nos connaissances s’enrichissent constamment », a-t-il ajouté.
Schneider Electric a donc élaboré quatre scénarios différents : l'IA durable, les limites de la croissance, l'abondance sans frontières et la crise énergétique.
Schneider Electric prévoit une augmentation de la demande en électricité d'ici à 2030
D'après l'étude, les quatre scénarios élaborés par Schneider Electric prévoient tous une augmentation de la consommation d'énergie entre 2025 et 2030, la demande continuant de croître fortement. Cependant, ils divergent sensiblement en fonction des hypothèses qui sous-tendent chacun d'eux.
L’étude Schneider, intitulée « IA durable », examine les conséquences potentielles d’une approche privilégiant l’efficacité énergétique face à l’augmentation de la consommation. À l’inverse, l’étude « Limites de la croissance » envisage une trajectoire contrainte où le développement de l’IA se heurte aux limites liées aux capacités humaines. L’IA durable propose une approche plus prometteuse, prévoyant une augmentation de la consommation d’électricité, passant de 100 térawattheures (TWh) en 2025 à 785 TWh en 2035, selon son modèle.
Dans ce scénario, l'inférence générative en IA sera le principal moteur de la consommation d'électricité dans le secteur de l'IA entre 2027 et 2028. On observera également une évolution vers des modèles plus efficaces et moins énergivores.
Selon le rapport, elle est « caractérisée par une relation symbiotique entre l’infrastructure et la demande en matière d’IA, où l’efficacité et la préservation des ressources se renforcent mutuellement »
D'autres scénarios, comme « L'abondance sans frontières », examinent les risques potentiels d'une croissance incontrôlée, tandis que « La crise énergétique » analyse comment l'inégalité entre la demande et la production d'énergie pourrait entraîner des pénuries généralisées.
Selon le rapport, la consommation énergétique totale de l'IA passera de 100 TWh cette année à 510 TWh d'ici 2030, mais des difficultés comme les blocages de production de puces spécialisées et la pénurie de données pour les LLM ont un impact significatif.
Le rapport indique en outre que le scénario « Abondance sans frontières » reflète le fait que le développement rapide et continu de l'IA créera des défis, les entreprises d'IA se lançant dans une course effrénée vers des infrastructures plus grandes et plus avancées, dépassant ainsi la capacité d'utilisation durable des ressources.
Le scénario de crise énergétique prévoit une croissance rapide de l'IA, dont les besoins énergétiques entrent en conflit avec ceux d'autres secteurs critiques de l'économie, ce qui engendre des difficultés opérationnelles pour les industriesdent de l'IA.
Dans ce scénario, la consommation d'énergie devrait atteindre son pic en 2029, à environ 670 TWh, avant de chuter à 380 TWh en 2032 et de connaître une nouvelle baisse en 2025 à 190 TWh.
Schneider propose quelques pistes de solution à la crise énergétique potentielle
D'après le rapport, une gouvernance non coordonnée engendre des politiques fragmentées, susceptibles de provoquer defiénergétiques à l'échelle mondiale ou locale.
Le rapport Schneider propose toutefois quelques recommandations pour une IA durable, qui portent sur trois domaines : l’infrastructure de l’IA, le développement de l’IA, la gouvernance, les normes et l’éducation.
L'infrastructure d'IA exige que les centres de données de nouvelle génération soient optimisés avec les dernières technologies de refroidissement, une puissance de calcul haute densité et du matériel moderne écoénergétique tel que les GPU et les TPU.
Cela fait également suite à des rapports indiquant que les centres de données d'IA consomment de grands volumes d'eau pour refroidir les serveurs d'IA, des entreprises technologiques comme Google, Microsoft et OpenAI constatant apparemment une augmentation de leur consommation d'énergie dans leurs centres de données.
Les recommandations en matière de développement de l'IA suggèrent de rendre les modèles plus efficaces grâce à des techniques telles que l'élagage des modèles, la quantification et une architecture légère.
Dans le cadre de la gouvernance, des normes et de l'éducation, le rapport recommande aux décideurs politiques d'élaborer et de mettre en œuvre des systèmes de certification pour des pratiques d'IA durables, notamment en matière d'efficacité énergétique et d'impact environnemental. Un cadre solide permettra également d'orienter le développement responsable de l'IA et de prendre en compte la consommation d'énergie, la protection des données et les considérations éthiques.
