Chatbots et assistants virtuels, calculs mathématiques résolus en peu de temps et des images générées en quelques secondes: leintelligence artificielle (AI) fait maintenant partie de notre vie quotidienne. Précisément pour cela, il est spontané de demander: mais Ce qui consomme Vraiment l’IA?
Savoir avec certitude La réelle consommation de l’intelligence artificielle est plutôt difficile: Les géants de la technologie ne sont pas très transparents à cet égard et les estimations publiées ces derniers mois n’ont jamais été confirmées. Il est cependant plus facile de calculer Centre de donnéesc’est-à-dire les infrastructures numériques qui sous-tendent tout, essentielles pour le bon fonctionnement de l’IA. Selon une étude publiée sur Revue de la technologie du MITpar 2028 Plus de la moitié de l’électricité destinée aux centres de données sera utilisée pour l’intelligence artificielle: cela signifie que l’IA, seule, pourrait consommer annuellement une quantité d’électricité égale à 22% des besoins énergétiques des familles américaines.
Voyons donc les estimations officielles de l’Agence internationale de l’énergie et les prévisions de croissance de l’intelligence artificielle jusqu’en 2030.
Estimations énergétiques consommées par l’intelligence artificielle
Comme mentionné, Il n’y a pas de données officielles Sur la consommation d’intelligence artificielle: par conséquent, toutes les informations que nous avons sur l’impact énergétique sont également des estimations.
En février dernier, par exemple, la société de recherche sur l’intelligence artificielle Époque AI a publié des données (jamais confirmées par OpenAI) sur la quantité d’énergie utilisée pour une Question de chatpt unique: Selon les calculs, chaque message consommerait 0,3 Wattoral’équivalent d’une ampoule LED de 10 W allumé pendant environ 2 minutes. Générer un milliard de messages par jour pendant un an signifierait donc une consommation de dépassement 109 Gigawattora (GWh) d’électricité, suffisant pour nourrir 10 400 maisons américaines pour un an.
Plus simple à mesurer, cependant, sont la consommation de Centre de données: Selon les données traitées parAgence internationale de l’énergie (Agence internationale de l’énergieIea), à l’échelle mondiale en 2024, les centres de données ont consommé le1,5% de l’électricité mondiale. Ce sont les infrastructures numériques sous-jacentes à chaque achat en ligne, chaque article publié sur Internet ou de chaque leçon a suivi à distance. Si entre 2005 et 2017, l’électricité consommée par les centres de données est restée stable (malgré un plus grand développement technologique), 5 dernières annéesla consommation de centres de données est augmenté de 12% par andevenir également des infrastructures essentielles pour les modèles d’intelligence artificielle et doubler la consommation totale d’électricité en 2023.
En général, si un centre de données conventionnel consomme parmi les 10 et 25 mégawatt (Mw), un Base de données hyperscale (c’est-à-dire un grand centre de données, construit pour soutenir des centaines de milliers de serveurs interconnectés) consomme environ 100 MW.
Le problème est que ces infrastructures sont souvent regroupées Grands grappesavec une inconvénient conséquente pour la production locale d’électricité et des déséquilibres dans la gestion de l’électricité. Dans Irlandepar exemple, les centres de données consomment sur le 20% des besoins de l’énergie nationale, tandis que dans 6 États de USAces infrastructures consomment le 10% de l’électricité totale, avec État de Virginie en tête avec le 25%.
Sur quoi dépendent la consommation de l’IA
En général, cependant, pour mieux comprendre les estimations sur la consommation d’IA, il est possible de distinguer deux phases différentes:
Consommation pour former les modèles de l’IA
Ces dernières années, le Quantité de données et de calculs nécessaire pour former des modèles d’intelligence artificielle de pointe a augmenté de façon exponentielle: selon les estimations, les données de formation pour le modèle GPT-4 correspondent à approximativement 4,9 billions de données pures.
Ces calculs de formation sont effectués sur des puces informatiques spécialisées telles que GPU (Unité de traitement graphiquefondamental pour le développement de l’IA): un seul GPU peut avoir une consommation maximale d’énergie nominale de 1 000 watts (dans le cas de la puce la plus récente et la plus puissante), ce qui correspond à la consommation d’un grille-pain.
Les grands modèles, cependant, sont formés à l’aide de nombreux GPU: toujours en prenant GPT-4, ce modèle a été formé sur 25 000 GPU avec une puissance nominale combinée d’environ 10 MW. Si alors tout cela est également la quantité d’énergie requise par équipement de refroidissementla puissance nominale totale de l’équipement utilisé pour former le GPT-4 est d’environ 22 MW, ce qui correspond à l’absorption d’énergie d’environ 150 stations de revêtement pour les véhicules électriques à haute puissance.
Bref, la formation du modèle d’intelligence artificielle plus large nécessite une consommation d’énergie d’envoie 154 MW; La consommation cumulée de formation pour les grands modèles d’intelligence artificielle est estimée à peu près 1 700 GWh. Pour nous comprendre, un famille Le type italien consomme en moyenne 2 700 kWh par an (Données Arera pour une unité familiale de 4 composantes, qui se trouve dans une maison dans la zone climatique et): Cela signifie que la consommation cumulée de grands modèles d’IA est équivalente à la consommation annuelle d’environ 630 000 familles italiennes.
Consommation liée à l’utilisation des modèles d’IA
La quantité d’énergie utilisée par les modèles d’IA pour chaque interaction dépend de plusieurs facteurs, notamment:
- Là durée de la demande de l’utilisateur (entrée) et du Réponse du modèle d’IA (Sortie): Évidemment, plus les réponses sont longues et nécessitent des calculs, plus la consommation d’énergie est élevée.
- Le taille du modèle: Les modèles plus grands nécessitent plus de calculs pour traiter les entrées et les sorties et, par conséquent, consommer plus d’électricité.
- Mode d’entrée et de sortie: La génération de vidéos et d’images est une activité qui nécessite plus de calculs que la génération de texte et consomme donc plus.
Les différences de consommation pour produire des textes, des images et des vidéos
En général,, par conséquent, la consommation de modèles d’intelligence artificielle dépend des demandes des utilisateurs: toujours selon les données AIA, générer un vidéo de quelques secondes peuvent nécessiter la même quantité d’énergie nécessaire pour Télécharger un ordinateur deux fois.
Selon les estimations, un petit modèle linguistique consomme approximativement 0,3 WH Pour générer un textecontre le 5 WH Modèles linguistiques de taille moyenne. Pour recréer unimagineret, en revanche, sont consommés approximativement 1.7 WHtandis que pour générer un courte vidéo (6 secondes) et de faible qualité sont consommées au moins 115 WH.
Pour avoir une idée, Télécharger un smartphone nécessite une dépense énergétique égale à 15 WHqui passe à 60 WH Si le périphérique à charger est un ordinateur.
Les modèles linguistiques de grande taille (Chatgpt, Gemini, Deepseek etc.), alors, ont tendance à avoir de meilleures performances en termes de précision et qualitémais en même temps, ils consomment beaucoup plus. Selon les tests effectués par l’AIE, un modèle de génération d’images pourrait générer environ 55 billions d’images à peu près 100 TWH d’entrée, sur le La moitié des besoins énergétiques annuels de pays comme l’Islande.
En mars dernier, lorsque le chatppt a commencé à générer des images inspirées des graphiques du Studio Ghiblile modèle généré 78 millions d’images en une journée. Si vous considérez que, en 2025, le chatgpt a été confirmé comme le cinquième site le plus visité au monde (même dépassant WhatsApp), il est clair que le seuil des 55 milliards d’images générés n’est pas si difficile à réaliser.
La croissance de la consommation d’IA jusqu’en 2030
Comme mentionné, en 2024, les centres de données ont consommé1,5% de l’électricité mondiale: Selon les projections de l’AIE, par 2030 L’électricité consommée par les centres de données dépassera i 945 TWHqui correspond à plus de Triple des besoins énergétiques de l’Italie (qui se dresse autour du 300 TWH).
Cependant, il est nécessaire de spécifier. Le fait que toute l’électricité requise pour nourrir les centres de données ne dépend pas de l’IA: cependant, l’identification précisément de la demande d’électricité qui dérive de l’IA est de plus en plus difficile.
Dans une étude menée par Revue de la technologie du MITpar 2028 Plus de la moitié de l’électricité destinée aux centres de données sera utilisée pour l’intelligence artificielle: à ce stade, l’IA seule pourrait consommer chaque année une quantité d’électricité égale à 22% de toutes les familles américaines.
Cette vague dépendra également du fait que, à l’avenir, nous n’utiliserons pas l’intelligence artificielle juste pour répondre aux questions quotidiennes ou pour générer des photos, mais les modèles deviendront réels Agents personnalisés basés sur les préférences des utilisateurscapable d’effectuer des tâches Sans contrôle humain et résoudre des problèmes de plus en plus complexes.
La relation entre l’énergie et l’intelligence artificielle
Là solutioncependant, n’est certainement pas d’interrompre l’utilisation de l’IA, également parce que l’énergie et l’intelligence artificielle dépendent strictement les unes des autres: s’il est vrai que Il n’existe pas à l’énergie sans énergie (en particulier électrique), il est également vrai que l’intelligence artificielle a le potentiel de Transformez l’avenir du secteur de l’énergie.
Comme le souligne également l’IEA, en fait, l’intelligence artificielle peut également être utilisée pour Améliorer l’efficacité énergétique et réduire les coûts. Par exemple, grâce à l’utilisation de l’AI LE Prévisions météorologiques Ils deviendront de plus en plus précis, permettant ainsi à prévoir l’énergie produite par les systèmes éoliens ou photovoltaïques avec une plus grande précision, une surveillance en temps réel et l’optimisation des lignes de transmission.
Le problème est donc de trouver le droit mélange d’énergie Pour nourrir les centres de données sans interruption (qui hébergent les infrastructures nécessaires au fonctionnement de l’IA), qui doit rester active 24 heures sur 24, 365 jours par an. En d’autres termes, les centres de données ne peuvent pas dépendre de sources d’énergie intermittentes, telles que les énergies renouvelables, qui Je ne suis pas en mesure de produire de l’énergie à tout moment.
LE Géants de la technologie En tant que destination, Amazon et Google essaient de remédier au problème en investissant dans l’énergie nucléaire, en se concentrant surtout sur les nouvelles technologies modulaires (les petits réacteurs modulaires très discutés, SMR), même si la construction de ces nouvelles infrastructures prendra plusieurs années.