L’intelligence artificielle s’est imposée partout et il est désormais difficile d’y échapper. En entreprise, elle permet à chacun d’optimiser sa productivité, tandis qu’à la maison, elle devient un véritable assistant du quotidien, suggérant aussi bien le film du soir que la recette du dîner.
L’impact caché des données sur la consommation énergétique de l’IA
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Published on 29 avril 2025 5h00
1,5%En 2024, les datacenters représentaient déjà 1,5 % de la consommation électrique mondiale
Mais cette omniprésence a un coût : une IA performante repose indéniablement sur des volumes massifs de données, et cette dépendance entraîne une consommation énergétique croissante. Dans son dernier rapport, l’Agence Internationale de l’Énergie alerte sur le fait que la consommation d’électricité des data centers pourrait plus que doubler d’ici 2030, et qu’en 2024, ils représentaient déjà 1,5 % de la consommation électrique mondiale, soit 415 TWh — et la courbe ne cesse de grimper.
A l’heure où une majeure partie des entreprises développent leurs propres modèles, et où les réseaux sociaux se retrouvent inondés d’images générées par les moteurs grand public d’IA, comme des portraits inspirés des studios Ghibli, ou stylisés façon « starter pack ».
L'IA dispose d'un énorme potentiel pour aider les entreprises à atteindre leurs objectifs en matière de développement durable. Et les progrès technologiques permettent à l'IA elle-même de devenir plus efficace et plus durable.
N'oublions pas que le secteur des TIC a considérablement réduit ses émissions de carbone, qui représentent aujourd'hui environ 1,7 % des émissions mondiales, soit nettement moins que les prévisions antérieures (source). Avec les progrès technologiques, on peut s'attendre à une tendance similaire en ce qui concerne la contribution de l'IA aux émissions mondiales.
C’est pourquoi, il est essentiel de veiller à ce que les modèles d'IA utilisent des données propres, fiables et sûres pour réduire la charge de traitement et la consommation d'énergie, car l'efficacité de l'IA dépend de la qualité des données qu'elle traite. Des données propres – exemptes de biais – permettent aux algorithmes d'IA de fonctionner plus rapidement et plus efficacement, et réduisent le temps et l'énergie consacrés à l'entraînement et au réentraînement des modèles. En fournissant aux modèles d'IA des données impartiales enrichies de métadonnées complètes, les entreprises peuvent s'assurer que leurs modèles d'IA fonctionnent de manière optimale et durable.
En outre, toute programmation et architecture d'IA devrait utiliser des algorithmes de pointe, des techniques de stockage de données et une infrastructure informatique adaptée. Cela permettrait en fin de compte de réduire la quantité d'énergie nécessaire au traitement et à l'analyse de données similaires au moyen de processus moins efficaces et d’équipements plus puissant.
Par ailleurs, nous observons également que de plus en plus d'organisations tirent parti de l'IA et de l'IA générative pour favoriser des cas d'utilisation en matière de durabilité. Par exemple, les grands modèles de langage peuvent traiter des données géospatiales de télédétection par satellite pour prévoir des risques majeurs liés au climat, comme les inondations et les ouragans, sur de courtes périodes (deux à quatre semaines). Ils peuvent également prévoir les risques chroniques, tels que les vagues de chaleur et l'élévation du niveau de la mer, à plus long terme (2050-2100). Ces capacités de prévision permettent d'améliorer la planification de la résilience climatique et la gestion des risques de transition.