"Il faut apprendre à développer ce qu'on appelle une IA frugale", assure Jean-Marc Jancovici

Aujourd'hui, Chat GPT, Gemini, Cloud et les autres intelligences artificielles sont de plus en plus présentes au quotidien. Problème : elles consomment énormément d'énergie.

Au Shift Project, nous venons de sortir un rapport qui détaille la consommation d'énergie et les émissions de gaz à effet de serre des centres de données, les serveurs nécessaires pour que ce système fonctionne. Partout dans le monde, l'électricité continue d'être faite majoritairement avec du charbon et du gaz. 

Mais les chiffres ne sont pas très sympathiques à regarder : la consommation actuelle des centres de données dans le monde (sans parler des terminaux ou des réseaux) représente plus que la consommation d'électricité en France. Et la tendance nous emmènerait à un triplement de cette consommation en dix ans. Cela augmente actuellement de 13 % par an, soit beaucoup plus vite que l'économie mondiale. Et les émissions de gaz à effet de serre associées augmentent de 9 % par an. 

Cette trajectoire n'est évidemment pas du tout compatible avec la décarbonation, puisque les émissions dans le monde devraient baisser de 5 % par an pour limiter le réchauffement à 2 °C. Et celle liée à notre utilisation des centres de données pour l'intelligence artificielle augmente de 9 % par an. Donc, manifestement, ça ne colle pas. 

Et il existe des projets de plus en plus titanesques. Aux États-Unis, par exemple, la puissance absorbée par un centre de stockage pourrait être de 10 gigawatts et consommer à, lui seul, à peu près le sixième de l'électricité française. 

Mais c'est ennuyeux, car cette électricité, on en aura, nous, besoin pour décarboner le transport, le logement, l'industrie... Et c'est peut-être dommage de commencer par l'affecter à des usages qui ne sont pas essentiels par rapport au fait de se déplacer ou de se loger. 

Quelles solutions ?

Dans un premier temps, cela serait bien d'avoir plus d'informations pour être capable d'arbitrer. Aujourd'hui, quand les centres de données s'installent et ne font pas d'études d'impact, ils ne publient pas leur consommation d'électricité. Donc, en France en tout cas, on pourrait rendre ça obligatoire. 

La deuxième chose, c'est apprendre à développer ce qu'on appelle une IA frugale. Cette dernière correspond à des modèles qui ne servent pas à tout et n'importe quoi, mais qui sont très spécialisés sur une application donnée, une reconnaissance d'image particulière... Aujourd'hui, ce qui est très gourmand, ce sont les larges modèles de langage. Par contre, les applications très spécifiques sont, elles, plus économes. Et c'est vers celles-ci qu'il faut aller. 

Dernier point : mettre les centres de données sous quota. Aujourd'hui, dans l'industrie, beaucoup de sites sont mis sous quota de CO2. C'est-à-dire qu'ils ont le droit d'émettre une certaine dose de CO2. La proposition, un peu iconoclaste que nous faisons au Shift Project, c'est de faire la même chose avec les centres de données. Et il n'est pas sûr qu'on serait beaucoup plus malheureux si on met ce système en place. 

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