La consommation d’électricité des centres de données d’intelligence artificielle atteindra des niveaux critiques, menaçant la durabilité et les coûts d’exploitation.
L’expansion accélérée de l’intelligence artificielle générative (GenAI) et les demandes de traitement massif provoquent une augmentation exponentielle de la consommation d’électricité par les centres de données. Selon un récent rapport de Gartner, Inc., d’ici 2027, 40 % des centres de données IA pourraient faire face à des contraintes opérationnelles en raison du manque de disponibilité d’énergie, mettant en péril le développement du secteur.
Consommation électrique à des niveaux record
Gartner estime que d’ici 2027 les centres de données optimisés pour l’IA nécessiteront environ 500 térawatt-heures (TWh) par an, ce qui représente une augmentation de 160 % par rapport aux niveaux actuels. Cette hausse est principalement attribuée à la mise en œuvre de grands modèles de langage (LLM, pour leurs initiales en anglais) qui sont la base des applications GenAI, et qui demandent d’énormes capacités de traitement et de stockage de données.
Selon Bob Johnson, vice-président de l’analyse chez Gartner, « la croissance explosive de nouveaux centres de données hyperscalaires pour déployer la GenAI génère une demande insatiable d’énergie, dépassant la capacité des fournisseurs de services électriques à s’agrandir assez rapidement ».
Impact sur les coûts et la durabilité
Le rapport alerte également sur l’impact économique et environnemental de cette situation. La pénurie croissante en énergie augmentera inévitablement les prix de l’électricité, rendant plus coûteuse l’exploitation des modèles IA. Cette hausse des coûts sera répercutée sur les fournisseurs de services GenAI et, en dernier lieu, sur les utilisateurs finaux.
De plus, la pression pour couvrir la demande énergétique pourrait compromettre les objectifs de durabilité à court terme. La nécessité de maintenir opérationnelles des centrales à combustibles fossiles qui étaient programmées pour fermer et le manque d’alternatives d’énergie renouvelable fiables pour un approvisionnement continu rendront difficile l’atteinte des objectifs de zéro émission de carbone.
David Carrero, expert en infrastructure cloud et cofondateur de Stackscale (Grupo Aire), souligne : « Le défi ne réside pas seulement dans le coût croissant de l’électricité, mais aussi dans la manière dont nous adaptons les infrastructures pour assurer la durabilité sans compromettre l’efficacité. Les entreprises doivent parier sur des technologies plus efficaces et explorer des solutions comme l’informatique en périphérie pour réduire la dépendance aux grands centres de données centralisés. »
Recommandations pour atténuer les risques
Gartner suggère plusieurs mesures que les organisations devraient adopter pour faire face à ces défis :
- Planification face à des coûts élevés : Évaluer les augmentations prévues des prix de l’électricité lors de la conception de nouveaux produits et services basés sur GenAI.
- Contrats à long terme : Négocier des accords d’approvisionnement énergétique à des prix raisonnables pour garantir une stabilité opérationnelle.
- Optimisation des ressources : Minimiser l’utilisation de la puissance informatique pour réduire la consommation d’énergie et explorer des alternatives telles que des modèles de langue plus petits ou des technologies de calcul en périphérie.
- Réévaluer les objectifs de durabilité : Ajuster les attentes de réduction des émissions de CO2 en tenant compte des limitations actuelles des sources renouvelables.
Innovations futures et perspectives
Bien que les solutions à court terme puissent dépendre de sources d’énergie conventionnelles, Gartner suggère que les avancées technologiques, telles que les batteries au sodium-ion et les petits réacteurs nucléaires, seront clés pour atteindre la durabilité à l’avenir.
L’industrie doit également se concentrer sur la collaboration avec les gouvernements et les fournisseurs d’énergie pour garantir un approvisionnement fiable et durable. Comme le conclut Carrero : « L’évolution de l’IA est intrinsèquement liée à la capacité des centres de données à s’adapter à un environnement énergétique de plus en plus complexe. Il est essentiel de prioriser l’innovation responsable pour que l’impact environnemental et économique ne limite pas le progrès technologique. » En effet, il est également recommandé de prendre connaissance de la manière dont ces nouveaux besoins sont tendant les réseaux électriques de nombreux pays.
Via : Gartner
