AIE : Une Meilleure Compréhension des Besoins Énergétiques de l’Intelligence Artificielle S’impose
Par : Amani H.
L’Agence internationale de l’énergie (AIE) met en garde contre la nécessité de mieux comprendre les besoins énergétiques de l’intelligence artificielle (IA) à mesure que cette technologie se développe. Si les géants de la tech investissent massivement dans des sources d’énergie décarbonées pour alimenter leurs infrastructures, l’AIE souligne que la consommation d’électricité liée à l’IA doit être surveillée de près pour éviter une surcharge des systèmes énergétiques.
Une Consommation Croissante
Actuellement, les centres de données, bien qu’ils ne représentent que 1 % de la consommation mondiale d’électricité, exercent déjà une pression importante sur les réseaux locaux, particulièrement dans les zones où ils sont concentrés. Selon Fatih Birol, directeur exécutif de l’AIE, ces centres peuvent devenir des points de fragilité pour les infrastructures électriques locales.
Des Cas Locaux Inquiétants
L’AIE cite plusieurs exemples illustrant l’ampleur de cette consommation. En 2023, les centres de données représentaient plus de 20 % de la demande en électricité en Irlande, et plus de 25 % dans l’État de Virginie aux États-Unis. Ces chiffres montrent que dans certaines régions, l’impact énergétique de l’IA est déjà significatif.
Une Croissance Continue
L’Agence prévoit que la demande d’énergie des centres de données continuera de croître dans les années à venir, alimentée par l’expansion de l’IA et des technologies connexes. Bien que la consommation moyenne mondiale d’électricité provenant de l’IA ne soit pas encore considérée comme préoccupante à l’échelle mondiale, elle est « très impressionnante » dans certaines régions locales, a averti M. Birol.
Un Rapport à Venir
Pour mieux comprendre et anticiper ces enjeux, l’AIE prévoit de publier au printemps prochain un rapport détaillé sur les besoins énergétiques spécifiques de l’intelligence artificielle. Ce document devrait aider les autorités et les entreprises à évaluer les impacts futurs de l’IA sur les systèmes énergétiques et à adopter des stratégies de gestion plus efficaces.
