Un rapport de Schneider Electric montre que l’IA pourrait nuire aux efforts de décarbonisation
Pas de partis-pris. Schneider avance quatre scénarios énergétiques aux trajectoires diverses. Et propose un examen attentif et multidimensionnel des futurs possibles. Explications de Rémi Paccou, Director of Sustainability Research, Schneider Electric
« L’IA a un énorme potentiel pour bénéficier aux efforts de développement durable. Elle peut reconnaître des modèles pour améliorer l’efficacité, apprendre et se développer pour des objectifs spécifiques et traiter de grandes quantités de données en temps réel. En même temps, poursuit Rémi Paccou, Director of Sustainability Research, Schneider Electric, les centres de données qui alimentent les capacités remarquables de l’IA consomment d’énormes quantités d’énergie. »
En utilisant une approche de dynamique des systèmes pour modéliser quatre scénarios énergétiques distincts -de « Sustainable AI development » à « Limits To Growth », en passant par « Abundance Without Boundaries » et « Energy Crises caused by AI »-, l’étude de Schneider Electric suggère des perspectives ouvertes sur les trajectoires possibles de l’utilisation de l’électricité par l’IA, ce qui est fondamental car les décisions actuelles en matière d’infrastructure d’IA façonneront considérablement la consommation d’électricité bien au-delà de 2030.
La réflexion critique sur l’IA est essentielle
Si tous les scénarios montrent une croissance initiale, leurs trajectoires divergent après 2030 en raison d’une combinaison de facteurs internes et externes.
« Nous pensons que cette étude arrive à un moment critique, car l’influence explicite et croissante de l’IA croise des préoccupations environnementales pressantes. Au cœur de notre travail se trouve la reconnaissance des écoles de pensée émergentes en matière d’IA », indique Rémi Paccou. Ces écoles, bien que naissantes, façonnent déjà l’inconscient collectif du développement de l’IA et orientent les modèles archétypaux qui émergent dans l’évolution de l’IA.
Comme l’a observé Carl Jung, « penser est difficile, c’est pourquoi la plupart des gens jugent ». Dans un monde souvent dominé par le battage médiatique, la réflexion critique sur l’IA est essentielle. Les vagues à la surface du débat public saturé révèlent des courants sous-jacents fondamentalement puissants de la pensée de l’IA, façonnant des idéologies et de nouveaux plans d’action. « En qualifiant ces écoles émergentes, nous souhaitons les mettre en lumière et favoriser les débats sur leurs implications pour le climat et l’énergie. »
Du développement durable aux limites de la croissance
Les quatre scénarios énergétiques proposés ne sont pas des prédictions, mais plutôt des outils pour comprendre les facteurs complexes qui façonnent notre avenir. Ils couvrent un large éventail de possibilités : du développement durable de l’IA aux limites de la croissance, en passant par des scénarios plus radicaux tels que l’abondance sans frontières et même la possibilité de crises énergétiques causées par l’IA.
« Notre méthodologie combine des approches ascendantes et descendantes, en tirant parti des forces de chacune pour atténuer leurs faiblesses respectives, ajoute Rémi Paccou. Nous nous sommes intentionnellement inspirés d’un large éventail de sources -notamment des données industrielles, des théories et des études universitaires et des connaissances d’experts. »
Consommation réduite, mais expansion économique ralentie
Il est important de noter qu’une réduction de la consommation d’électricité de l’IA n’indique pas nécessairement un développement durable. Le scénario « Limits To Growth » l’illustre, montrant une augmentation minimale de la consommation (de 510 TWh en 2030 à 570 TWh en 2035), mais masquant une expansion économique ralentie.
Le scénario IA durable apparaît comme une approche prometteuse, privilégiant l’efficacité, la frugalité et l’impact prouvé tout en augmentant régulièrement la consommation d’énergie (de 100 TWh en 2025 à 785 TWh en 2035). Ce scénario concilie progrès technologique et protection de l’environnement, ce qui permet à l’IA de devenir une solution potentielle aux défis énergétiques.
En revanche, le scénario « Abundance Without Boundaries » met en évidence les risques potentiels d’une croissance incontrôlée, prévoyant une consommation d’énergie de 1 370 TWh d’ici 2035, ce qui pourrait entraîner des défis tels qu’une centralisation accrue du pouvoir et un accès inéquitable à l’IA.
Equilibrer performance et durabilité
Le scénario « Energy Crises caused by AI » met en évidence les risques d’inadéquation entre la demande énergétique et les infrastructures, ce qui pourrait conduire à des pénuries d’énergie généralisées. Il montre que la consommation culmine à 670 TWh avant de chuter à 190 TWh d’ici 2035, ce qui indique de possibles crises énergétiques mondiales ou localisées.
« De plus, les quatre écoles de pensée apportent des éclairages spécifiques à chaque scénario, estime Rémi Paccou. Le scénario d’IA durable prévoit que l’inférence générative de l’IA émerge comme le consommateur dominant d’électricité, tandis que l’IA traditionnelle continue de jouer un rôle crucial dans l’avancement des efforts de décarbonisation dans diverses applications. Les approches de formation de l’IA soucieuses des ressources accélèrent leur concentration sur des modèles moins gourmands en énergie, équilibrant performances et durabilité. »
Cependant, le scénario « Limits To Growth » met en évidence les contraintes potentielles dans le développement de l’IA, notamment la disponibilité de l’énergie, la fabrication de puces, la rareté des données et les barrières à l’adoption qui peuvent entraver la mise à l’échelle et le déploiement.
Crises énergétiques localisées
De toute évidence, une gouvernance de l’IA non coordonnée peut conduire à des politiques fragmentées et à des crises énergétiques localisées, tandis que les données synthétiques et l’apprentissage multimodal devraient intensifier les demandes énergétiques locales pour la formation de l’IA.
« Lorsque nous avons comparé nos projections aux références existantes, nous avons rencontré des difficultés pour obtenir une image claire des prévisions de consommation d’électricité en TWh, reconnaît Rémi Paccou. Cette discipline est encore naissante, ce qui rend les comparaisons directes difficiles. Malgré ces difficultés, nous observons une certaine convergence dans les projections. Notre scénario « AI Abundance Without Boundaries » avec sa projection de 880 TWh pour 2030, semble correspondre aux estimations de SemiAnalysis. À l’inverse, la projection de Wells Fargo de 652 TWh d’ici 2030 ressemble à notre scénario « Sustainable AI » pour la même année, ce qui suggère qu’il s’aligne sur une trajectoire de croissance équilibrée. »
Scénarios énergétiques, disparités régionales
Il est essentiel de noter que ces scénarios peuvent être appliqués à différents niveaux de pays, ce qui conduit à un paysage mondial plus nuancé. Plutôt qu’un scénario mondial unique et uniforme, nous sommes susceptibles d’assister à une mosaïque de scénarios différents se déroulant dans divers pays et régions. Cela est influencé par un ensemble complexe de facteurs, notamment les tendances mondiales, les conditions locales, les politiques et les décisions.
En outre, ces scénarios ne doivent pas être considérés comme des constructions statiques ou mutuellement exclusives. Les nations peuvent passer d’un scénario à l’autre au fil du temps ou présenter simultanément les caractéristiques de plusieurs scénarios. Ce phénomène est illustré par les États-Unis, où l’on observe d’importantes disparités régionales et socioéconomiques dans les modes de consommation d’énergie. Ainsi, à titre d’exemple, un pays confronté initialement à une crise énergétique pourrait mettre en œuvre des décisions stratégiques qui réorientent sa trajectoire d’électricité IA vers un chemin de développement plus équilibré.
