Schneider Electric a averti les décideurs politiques de guider soigneusement la consommation d’électricité des centres de données d’IA et d’éviter qu’elle ne devienne incontrôlable.
Cela survient alors que la consommation d’énergie des centres de données d’IA continue d’augmenter en raison de la demande croissante de services d’IA, ce qui permet aux entreprises d’IA de rechercher des sources d’énergie alternatives.
Les centres de données peuvent laisser tout le monde dans l’obscurité totale
Schneider Electric dans son rapport a proposé quatre scénarios potentiels et a suggéré quelques principes directeurs à suivre qui pourraient empêcher les centres de données d’IA de « manger » le réseau électrique et de laisser le monde dans l’obscurité.
L’étude fait suite à la conférence mondiale de l’AIE sur l’énergie et l’IA qui s’est tenue le mois dernier. L’étude, intitulée Intelligence artificielle et électricité : une approche dynamique des systèmes, examine les écoles de pensée émergentes liées à l’IA et à son impact sur la consommation d’énergie.
Même si de nombreux rapports ont été publiés sur l’IA générative et la consommation d’électricité, le rapport de Schneider Electric concorde également avec des études précédentes selon lesquelles l’infrastructure des centres de données existante a besoin d’une quantité importante d’électricité pour fonctionner et nécessitera donc davantage de ressources pour soutenir l’essor prévu de l’adoption de l’IA.
La demande accrue prévue de services d’IA et l’augmentation de la consommation d’énergie qui en résulte ont également suscité des inquiétudes quant à la pression potentielle que la technologie posera sur les réseaux électriques. On s’inquiète également de l’impact possible sur l’environnement si la demande énergétique continue d’augmenter à ce rythme.
Rémi Paccou, directeur de l’Institut de recherche sur le développement durable de Schneider Electric, a déclaré que l’étude visait à explorer les futurs potentiels et à préparer les parties prenantes à relever les défis et les opportunités à venir.
“Au lieu de cela, nous espérons qu’il servira de point de départ à une discussion et à une prise de décision éclairées.”
Paccou.
“Nous présentons nos résultats en sachant que l’IA est un domaine en évolution rapide et que nos connaissances ne cessent de croître”, a-t-il ajouté.
Schneider Electric a donc proposé quatre scénarios différents : l’IA durable, les limites de la croissance, l’abondance sans frontières et la crise énergétique.
Schneider Electric projette d’augmenter la demande d’électricité d’ici 2030
Selon l’étude, les quatre scénarios proposés par Schneider Electric indiquent une augmentation de la consommation d’énergie au cours de la période 2025 à 2030, alors que la demande continue d’augmenter. Toutefois, ils divergent sensiblement selon certaines hypothèses qui sous-tendent chaque scénario.
Avec Sustainable AI, l’étude Schneider examine les résultats potentiels d’une priorité à l’efficacité alors que la consommation augmente, tandis que Limits to Growth examine un chemin contraint où le développement de l’IA atteint les limites liées à l’humain. L’IA durable propose une approche plus prometteuse qui verrait la consommation d’électricité passer de 100 térawattheures (TWh) attendus en 2025 à 785 TWh en 2035, selon son modèle.
L’inférence générative de l’IA sera le principal moteur de la consommation d’électricité dans le secteur de l’IA dans ce scénario de 2027 à 2028. Il y aura également une évolution vers des modèles plus efficaces et moins gourmands en énergie.
Selon le rapport, elle est « caractérisée par une relation symbiotique entre l’infrastructure de l’IA et la demande, où l’efficacité et la conservation des ressources se renforcent mutuellement ».
D’autres scénarios, tels que celui d’Abondance sans frontières, examinent les risques potentiels d’une croissance incontrôlée, tandis que la crise énergétique examine comment une demande et une production d’énergie inégales pourraient conduire à des pénuries généralisées.
L’énergie totale de l’IA, selon le rapport, passera du niveau de référence de 100 TWh cette année à 510 TWh d’ici 2030, mais des défis tels que les bourrages de fabrication pour les puces spécialisées et le manque de données pour les LLM feront des ravages.
Le rapport indique en outre que le scénario Abondance sans frontières reflète le fait que le développement rapide et continu de l’IA créera des défis à mesure que les entreprises d’IA se précipiteront vers des infrastructures plus grandes et plus avancées, dépassant la capacité d’utilisation durable des ressources.
Le scénario de crise énergétique prévoit une croissance rapide de l’IA, ce qui entraînerait un conflit entre ses besoins énergétiques et ceux d’autres secteurs critiques de l’économie, ce qui entraînerait certains défis opérationnels pour les industries dépendantes de l’IA.
Dans ce scénario, la consommation d’énergie devrait atteindre son pic en 2029, atteignant environ 670 TWh avant de chuter à 380 TWh d’ici 2032 et de nouveau en 2025 à 190 TWh.
Schneider propose quelques suggestions pour la crise énergétique potentielle
Selon le rapport, une gouvernance non coordonnée aboutit à des politiques fragmentées, qui pourraient engendrer des politiques fragmentées. Cela entraînera des déficits énergétiques globaux ou localisés.
Cependant, le rapport Schneider propose quelques recommandations pour une IA durable et celles-ci portent sur trois domaines : l’infrastructure de l’IA, le développement de l’IA, la gouvernance, les normes et l’éducation.
L’infrastructure d’IA pousse les centres de données de nouvelle génération à être optimisés avec les dernières technologies de refroidissement, le calcul haute densité et le matériel moderne économe en énergie tel que les GPU et les TPU.
Cela fait également suite à des informations selon lesquelles les centres de données d’IA consomment de grandes quantités d’eau pour refroidir les serveurs d’IA, des entreprises technologiques comme Google, Microsoft et OpenAI constatant une augmentation de la consommation de services publics dans leurs centres de données.
La recommandation relative au développement de l’IA suggère de rendre les modèles plus efficaces grâce à des techniques telles que l’élagage des modèles, la quantification et l’architecture légère.
Dans le domaine de la gouvernance, des normes et de l’éducation, le rapport recommande aux décideurs politiques de développer et de mettre en œuvre des programmes de certification pour les pratiques d’IA durables telles que l’efficacité énergétique et l’impact environnemental. Un cadre solide guidera également le développement responsable de l’IA et abordera la consommation d’énergie, la confidentialité des données et les considérations éthiques.
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