Comme un père de famille troquant sa petite berline pour une sportive dévoreuse de carburant en pleine crise de la quarantaine, l’essor de l’intelligence artificielle générative semble marquer la fin des préoccupations autour de l’efficacité énergétique des entreprises.
Course à l’IA
Les premiers chiffres confirment cette tendance inquiétante. Après des années d’engagement en faveur de la réduction de la consommation d’énergie et d’infrastructures informatiques plus efficaces, une étude menée par Aberdeen en 2023 révèle pour la première fois un recul de ces indicateurs.
Les entreprises, pressées de déployer des infrastructures toujours plus puissantes pour alimenter l’intelligence artificielle, semblent donc reléguer au second plan leurs objectifs en matière d’efficacité énergétique.
Il est pourtant difficile de blâmer ces entreprises. L’engouement suscité par cette vague d’IA a convaincu de nombreuses structures de se doter d’outils et de capacités le plus rapidement possible. Qui plus est, cette frénésie s’est accompagnée d’une pénurie de GPU. Et l’explosion de ces puces graphiques privilégient effectivement la puissance de calcul au détriment de l’efficacité énergétique.
Puissance vs maîtrise
Comme on pouvait s’y attendre, les entreprises prennent l’IA très au sérieux : plus de 90 % d’entre elles l’utilisent sous une forme ou une autre, et 25 % réalisent des investissements stratégiques spécifiquement consacrés à son développement.
Un chiffre qui devrait croître de plus de 20 % dans les mois à venir.
Cependant, cette frénésie s’accompagne également d’une approche plus pragmatique. De nombreuses entreprises cherchent désormais à maximiser les bénéfices de l’IA tout en minimisant la consommation d’énergie.
Une approche plus pragmatique des entreprises
Les entreprises cherchent à exploiter l’IA en interne, en utilisant leurs propres données et en développant de petits modèles de langage personnalisés. À première vue, cela pourrait soulever des inquiétudes quant à des investissements massifs dans des systèmes énergivores et des GPU.
Mais une enquête menée auprès des entreprises concernant les technologies qu’elles envisagent d’adopter pour soutenir leurs initiatives en intelligence artificielle, les GPU n’arrivent qu’en quatrième position. En revanche, l’augmentation de la capacité de stockage et les solutions de cloud hybride sont aux premières positions.
Cette tendance s’explique par le besoin des entreprises de gérer et de stocker les volumes massifs de données afin d’alimenter leurs modèles d’IA. De plus en plus, les architectures de cloud hybride, qui combinent la flexibilité du cloud avec la sécurité et les performances des infrastructures sur site, s’avèrent essentielles pour le déploiement efficace de solutions d’IA.
L’efficacité prime sur la puissance
Plus important encore, les entreprises ne privilégient plus la puissance de calcul au détriment de l’efficacité lorsqu’il s’agit d’utiliser l’IA générative. Une étude révèle ainsi que les préoccupations liées à la consommation d’énergie se sont inversées. Nous avons observé une augmentation de 10 % des préoccupations concernant la consommation d’énergie. Les entreprises prennent conscience qu’elles peuvent tirer parti de l’IA tout en intégrant des stratégies d’économies d’énergie.
Bien sûr, pour les plus grands fournisseurs d’intelligence artificielle au monde, l’énergie reste une nécessité incontournable. C’est pourquoi des acteurs majeurs comme Amazon, Microsoft et Google s’engagent dans des accords avec des fournisseurs d’électricité pour garantir leurs besoins énergétiques.
Cependant, d’autres opportunités se présentent grâce à l’IA, qui pourraient même contribuer à réduire la consommation d’énergie de ces géants.