Désindustrialisation silencieuse : l’écosystème de succession manquant
Bernhard Liebl
7 min de lecture L'Allemagne perd chaque année une substance économique que personne ne comptabilise. ...
La Green IT n’a plus bénéficié ces dernières années de l’attention qu’elle suscitait autrefois. Cela s’explique principalement par l’essor de l’IA. En effet, cette technologie exige encore plus de ressources énergétiques, mais pourrait dans le même temps faire partie de la solution pour orienter les besoins et la consommation d’énergie vers des « voies plus vertes ». Fujitsu a lancé son propre programme Green IT dès 1988. Le label Energy Star de l’agence américaine de protection de l’environnement (EPA) a ensuite donné un nouvel élan à l’idée d’une utilisation plus économe des ressources dans le domaine des technologies de l’information en 1992. Mais c’est véritablement à la fin des années 2000 que cette approche a pris son essor, avec la découverte de sa dimension économique et la prise de conscience qu’une informatique plus durable permettait d’économiser à la fois de l’énergie et de l’argent. Bien avant toute considération d’image, c’est cette motivation qui pousse les hyperscalers à rendre leurs data centers climatiquement neutres. Un aspect qui prend d’autant plus d’importance avec l’augmentation de la consommation énergétique à l’ère de l’IA et de la GenAI.
Microsoft vient par exemple d’étayer sa stratégie en matière d’IA avec trois centrales solaires aux États-Unis, censées fournir 389 mégawatts d’énergies renouvelables, comme le rapporte IT-Boltwise. L’objectif ambitieux ? Devenir « carbone négatif » d’ici 2030, c’est-à-dire retirer de l’atmosphère plus d’équivalents CO2 que les activités du groupe n’en émettent. Pour y parvenir, le géant mise notamment sur la capture directe de l’air (DAC), le reboisement et des installations hybrides combinant énergie solaire, éolien et stockage par batteries. Une approche qui, malgré l’appétit énergétique croissant de l’IA, doit permettre de préserver durablement les principes de la Green IT.
Par ailleurs, un modèle d’IA apporte une lueur d’espoir en matière de consommation d’énergie. Selon une étude, ChatGPT nécessiterait en effet bien moins d’électricité qu’on ne le pensait jusqu’ici. Le think tank Epoch AI a calculé que chaque requête adressée au modèle de langage d’OpenAI consomme non pas 3 wattheures, mais seulement 0,3 wattheure. Joshua You, analyste au sein de l’institut, explique que les estimations précédentes s’appuyaient sur des données matérielles obsolètes.
Cela ne signifie pas pour autant que la question de la demande énergétique croissante de l’intelligence artificielle soit réglée. Deux aspects au moins méritent d’être pris en compte :
Crédit : Adobe Stock / Bundi
L’IA offre cependant aussi un potentiel pour repenser radicalement la production, la consommation et l’efficacité énergétiques. En Allemagne, une part importante de l’électricité renouvelable produite se perd littéralement dans le sol, faute de réseaux de transport suffisamment étendus et de solutions de stockage adaptées. Dans l’industrie, les premières initiatives voient le jour pour fusionner IA et IoT en une approche AIoT (Artificial Intelligence of Things), afin d’optimiser la collecte et la gestion des ressources et des consommations. Dans le domaine de la Green IT, l’IA représente donc à la fois une malédiction et, peut-être, une bénédiction.
Source de l’image d’en-tête : Adobe Stock / Bundi
Sur le même sujet : D’autres articles sur mybusinessfuture
Microsoft, par exemple, vient d’ancrer sa stratégie d’IA avec trois centrales solaires aux États-Unis, qui doivent fournir 389 mégawatts d’énergies renouvelables, comme le rapporte IT-Boltwise. L’objectif ambitieux est d’atteindre la neutralité carbone d’ici 2030 – autrement dit, de retirer plus d’équivalents CO₂ de l’atmosphère qu’il n’en est émis. (Contexte DACH : cette initiative s’inscrit dans la dynamique européenne et allemande de transition énergétique, où les géants tech sont de plus en plus scrutés sur leur empreinte carbone.)
Cela ne signifie pas pour autant que la question de la consommation énergétique croissante de l’intelligence artificielle soit réglée. Deux aspects majeurs doivent être pris en compte :
La puissance de calcul et l’exploitation des serveurs…