- Sam Altman balaie les accusations sur la consommation d’eau de ChatGPT, jugées « totalement fausses »
- Des experts alertent sur le fait que l’extension des infrastructures d’IA entraîne des coûts considérables et accentue la pression sur l’électricité, le refroidissement et les ressources
- Le véritable enjeu n’est pas l’efficacité, mais la capacité de l’IA à croître à cette échelle sans impact environnemental majeur
Lors d’un événement organisé par The Indian Express, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a qualifié de « totalement fausses » les affirmations selon lesquelles l’IA consommerait d’importantes quantités d’eau. Il a toutefois reconnu que cela avait pu poser problème par le passé, lorsque « des systèmes de refroidissement par évaporation étaient utilisés dans les centres de données ».
« Maintenant que ce n’est plus le cas, on voit circuler sur Internet des messages du type “N’utilisez pas ChatGPT, cela consomme 17 gallons d’eau par requête”, ou autre », a déclaré Altman. « C’est complètement faux, totalement absurde, sans aucun lien avec la réalité. »
Cet extrait se trouve aux alentours de la 27e minute dans la vidéo de l’événement.
Altman a néanmoins admis que les préoccupations concernant la consommation énergétique globale de l’IA étaient « légitimes », soulignant que « le monde utilise désormais énormément d’IA » et qu’« il faut évoluer très rapidement vers le nucléaire, l’éolien et le solaire ».
Les centres de données dédiés à l’IA présentent déjà une empreinte plus importante et plus complexe que les infrastructures traditionnelles, et plusieurs organisations ont exprimé des inquiétudes quant à leur impact environnemental, notamment face à la hausse de la demande en électricité, à l’utilisation de l’eau et à la construction de nouvelles infrastructures. Cette expansion entraîne également des effets indirects, comme une demande accrue de composants tels que la mémoire vive, ce qui contribue à faire grimper les prix dans l’ensemble du secteur.
Le PDG d’IBM, Arvind Krishna, a précédemment exprimé des doutes quant à la viabilité financière du rythme et de l’ampleur actuels du déploiement des centres de données dédiés à l’IA. Selon ses estimations, équiper un seul site de 1 GW en matériel de calcul coûte désormais près de 80 milliards de dollars. Avec des projets portant sur près de 100 GW de capacité consacrée à l’entraînement avancé de l’IA, la dépense totale potentielle pourrait atteindre environ 8 000 milliards de dollars.
Parallèlement, la nouvelle génération d’accélérateurs ultra-performants pousse les centres de données à leurs limites, obligeant à repenser l’alimentation électrique, le refroidissement et la connectivité. Du matériel considéré comme de pointe il y a seulement quelques années ne suffit plus, les charges de travail modernes liées à l’IA exigeant une refonte complète, depuis la conception des racks jusqu’aux stratégies thermiques.
Alerte info : les humains consomment eux aussi beaucoup d’énergie
En plus de rejeter les accusations concernant la consommation d’eau de ChatGPT, Altman a proposé une défense plus inhabituelle de la consommation énergétique globale d’OpenAI. Il a estimé que les débats sur l’énergie consommée par l’IA étaient « injustes », car ils ne prennent pas en compte l’énergie nécessaire pour former des humains capables d’accomplir des tâches similaires.
Il faut également beaucoup d'énergie pour former un être humain.
Sam Altman, PDG d'OpenAI
« Former un humain demande également beaucoup d’énergie », a déclaré Altman. « Cela représente environ 20 ans de vie et toute la nourriture consommée pendant cette période avant de devenir intelligent. Et pas seulement cela, il a fallu l’évolution très répandue des 100 milliards de personnes qui ont vécu, appris à ne pas se faire dévorer par des prédateurs et à comprendre la science ou autre, pour aboutir à votre existence. »
Il a poursuivi : « Lorsqu’une question est posée à ChatGPT, quelle quantité d’énergie est nécessaire, une fois le modèle entraîné, pour y répondre par rapport à un humain ? Et il est probable que, mesurée de cette manière, l’IA ait déjà rattrapé son retard en matière d’efficacité énergétique. »
L’argument avancé, selon lequel l’intelligence humaine a elle aussi un coût énergétique, peut se comprendre, mais il apparaît réducteur, voire légèrement cynique, de ramener la valeur d’une vie humaine à sa seule consommation d’énergie. Plus important encore, cela élude le véritable problème. La question n’est pas de savoir si les humains consomment eux aussi de l’énergie, ce qui est évident, mais si l’extension de l’IA à des milliards de requêtes quotidiennes crée des niveaux de demande totalement inédits. Comparer le coût énergétique d’une vie humaine à celui d’une réponse générée par une IA peut sembler provocateur, mais reste peu pertinent.
Les propos d’Altman illustrent la tension croissante au cœur de l’essor de l’IA. La technologie gagne en intelligence et en efficacité, mais l’échelle à laquelle elle est déployée progresse encore plus vite, suscitant de nouvelles inquiétudes quant à son impact environnemental à long terme, notamment sur les ressources mondiales en eau. L’ONU a déjà averti que le monde est entré dans une « ère de faillite hydrique mondiale », soulignant la fragilité de ces ressources.
Ces interrogations ne disparaîtront pas. À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, le véritable défi ne sera pas seulement d’améliorer son efficacité, mais de déterminer si son développement peut réellement s’inscrire dans une trajectoire durable.
