Comme nous le constatons tous, l’IA se répand très rapidement, mais derrière les agents IA ou les “starters packs“, il y a une course effrénée au déploiement pour suivre la multiplication des usages.
Le cinéma et l’audiovisuel n’échappe pas à cette règle avec une utilisation croissante de l’IA pour les workflows des productions.
Le déploiement de l’IA implique un nombre croissant de datacenters notamment, les “colocations DC“ (de 500 à 10000 m2) et les “hyperscale DC“ (plus de 10000 m2) qui doivent s’adapter aux spécificités physiques desserveurs GPU, la brique hardware élémentaire de l’IA.
Le fonctionnement des serveurs GPU nécessite de grandes quantités d’énergie ⚡et donc beaucoup d’eau 💧pour leurs refroidissements. Enfin, la construction de nouveaux Data Centers va nécessiter de grandes quantités de béton 🪨.
⚡Energie
Un serveur GPU consomme en moyenne 5kW, soit de 2 à 10xfois plus qu’un serveur CPU.
Source : ASUS Servers.
Cela suppose un approvisionnement énergétique des Data Center IA (GPU) beaucoup plus important que pour les Data Center conventionnel(CPU).
L’IEA dans son récent rapport : “Energy and AI“, souligne qu’entre 2024 et 2030, la consommation des data centers va augmenter de 15%/an soit un taux de croissance de la consommation d’électricité quatre fois supérieur à celui des autres secteurs. Source : IEAp.63.
Semi Analysis à partir de l'analyse de plus de 3 500 datacenters aux USA, parmi les data centers de colocation et les hyperscales existants, mais aussi ceux en cours de développement et de construction ;a modélisé le “Critical IT Power“ *.
Source : AI Datacenter Energy Dilemma – Race for AI Datacenter Space
(*capacité électrique utilisable au niveau du centre de données, disponible pour les ordinateurs, les serveurs et les équipements de réseau hébergés dans les baies de serveurs. Elle exclut l'énergie nécessaire au fonctionnement des systèmes de refroidissement, d'alimentation électrique et autres systèmes liés aux installations dans le centre de données).
Il apparait que le “Critical IT Power“ des data centers aux USA, va passer de 3,3% de la production électrique des USA en 2020 à 14,6% en2028.
Voir graphique.
Si AWS a dépensé 650 millions de dollars pour acheter un “data center nucléaire“ de 960 MW Datacenter dynamics , ces data centers IA seront principalement alimenté par des énergies fossiles. Source : TIME
La contrepartie de cette consommation énergétique est une chaleur fatale croissante à dissiper.
💧 Eau
Les data centers non IA refroidissent leurs serveurs par du :
· “Air Cooling“ jusqu’à une puissance de 40 kW par rack
· “Door Cooling“ pour une puissance entre 40 et70 kW par rack
Mais les data centers IA avec une puissance de rack >70kW, nécessitent une dissipation de chaleur que seul le “direct cooling“ par contact d’eau direct avec les GPU peut assurer, cela entraîne une forte évaporation de l’eau potable qui ne peut pas servir les autres usages domestiques, agricoles et professionnels, confère le bannissement temporaire du data center AI de Microsoft aux Pays-Bas pour avoir consommé 4 à 7 fois plus d’eau potable que prévu. Source : Next.
Au-delà de l’énergie et de l’eau, la construction des DataCenters IA va nécessiter des tonnes de béton.
🪨 Béton
La quantité de béton nécessaire à la construction d’un Data center IA hyperscale (pas de design Data Center dans Betie-one click LCA du SNBPE) n’est pas encore connue, mais c’est très probablement de l’ordre de milliers de tonnes.
Sur la base de FDES d’INIES, Chapes / chapes flottantes en béton et mortier à base de ciment [ép. de 7 à 10cm] - DONNEE ENVIRONNEMENTALEPAR DEFAUT (v.1.2), un m2 de chape à un impact de 74,41 kg CO2eq. Source :INIES.
Pour un hyperscale, l’empreinte va donc se monter à plusieurs milliers de t CO2 eq. (tonnes équivalent dioxyde de carbone).
Après ce constat factuel, que faire pour limiter l’empreinte du déploiement de l’IA ?
Et Maintenant ? 🤷♀️
Au niveau économique, face aux coûts d’investissement nécessaires et aux limites physiques (eau, énergie, ressources), les usages de l’IA vont être de plus en plus monétisés (fini les starters packs gratuits).
Au niveau environnemental en l’état actuel, la trajectoire de décarbonation du numérique est compromise.
Puisque l’IA est appelée à se développer, il sera nécessaire d’optimiser son utilisation, d’autant plus que la hausse significative des coûts qu’elle entraîne constituera une forte incitation à le faire. Il semble également certain que ses usages, notamment dans le cinéma et l’audiovisuel, devront s’inscrire dans une logique de réduction de l’empreinte environnementale.