Électricité et IA : distinguer requête, processus et infrastructure

Combien d’électricité une requête d’IA consomme-t-elle ? La question paraît précise. Sa réponse suffit pourtant rarement à une décision d’entreprise. Un texte court, une longue analyse d’images et un processus répété automatiquement peuvent relever de la même appellation. Le nombre de requêtes détermine aussi la consommation totale d’une application.

Lorsque des hôpitaux ou des entreprises expliquent leur utilisation de l’IA, ils devraient donc commencer par définir le niveau d’analyse. S’agit-il d’un calcul individuel, d’un processus complet ou de l’infrastructure partagée par de nombreuses applications ? Ces niveaux sont liés. Chacun demande des informations différentes et permet des conclusions différentes. Les rendre explicites facilite une discussion sur la valeur créée et les ressources engagées.

L’entretien de Hannah Ritchie avec Scott Galloway, le 20 août 2026, a suscité cette réflexion. Elle y aborde l’importance de l’approvisionnement électrique local pour le développement de l’IA. J’en tire une question personnelle pour les responsables d’organisation : comment structurer la discussion énergétique afin qu’elle éclaire une décision argumentée sur une application précise ? [1]

Commencer par définir l’unité

En 2024, Luccioni et ses collègues comparent 88 modèles sur dix tâches et 30 jeux de données. Leurs essais A100 sans traitement groupé montrent une consommation variable selon tâche et modèle, sans valeur universelle pour les services actuels. [2]

J’en déduis une première exigence pour tout chiffre de consommation : sa description doit l’accompagner. Quelle tâche a été accomplie ? Quelle était l’ampleur des données d’entrée et de la réponse ? La consommation a-t-elle été mesurée ou estimée ? Quelles parties du traitement sont comprises ? Un chiffre apparemment précis dépourvu de ces renseignements est plus difficile à apprécier qu’une fourchette justifiée aux limites claires.

Cela vaut également pour les comparaisons avec des activités quotidiennes familières. Elles peuvent rendre un ordre de grandeur compréhensible. Pour décider, les deux termes de la comparaison devraient toutefois répondre à la même question. Assimiler une réponse individuelle courte à une recherche approfondie modifie la comparaison. Le calcul seul peut aussi couvrir un périmètre plus étroit que le service complet. Le choix de l’unité comparée mérite donc autant d’attention que le chiffre.

Compter un processus complet

Prenons un exemple fictif. Un service administratif d’un groupe hospitalier introduit un outil de recherche dans des documents internes approuvés. Les employés posent des questions sur les procédures d’achat. Le système retrouve des passages pertinents, produit une réponse et recommence après une interruption technique. Les nouveaux documents sont traités en arrière-plan. Les questions visibles donnent à elles seules une image incomplète de ce processus.

Pour planifier, je commencerais par une description simple des volumes. Elle comprend l’usage attendu, les répétitions, le traitement en arrière-plan et la conservation des données nécessaires. La réalisation technique détermine les composantes effectivement présentes. L’objectif est un tableau suffisamment complet pour que le fournisseur puisse y situer ses chiffres. Les valeurs manquantes restent des lacunes visibles jusqu’à leur clarification.

Je placerais ensuite deux lectures côte à côte : les ressources utilisées par résultat exploitable et les ressources totales de l’application sur la période choisie. Elles peuvent évoluer différemment. Un processus plus efficace peut être utilisé beaucoup plus souvent. Les ressources par résultat diminuent alors, tandis que la consommation totale augmente. Savoir si cet usage supplémentaire crée une valeur correspondante constitue une décision distincte sur la finalité de l’application.

Dans cet exemple, « exploitable » signifie que les employés peuvent résoudre leur question légitime de façon fiable. Une réponse plus courte qui oblige plus souvent à relancer la recherche peut allonger le processus complet. L’exigence de qualité devrait donc être fixée avant de comparer l’efficacité. Les applications médicales demanderaient en outre de clarifier leurs exigences professionnelles propres ; l’exemple administratif ne peut leur être transposé sans évaluation.

Considérer l’infrastructure séparément

Le rapport de l’Agence internationale de l’énergie du 16 avril 2026 estime la consommation mondiale des centres de données en 2025 à 485 térawattheures. Sa projection centrale atteint 950 térawattheures pour 2030. Ces chiffres couvrent tous les centres. Le rapport décrit aussi des contraintes locales d’approvisionnement et de raccordement. [3]

Pour la direction d’une organisation, cela soulève une autre question que celle de l’application individuelle : quelles dépendances découlent du lieu d’hébergement et de son approvisionnement électrique ? Un total mondial ne répond que partiellement à cette question locale. Inversement, une contrainte sur un site particulier ne permet pas de déduire une consommation générale pour tous les usages de l’IA. Chaque information devrait conserver son point de référence.

Une organisation qui décide de sa propre infrastructure demande donc d’autres renseignements que celle qui achète un service existant. Pour un fonctionnement interne, la puissance de raccordement, l’utilisation dans le temps et l’approvisionnement disponible font partie de la planification. Pour un service acheté, il faut d’abord examiner les informations fiables disponibles sur la prestation utilisée et la manière dont le fournisseur signale les changements. La décision reste liée au périmètre réel du projet.

Relier clairement électricité et effet climatique

Une quantité d’énergie et une mesure de l’effet climatique s’expriment dans des unités différentes. Leur conversion demande une hypothèse sur la production électrique. Pour une comparaison propre à l’organisation, je demanderais également que l’origine, la période de référence et les limites de cette hypothèse soient traçables.

Je serais particulièrement attentif à l’affirmation d’un impact environnemental évité. Si une application doit remplacer une autre activité, il faut décrire celle qui disparaît réellement. Lorsque le service est supplémentaire, sa valeur peut rester justifiée ; la comparaison change. Une présentation argumentée consigne ces hypothèses avant de chiffrer une économie. Les observations ultérieures peuvent alors être confrontées à l’attente initiale.

L’incertitude peut elle aussi être présentée utilement. Un fournisseur peut donner une mesure pour une partie du traitement et une estimation pour d’autres composantes. Chacune devrait rester identifiable. Un total combiné peut aider à planifier si son incertitude est conservée. Des décimales supplémentaires ne comblent pas une lacune dans l’explication du périmètre couvert par le calcul.

Prendre une décision que l’on pourra réexaminer

Pour une première discussion, je préparerais une page comprenant quatre éléments : la finalité de l’application, le processus complet, l’usage attendu et les besoins en ressources étayés. J’y ajouterais la question ouverte dont la résolution influencerait le plus la décision. Un chiffre du fournisseur peut manquer. L’équipe peut encore ignorer à quelle fréquence un processus déclenché automatiquement est vraiment nécessaire.

Comme fondateur, je m’intéresse au lien entre conception technique et utilisation responsable. Une description claire des volumes peut révéler où se produit un travail inutile et où une consommation supplémentaire sert un objectif défendable. Elle rapproche ainsi la discussion énergétique des décisions qu’une organisation peut effectivement prendre, puis réexaminer.