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McKinsey anticipe 24 % de hausse annuelle de la consommation électrique

🤖 Models & LLM·Tom Levy·

McKinsey anticipe 24 % de hausse annuelle de la consommation électrique

McKinsey anticipe 24 % de hausse annuelle de la consommation électrique
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Key Takeaways
1McKinsey prévoit une hausse annuelle de 24 % de la consommation électrique des centres de données jusqu’en 2030
2Des tokens moins chers pourraient favoriser une utilisation accrue de l’IA et augmenter la demande d’électricité
3BCG observe que les entreprises les plus avancées encadrent leurs dépenses en tokens, avec des politiques d’encouragement ou de contrôle
💡Why it matters — La baisse des coûts d’usage de l’IA ne garantit pas une réduction de la consommation d’énergie et pourrait au contraire multiplier les usages, accentuant la pression sur le réseau électrique.
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Full Analysis

McKinsey prévoit une hausse annuelle de 24 % de la consommation électrique des centres de données jusqu’en 2030, puis un ralentissement entre 2030 et 2040. Des tokens moins chers pourraient stimuler l’usage de l’IA et la demande d’énergie. BCG observe que les entreprises les plus avancées encadrent leurs dépenses en tokens. Après 2030, la trajectoire reste incertaine.

Après 2030, trajectoire incertaine et arbitrage coût-énergie

McKinsey indique que la croissance des centres de données après 2030 demeure incertaine, les entreprises cherchant encore à déterminer si l’IA apporte suffisamment de valeur. La société prévoit un ralentissement du rythme de croissance à 5 % par an entre 2030 et 2040. Selon McKinsey, à mesure que chaque tâche d’IA devient moins coûteuse et moins énergivore, l’IA s’étend à davantage de domaines et la demande totale d’énergie augmente. Les deux cabinets soulignent que des coûts d’IA plus bas ne se traduisent pas automatiquement par une baisse de la consommation d’énergie et pourraient au contraire conduire à de nouveaux usages.

À court terme, usage accru et forte pression jusqu’en 2030

À court terme, McKinsey estime que des tokens moins chers pourraient favoriser une utilisation plus large de l’IA et accroître la demande d’électricité, alors que des efforts sont menés pour améliorer l’efficacité des modèles, des puces et des centres de données. McKinsey qualifie la demande électrique des centres de données de segment de charge à la croissance la plus rapide sur les marchés de l’OCDE, et précise que, dans plusieurs marchés, ils constituent déjà la principale raison de la hausse attendue de la demande jusqu’en 2030. La société prévoit une croissance mondiale de 24 % par an de la consommation des centres de données jusqu’en 2030. Ces constats interviennent alors que les centres de données consomment déjà davantage d’énergie et que la facturation de l’IA se fait souvent au token. Les deux rapports publiés cette semaine signalent que l’intensification des usages pourrait poser un problème au réseau électrique.

Encadrement des dépenses en tokens chez les entreprises avancées

Selon BCG, les sociétés qui parviennent à contrôler efficacement leurs dépenses en tokens bénéficient des meilleurs résultats avec l’IA. Les entreprises les plus avancées évitent que leurs coûts d’utilisation ne progressent automatiquement. Selon une enquête menée par BCG auprès de 1 300 dirigeants dans plus de 20 secteurs, un groupe d’« entreprises futuristes » a été identifié, dont trois-quarts ont pris une décision explicite sur les dépenses en tokens et les gèrent selon un retour précis. La moitié de ce groupe encourage activement l’usage d’outils d’IA payants, contre 25 % des entreprises en retard, tandis que 22 % des entreprises avancées imposent des limites ou des contrôles pour maîtriser les coûts. Dans ce contexte où modèles et tokens deviennent moins chers, cette baisse de prix peut favoriser des usages plus fréquents et volumineux, ce qui pourrait accroître la pression sur le réseau électrique.

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