Les projets de centres de données liés à ChatGPT pourraient atteindre une puissance électrique comparable à celle de New York, puis s’ajouter à d’autres infrastructures déjà planifiées. Derrière ces chiffres, une question concrète se pose : les réseaux, les ressources en eau et la transition énergétique pourront-ils suivre le développement de l’IA ?
En bref : ChatGPT et une demande d’électricité hors norme
- 10 gigawatts : la puissance annoncée pour de futurs centres de données d’OpenAI, rapprochée de la consommation de New York lors des pics estivaux.
- 17 gigawatts supplémentaires correspondent à d’autres projets planifiés. Leur addition donnerait une puissance comparable à celle de New York et de San Diego réunies pendant une vague de chaleur.
- Le nucléaire ne devrait fournir qu’une part limitée des capacités nouvelles d’ici 2030, selon le chercheur Andrew Chien.
- L’électricité n’est pas le seul enjeu : refroidissement des serveurs, émissions de carbone et déchets de processeurs pèsent aussi dans le bilan.
Pourquoi la consommation énergétique de ChatGPT change d’échelle
Les chiffres annoncés décrivent une puissance de 10 gigawatts pour de futurs sites d’OpenAI, à laquelle s’ajoutent 17 gigawatts de projets déjà planifiés. Cette comparaison avec New York porte sur la capacité nécessaire lors des pics de demande, pas sur une facture annuelle directement équivalente : puissance et énergie consommée ne mesurent pas la même chose.
Pour saisir l’enjeu, imaginons une entreprise fictive, Luma, qui utilise ChatGPT pour rédiger des comptes rendus et répondre aux demandes de ses clients. Une requête isolée reste modeste à l’échelle d’un réseau électrique ; multipliée par des millions d’utilisateurs, et soutenue par des modèles toujours plus sollicités, elle contribue à tirer les besoins des serveurs vers le haut.
Une comparaison avec New York à interpréter avec soin
Les promoteurs de ces infrastructures répondent à une demande qui aurait été multipliée par dix en 18 mois, selon Sam Altman. Pour les énergéticiens, l’enjeu n’est donc pas seulement le nombre de requêtes, mais la capacité à alimenter des installations puissantes à toute heure, sans fragiliser les autres usages.
Andrew Chien, professeur à l’université de Chicago, estime que l’informatique pourrait représenter de 10 à 12 % de l’électricité mondiale d’ici 2030. Il s’agit d’une projection, et non d’un niveau déjà atteint : elle signale l’ampleur possible du changement si la croissance des calculs se poursuit.
