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• Le Hackathon Boavizta #9 aura lieu le 15 novembre 2024.
• Le thème central est l'intelligence artificielle et ses implications économiques, énergétiques et environnementales.
• Il y aura des experts dans le domaine qui vont participer.
• L'empreinte environnementale de l'IA est difficile à évaluer précisément.
• Il est possible que les émissions de gaz à effet de serre (GES) du secteur numérique doubleraient.
• Microsoft pourrait ne pas atteindre ses objectifs de réduction des émissions de GES en raison des investissements dans l'IA.
• La consommation électrique des centres de données pourrait doubler entre 2022 et 2026 en raison de l'IA et du cloud.
• L'objectif du hackathon est d'examiner différentes ressources pour extraire des données clés dans les trois dimensions suivantes: économique, énergétique et environnementale.
• La croissance de l'IA et tendances sont examinées en termes économiques.
• En termes énergétiques, la croissance et les limites de la demande énergétique mondiale liée à l'IA sont analysées.
• L'événement se penche sur les émissions de GES des GAFAM imputables au développement de l'IA et autres impacts environnementaux.

Enjeux Économiques de l'IA

• Les gains de productivité attendus sont à considérer.
• Le nombre croissant de centres de données est une tendance clé.
• Il peut avoir des limites hardware pour l'entraînement des modèles d'IA générative.
• Une comparaison entre l'IA générative et la recherche Google est pertinente.
• Les applications de "IA for good" sont examinées.
• L'impact des investissements de Trump dans l'IA est considéré

Productivité et IA : L'exemple de Crédit Mutuel

• 900 000 heures ont été libérées grâce à l'IA en 2023, représentant 35% des 2,57 millions d'heures libérées par la technologie.
• Cela équivaut à environ 500 ETP (Équivalent Temps Plein) sur 77 000 employés, basé sur une semaine de 35 heures.
• 39,7 millions d'e-mails clients ont été pré-analysés par l'IA.
• L'IA a permis 19,5 millions de recommandations personnalisées via des assistants virtuels.
• 75 millions de documents clients ont été analysés, sécurisés et intégrés par l'IA.

Explosion du nombre de Data Centers

• Il existe 7378 centres de données dans le monde.

Limites Matérielles de l'Entraînement de l'IA

• En 2027, les plus grands modèles d'IA pourraient atteindre 10^28 FLOPS (ChatGPT4 = 10^26 FLOPS).
• L'architecture actuelle des GPU A100 et H100 créera un goulot d'étranglement en raison de la latence GPU.
• Il faudra multiplier les capacités hardware actuelles afin d'entraîner les nouveaux modèles.
• 10^31 FLOPS est la barrière absolue pour entraîner des modèles d'IA sur les GPU actuels (A100 et H100), attendue dans 7 ans.

Fin de Google Search?

• Google a comptabilisé 84,9 milliards de visites en octobre 2024, générant 173 milliards de dollars et couvrant 57% des produits Google en 2024.
• ChatGPT a pour sa part recensé 133 millions de visites dans le monde au mois d'octobre 2024
• Les utilisateurs passent en moyenne ~10 minutes sur Google contre ~1 minute sur ChatGPT.

Shein: IA for Good ou désastre écologique

• Shein a une réduction de 90% de ses stocks grâce aux prédictions des tendances par le machine learning comparé à ses concurrents.
• Le ratio d'augmentation des émissions de carbone de Shein par rapport à l'augmentation de ses revenus est multiplié par deux contrairement à H&M qui à réduit ce ratio de 22% en 3 ans. Ses émissions de carbone correspondent principalement à:
• 38% pour le transport des produits vers les clients
• et 61% pour les achats et les services de données de sa chaîne de production.

IA for Good

• 78% des entreprises signalent une incapacité à trouver un support suffisant pour utiliser l'IA pour soutenir leur stratégie climatique.

Investissements dans l'IA pendant l'ère Trump

• xAI a réalisé une levée de fonds de 6,6 milliards de dollars en octobre 2024 (valorisant l'entreprise à 157 milliards de dollars) avec l'aide du principal investisseur, Thrive Capital qui a injecté 1,3 milliard de dollars.
• En mai 2024, xAI a levé 6 milliards de dollars, valorisant l'entreprise à 18 milliards.
• Thrive Capital est dirigé par Josh Kushner, le frère du gendre de Donald Trump, Jared Kushner.

Les enjeux énergétiques de l'IA

• Selon Goldman Sachs.
• Les GAFAM investissent dans l'énergie.
• La consommation des centres de données est un facteur clé.
• Une réglementation plus stricte est en cours.
• L'énergie est un goulot d'étranglement.
• Il y a une différence notable entre IA Gen et requête web en termes de consommation énergétique.

Impact de l'IA selon Goldman Sachs

• Demande en électricité pour les centres de données augmentera de +160 % d'ici 2030 (niveau mondial par rapport à 2022).
• Augmentation des émissions de carbone des centres de données doublée d'ici 2030.
• 19 % des workloads des data centers seront liés à l'IA en 2030.

Nouvelles contraintes de réseau aux US

• 8 % de la consommation électrique viendra des data centers.
• Cinquante milliards de dollars devront être investis d'ici 2030 pour générer l'électricité supplémentaire.
• La consommation des centres de données en Europe en 2030 sera similaire à celle des Pays-Bas, de la Grèce et du Portugal combinés.
• La plus vieille infrastructure électrique au monde est en Europe (50 ans): plus de 800 milliards d'euros seront nécessaires pour remettre le réseau à niveau.

Nouveaux investissements énergétiques des GAFAM

• 850 MW de puissance énergétique seront fournis en 2028 par un réacteur nucléaire racheté par Microsoft, suffisant pour alimenter 800 000 foyers américains.
• Si l'énergie consommée par Google avait été 100% décarbonée en 2019, cela aurait quand même émis 530 000 tCO2e de GES à cause des infrastructures nécessaires.
• En 2022, la consommation d'électricité de plusieurs GAFAM dépassait celle de la Slovénie.

Evolution de la consommation électrique des data centers

• En 2022, la consommation était de 350 TWh soit la consommation de l’Arabie Saoudite
• Projection 2030: 970 TWh (x2,7)
• Projection 2035: 1975 TWh (x5,6) sur 10 ans
• Projection 2050: 3550 TWh (x10)
• Plus de 75% des émissions de carbone des centres de données proviennent de l'électricité utilisée durant leur cycle de vie.

La Réglementations environnementales clés se durcissent

• Les centres de données en Allemagne doivent atteindre un PUE inférieur à 1,2 pour ceux déployés après 2026.
• En Chine, les nouveaux centres de données doivent avoir un PUE de 1,5 et 1,2 pour les déploiements à grande échelle.
• Les centres de données allemands doivent utiliser 50% d'énergie renouvelable, puis 100% d'ici 2027.
• Des nouvelles contraintes externes commencent à être appliquées:
  • Irlande: EirGrid a suspendu le développement de 30 centres de données en 2022.
  • Singapour a connu un moratoire de 4 ans depuis 2019.
  • Pays-Bas : Moratoire de 9 mois sur les nouvelles licences pour les méga-centres de données à partir de 2022.

L'énergie : Goulet d'étranglement pour l'IA

• Les politiques publiques ont limité la puissance du DC Amazon de Susquehanna à un tiers de sa capacité (300MW au lieu de 960 MW).
• L'augmentation de la demande en énergie a amené le centre de données à consommer 38 % de la capacité de la centrale nucléaire voisine, la sixième du pays (potentiel de 2 475 MW).
• Les arbitrages des politiques publiques commencent à limiter les capacités des data centers.

Recherche web vs Requete IA

• La consommation d'énergie d'une requête chat GPT est estimée à 6 à 10 fois celle d'une recherche web traditionnelle.

Les impacts environnementaux de l'IA

• Utilisation de l'eau, objectifs environnementaux non-respectés par Microsoft, déchets électroniques et la consommation importante de xAI.
• construction des data centers requiert une quantité importante de béton.

Utilisation importante de l'eau pour l'IA.

• 700,000 litres d'eau douce est évaporée juste pour l'entrainement du Chat GPT-3.
• 4.2 - 6.6 Mds de M³ d'eau nécessaires pour alimenter l'IA en 2027 (soit l'équivalent de la demande du Danemark.)
• Lors des sécheresses en 2022, les data centers Microsoft ont utilisé quatre fois plus d'eau qu'anticipé.
• Meta prévoit implanter un datacenter en Espagne (2023), où la région est connue pour le stress hydrique.

Manquement aux objectifs climatiques de Microsoft liés a l'IA.

• En 2023, 30% d'émissions de GES causés par l'IA augmentent par rapport à 2020.
• La neutralité carbone était l'objectif de Microsoft pour 2030, mais ces objectifs furent modifiés suite à l'adoption de l'IA.
• Google a également vu ses émissions de CO2 augmenter avec l'IA.
• Le Financial Times a publié sur le lobbying par les géants de la Tech afin de modifier les règles de calcul de GHG.

IA et déchets électroniques

• Une augmentation nette des déchets électroniques a été constaté entre 2020 et 2023.
• L'IA générative était responsable de près de 2600 tonnes de déchets en 2023.
• D'ici 2030, le développement de l'IA pourrait engendrer l'équivalent de 10 milliards de cellulaires jetés.

xAI - un vrai colosse qui consomme

• Un accord de puissance de 150 MW provenant du système électrique local (Memphis).
• 4,9 millions de litres d'eau par jour.
• Il faut 122 jours pour monter un super accélérateur de 100 000 GPU H100
• le montage de ce super accélérateur se fera dans une région où le service d'électricité est à risque pour les particuliers, avec un approvisionnement en eau uniquement prélevée de la nature.

Construction des datacenters : le poids du béton

• Environ 26,5 millions de m2 de datacenters seront construits d'ici 2029.
• 8% des émissions globales de CO2 sont liées au ciment.
• le poste “Capital goods” du bilan carbone 2023 de Microsoft, qui inclus la construction des datacenters est passé de 4 à 5,9 millions de tCO2e, entre 2022 et 2023.
• Afin de réduire ces déchets, des partenariats commencent à se former entre fournisseurs cloud, fabricants de béton, et organisations de recherches afin de créer du bétail "vert" qui génère moins d'émissions de CO2.