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L’intelligence artificielle (IA) consomme déjà énormément d’électricité. Pourtant, une nouvelle étude estime que les futurs agents IA pourraient faire pire. Selon les chercheurs, ces systèmes seraient capables de consommer jusqu’à 136 fois plus d’électricité que les modèles génératifs actuels.
Cette étude a été menée par des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST). Ils ont réalisé ce qu’ils présentent comme la première étude complète consacrée au coût énergétique des agents IA.
Pourquoi les agents IA seront plus gourmands en énergie ?
La différence vient de leur façon de fonctionner. Là où un chatbot classique génère une réponse en une seule étape, un agent IA multiplie les opérations. Il interroge plusieurs fois un grand modèle de langage, lance des calculs et consulte des logiciels externes.
Il parcourt Internet et coordonne plusieurs outils pour accomplir une tâche complexe. Cette autonomie le rend particulièrement utile pour la programmation, la recherche ou encore l’automatisation en entreprise. En contrepartie, cependant, il réclame beaucoup plus de puissance de calcul.
Sous la direction du professeur Minsoo Rhu, l’équipe du KAIST a étudié ces agents comme un nouveau type de charge de travail pour les centres de données. Les chercheurs ont évalué leurs besoins dans des conditions proches d’une utilisation réelle.
Les résultats sont frappants. Les agents IA peuvent mettre jusqu’à 153,7 fois plus de temps à terminer une requête que les méthodes classiques de raisonnement. Pourtant, pendant près de 54,5 % du temps d’exécution, les puissants processeurs graphiques (GPU) restent simplement en attente que des outils externes terminent leur travail.
Autrement dit, ces composants continuent de consommer de l’électricité même lorsqu’ils ne réalisent aucun calcul d’IA. Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Un agent reposant sur un modèle de langage de 70 milliards de paramètres, comparable aux modèles commerciaux actuels, consomme en moyenne 348,41 wattheures pour une seule requête.
Cela représente environ 136,5 fois la consommation d’un chatbot classique chargé de répondre à une question simple.
Une consommation électrique qui inquiète
Pour mieux mesurer l’impact potentiel de cette technologie, l’équipe a imaginé un scénario où les agents IA traiteraient 13,7 milliards de requêtes par jour. Un volume similaire au trafic quotidien du moteur de recherche de Google.
Dans une telle situation, l’infrastructure nécessaire demanderait environ 198,9 gigawatts d’électricité. Cela représente près de la moitié de la consommation électrique moyenne des États-Unis. Ce qui dépasse largement les capacités actuelles des centres de données spécialisés dans l’IA.
Cette étude arrive à un moment où OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic et de nombreuses autres entreprises misent de plus en plus sur l’IA agentielle. Cette dernière étant considérée comme la prochaine grande évolution après les chatbots conversationnels.
Mais les chercheurs estiment qu’améliorer uniquement les modèles ne suffira pas. Selon le professeur Minsoo Rhu, l’avenir de l’IA dépendra autant de son efficacité énergétique que de ses performances.
Les prochaines avancées passeront par des puces plus performantes, une meilleure utilisation des GPU, des centres de données mieux conçus et des infrastructures électriques capables d’encaisser cette demande croissante.
L’équipe défend ainsi une approche globale, où les modèles d’IA, les semi-conducteurs, les serveurs et les systèmes énergétiques seraient développés ensemble. Ce, pour limiter les coûts d’exploitation et rendre l’IA durable sur le long terme.
Cette recherche a été présentée au Symposium international de l’IEEE sur l’architecture des ordinateurs haute performance (HPCA).
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