Bien avant que les premières images IA n’envahissent les fils d’actualité, avant que ChatGPT ne devienne un mot du quotidien, des salles pleines de cartes graphiques se dressaient dans les centres de données du monde entier — à calculer jour et nuit, à évaporer des mégawatts. Fermes de rendu pour le cinéma. Supercalculateurs pour modèles météo et recherche climatique. Et rigs de cryptominage, dont la consommation électrique fut critiquée tôt et à juste titre. Tout cela constitue des étapes évolutives d’une même infrastructure numérique. Puis vinrent les modèles de langage, et soudain chaque kilowattheure sonnait comme un aveu — comme si l’appétit électrique était fondamentalement nouveau et la question de son utilité obsolète.

Physiquement, peu de chose est nouvelle — seulement que des foules de gens lancent désormais des prompts au lieu de calculer des condensats. Savoir si la charge de travail IA est un emploi sensé de ces machines et si le calcul énergétique tient — il y a deux réponses à cela, et une seule est actuellement donnée.

Par unité de rack

Regardez la consommation électrique par unité de rack — par U, par 4,45 centimètres de hauteur serveur dans la baie — et ce chiffre grimpe depuis des décennies. Ce n’est ni alarmant ni exceptionnel ; c’est la trace d’une ligne droite qu’on lit dans n’importe quel centre de données. Ce qui se passe dans la même unité de rack n’a cessé de devenir considérablement plus : plus de cœurs, mémoire plus rapide, chemins plus larges, conversion plus efficace de l’électricité entrante en opérations réellement calculées. Les pertes de conversion — chaleur, pertes en ligne, régulateurs de tension inefficients — ont été réduites progressivement au fil des ans. Ce qui se calcule aujourd’hui dans une unité de rack aurait exigé demi-baie il y a vingt ans.

Qui contemple une unité de rack aujourd’hui la compare implicitement à celle d’il y a cinq ans, dix ans, vingt ans. La tendance ne montre pas : l’IA mange de façon disproportionnée. Elle montre : nous continuons à empiler davantage de capacité de calcul dans la même tôle. Que le total fini soit supérieur à celui d’hier en est la conséquence logique — non la preuve d’un gaspillage.

Les machines gourmandes en électricité, donc, ne sont d’abord rien d’inhabituel. Elles sont l’état stationnaire d’une industrie qui apprend depuis un demi-siècle à tirer davantage de la même empreinte.

Des monstres que nous avons toujours côtoyés

Ouvrez la porte d’un centre de données moderne et vous voyez un monument de machines. Routeurs haute performance qui décomposent et recomposent des flux en térabits. Serveurs ordinaires, des milliers alignés côte à côte. Clusters Kubernetes complexes et immenses, qui démarrent et arrêtent des conteneurs comme des battements de cœur. Fermes de rendu qui calculent pendant des mois pour un seul film. Cryptomineurs transformant du bruit algorithmiquement sûr en argent — une étape évolutive durant laquelle sans doute beaucoup d’énergie fut gaspillée, mais dont l’utilité n’est pas débattue ici. Machines dont la seule tâche est de produire fiabilité aléatoire, car simulations, cryptographie et méthodes de Monte-Carlo n’en exigent pas d’autre. Et supercalculateurs sur lesquels météorologues alimentent des modèles météo et chercheurs traquent des principes actifs, recréent des collisions de particules, projettent des évolutions climatiques.

Tout cela est gourmand en électricité. Tout cela est grand. Tout cela existait bien avant que quiconque ait à épeler le mot volume d’inférence. Et pour chacun de ces systèmes la même règle valait silencieusement : si cela nous sert, c’est un bon investissement.

L’utilité tranche, pas le kilowattheure

Cette règle n’est pas nouvelle — elle est simplement impopulaire en ce moment. Un modèle météo qui fournit alerte précoce aux tempêtes ne se mesure pas à sa facture d’électricité, mais à la question de savoir s’il sauve des vies. Un supercalculateur qui aide à trouver un composé pharmaceutique en des mois qui auraient sinon pris des années ne s’éteint pas sous prétexte que sa consommation annuelle rivalise avec celle d’un petit pays. Une ferme de rendu qui calcule huit semaines pour deux heures de chef-d’œuvre visuel n’est pas discréditée sous prétexte que Pixar faisait simuler ses cônes de lumière pixel par pixel.

Dans chacun de ces cas le bilan ressort positif parce que le gain justifie l’effort. Bien entendu, il y a eu usage gaspilleur — le cryptominage en fut un exemple, et la critique en était justifiée. Mais la question de savoir si le cryptominage est utile, nous ne la mettons pas en débat ici. Ce fut simplement une étape évolutive du monde informatique et communicant numérique. Le seul point débattu est de savoir s’il est légitime de câbler des centaines de milliers d’ordinateurs de pointe en clusters afin que des foules d’humains y lâchent leurs prompts — et si c’est un calcul énergétique qui tient.

Ma réponse : oui. Je crois que nous sommes sur la bonne voie avec l’IA — et même une sacrément bonne.

Le vrai calcul

Celui qui utilise intensivement l’IA a une intuition assez précise de ce qui s’y trouve économisé. Non en électricité — en travail humain. Une analyse de journaux qui coûtait auparavant un demi-après-midi prend trente secondes. Un premier jet de documentation qui aurait englouti une heure de préparatif se tient là en deux minutes — brut, mais utilisable. Une revue de code qui court-circuite la pénible comparaison ligne à ligne. Une proposition d’architecture qui aurait autrement consommé des jours de recherche. Une traduction qui se passe d’un réviseur humain, parce que l’humain ne fait que relire.

Nulle part sur la facture d’électricité ce travail épargné n’apparaît. Nulle part n’est comptabilisé combien de trajets aériens, de déplacements, de pages imprimées, de papier, de bureaux chauffés, de machines à café et de trajets domicile-travail sont évités parce qu’une tâche fut reprise par un serveur d’inférence qui tournait de toute façon. Le débat ne comptabilise que l’entrée — kilowattheure après kilowattheure — et occulte totalement la sortie. Ce n’est pas un bilan. C’est un demi-calcul calibré pour sortir mal.

Un calcul honnête emporterait l’effort évité : les heures de travail libérées pour d’autres usages, les tâches qui n’auraient jamais été entreprises sans IA, la démocratisation de compétences naguère réservées à des spécialistes. Occulter cela, c’est perdre le débat avant qu’il commence — non contre l’IA, mais contre la méthode.

Le vrai problème : l’hypercentralisation

Ceci répond à la question de l’utilité — mais pas celle de l’architecture. Car c’est là que gît le cœur du problème, et il a moins à voir avec l’IA qu’avec ce que les grandes corporations veulent en faire.

La tendance va vers des centres de données dont l’empan rivalise avec Manhattan. Des paysages entiers sont réservés pour des complexes de bâtiments qui ne font rien d’autre que détenir et traiter des données — centralisés à un degré qui rend ridicule toute pensée de décentralisation. Derrière cela se tient un intérêt clair : qui détient les données détient le pouvoir. Qui exploite l’inférence contrôle l’accès. Qui centralise les deux crée de la dépendance.

Cette pulsion d’hypercentralisation a des raisons économiques concrètes qui n’ont rien à voir avec l’efficience. Premièrement : qui monopolise la capacité de calcul crée de la pénurie sur le marché des utilisateurs finaux. Les prix montent, les petits acteurs sont évincés, l’innovation migre là où le capital se concentre — une situation qu’on peut qualifier sans ambages d’odieuse. Deuxièmement — et c’est le point plus subtil : un prestataire qui offre l’inférence centralement récupère gratuitement les données de prompts de ses utilisateurs. Et les données de prompts sont l’or de l’époque. Matière d’entraînement, base d’optimisation, avantage concurrentiel. Qui exploite l’IA localement sur son propre matériel retire ce flux de données à la centrale. C’est précisément ce qu’on veut empêcher.

Ce n’est pas un hasard si l’IA locale sur l’appareil ou sur matériel propre n’est soit pas offerte du tout par les grands prestataires, soit uniquement en forme mutilée, derrière des péages et équipée de fonctions téléphone-maison. L’inférence locale sans fuite de données est un risque pour le modèle commercial. L’utilisateur qui fait tourner son modèle chez lui est un point de données perdu. Le message muet des prestataires dit : utilisez notre nuage, donnez-nous vos prompts, et en retour nous vous donnons quelque chose qui marche. Ça marche — mais à quel prix ?

Données de prompts et volontariat qui manque

Si nous devions conclure que les données de prompts doivent effectivement servir en quelque forme à un entraînement ultérieur — alors cela devrait se faire sur une base volontaire. Non comme aujourd’hui, où l’opt-out est soit impossible, soit pratiquement impossible, parce qu’à peine ou pas du tout facilité. Qui ne veut pas que ses données servent à l’entraînement doit souvent creuser profond dans les politiques de confidentialité, remplir des formulaires nulle part mis en évidence, ou constater qu’il n’existe tout simplement pas de fonction pour cela. Ce n’est pas un opt-out. C’est un opt-in où le défaut est réglé sur « oui » et la sortie mène à travers un labyrinthe.

Une solution honnête serait autre : consentement actif et éclairé. Un dialogue lors de la configuration, pas au paragraphe 47 des CGU. La possibilité d’exporter, de supprimer, d’exclure son historique de prompts de l’entraînement — et cela sans friction, sans files d’attente, sans l’espoir silencieux que la plupart abandonneront de toute façon. Qui veut des données peut les demander. Qui ne veut pas les donner peut dire non — sans désavantage.

Au lieu de cela, la faim de données est travestie en nécessité technique. Mais ce n’est pas une nécessité. C’est une décision. Et cette décision est actuellement prise aux dépens de ceux qui n’ont pas de lobby : les utilisateurs.

Tout cela, ce sont des problèmes de mise à disposition, pas de la technologie. Qui transforme la cupidité des prestataires en argument contre la machine tronque encore le débat. L’IA peut être exploitée autrement. Et qui l’exploite autrement vit quelque chose qui possède sa propre valeur au-delà de la critique architecturale.

Accélération

Ce qui se passe en définitive pour les utilisateurs d’IA se résume en un mot : accélération. Celui qui apprend à déployer correctement l’IA s’accélère. Non au sens d’une production fébrile, mais au sens d’une limite de goulot déplacée. Soudain la contrainte n’est plus le temps disponible, mais la qualité de la question. Bien demander, bonnes réponses — vite. Moyennement demander, réponses médiocres — vite. Les mauvaises questions continuent de produire de mauvaises réponses, simplement elles aussi plus vite.

C’est un déplacement que certains accueillent et que d’autres craignent. Les deux sont compréhensibles. L’accélération soulève ceux qui réfléchissent en chemin, et elle submerge ceux qui ne le font pas. Elle remodelle les marchés, parce que de petites équipes livrent soudain ce qui était naguère réservé à des départements entiers. Elle remodelle l’éducation, parce que l’accès à une assistance compétente n’est plus lié aux horaires de présence ni aux tarifs de tuteur. Elle remodelle aussi les inégalités — dans les deux sens, et ce n’est pas contradictoire mais la réalité d’une technologie qui distribue des outils sans en imposer l’usage.

Du temps, comme toute technologie de rupture en demande

La prudence s’impose donc — non comme méfiance envers la machine, mais comme respect de ce qu’elle nous fait. Toute technologie de rupture doit d’abord être saisie et digérée par nous autres humains. L’automobile a bouleversé le paysage urbain, et il fallut des décennies pour que sécurité, gestion du trafic, voirie, droit des assurances et habitudes collectives rattrapent. Avec Internet, nous ne l’avons en vérité toujours pas réussi. Pour l’écrasante majorité, sa construction demeure un livre scellé de sept sceaux — ils l’utilisent sans comprendre comment les paquets sont routés, le DNS résolu, le TLS échangé. Et c’est très bien tant qu’assez de gens existent qui le comprennent et maintiennent l’infrastructure debout.

Avec l’IA nous nous tenons au début d’un cycle semblable. Elle est jeune, immature, contradictoire. On la comprend mal, on la surestime, on la sous-estime, parfois simultanément. Cela ne change rien au fait qu’elle est venue pour rester. La question n’est pas si — mais comment.

Ne plaidons pas avec la peur

Et là les esprits se séparent. Il existe une faction qui mène le débat avec la peur. Les campagnes de peur sont commodes parce qu’elles épargnent l’effort de penser. Elles n’ont besoin d’aucun argument différencié, d’aucun chiffre, d’aucun contre-calcul — seulement d’un mauvais sentiment et d’un coupable. Ces campagnes viennent, non par hasard, de ce coin politique qui ailleurs aussi préfère les sentiments aux faits : pseudo- et apprentis fascistes qui infléchissent la complexité technologique en questions d’identité nationale, parce que c’est plus facile que d’expliquer comment fonctionne un modèle transformeur.

Nous ne devrions pas y prendre part. Non par naïveté — les risques sont réels, et les nier relève de la publicité. Mais par une conviction plus ancienne : nous pouvons croire en nous-mêmes. En la capacité des humains à faire quelque chose d’outils puissants qui ne maximise pas seulement le profit mais sert également. Science ouverte, éducation accessible, soin aux personnes ayant besoin d’assistance, traduction pour les réfugiés, diagnostic dans les régions sous-dotées — ce ne sont pas des rêves. Ce sont déjà des applications, aujourd’hui, cette année. Les ignorer pour disqualifier globalement l’IA comme coupable climatique, c’est occulter la moitié de la réalité.

Un plaidoyer pour l’exploitation décentralisée

Mais la peur a aussi un côté légitime, et il faut le nommer, surtout de la part de quelqu’un qui juge l’IA utile. La critique des centres de données surdimensionnés et des réacteurs nucléaires destinés à les alimenter n’est pas globalement anti-technologique. Elle vise une architecture que personne n’a choisie, mais qui concerne tout le monde.

C’est pourquoi je plaide pour l’usage local. Pour que le marché s’ouvre à une exploitation décentralisée et privée de l’IA. Les systèmes haute performance devraient être créés régionalement — à l’échelon communal, peut-être aussi un peu plus grand communautairement, portés par des coopératives, des communes, des universités, des associations. Tous les clusters d’inférence n’ont pas à appartenir à un hyperscaleur. Tous les modèles n’ont pas à vivre derrière une API qui pompe les données.

Ce qu’il faut pour cela n’est pas révolutionnaire — c’est connu : des contrats fiables pour l’utilisation avec des données privées. Souveraineté des données clairement définie, pas de téléphone-maison, pas d’écoute, pas d’entraînement sur les prompts des utilisateurs sans consentement. Des modèles open source qui tournent localement, sur du matériel qu’on contrôle soi-même. Un monde IA alternatif, bâti sur la transparence plutôt que sur des pièges à commodité. Les gens accompagneraient un tel monde avec davantage de compréhension, parce qu’ils peuvent lui faire confiance. La confiance ne naît pas de promesses marketing mais de l’intelligibilité.

Personne n’est obligé de faire tourner son modèle sur un smartphone de poche. Mais l’option de le faire — ou de le faire sur son propre serveur, dans une association, dans un établissement communal —, cela change le rapport de force. Qui peut choisir négocie autrement. Qui n’a qu’une option mendie.

Aveux d’un amoureux des vidéos IA

Et puisque je m’outre à ce propos : j’aime les vidéos IA. r/aivideos est l’un des rares subreddits dans lesquels je sombre régulièrement. Beaucoup y est kitsch, beaucoup y est amateur, beaucoup y est techniquement impressionnant et creux de contenu — et certaines choses sont tout simplement géniales. La vitesse à laquelle ces outils évoluent coupe le souffle. Ce qui paraissait curiosité il y a deux ans est aujourd’hui un média capable de porter des récits sérieux.

J’en suis certain : dans les prochaines années j’aurai vu un film IA qui m’impressionnera absolument. Non à cause de la technique — elle m’impressionne déjà — mais à cause du récit, de la patte, de la vision derrière. Peut-être viendra-t-il de quelqu’un qui n’aurait jamais pu filmer sans ces outils. Peut-être de quelqu’un qui jusqu’alors savait seulement écrire et qui soudain réalise. Peut-être, qui sait, surgira-t-il un jour un film de ma plume. Je le souhaiterais. Et je ne vois aucune raison de ne pas le dire.

Ce que cela a à voir avec libcom.de

Depuis un quart de siècle je construis sur de l’infrastructure open source — et depuis plusieurs années cela inclut l’exploitation de piles IA, honnêtement pondérées, avec mesure et sans illusions. Le calcul environnemental en fait partie. Mais il appartient à un calcul total qui soupèse entrée et sortie l’une contre l’autre, non à une polémique qui ne compte qu’un côté.

Il ne s’agit pas seulement du propre serveur d’inférence. Il s’agit de la question de ce à quoi devrait ressembler un paysage informatique qui utilise l’IA sans céder de souveraineté. Modèles locaux, piles conformes à la vie privée, souveraineté des données contractuellement garantie — ce n’est pas une niche pour idéalistes mais une alternative pratique qui fonctionne déjà aujourd’hui.

Si vous vous demandez comment l’IA peut être déployée utilement dans votre environnement — utile et responsable — écrivez à contact@libcom.de. Nous ouvrons le calcul, honnêtement, sans pression commerciale, avec le regard sur ce qui dure à long terme.

Les monstres dans la baie ne sont pas nouveaux. Nouveau est seulement qui les opère désormais. Et cela, je crois, est une bonne nouvelle — pourvu que nous veillions à qui tient la prise.

Et une dernière chose, en guise de conclusion. Aux gens qui protestent contre ces centres de données surdimensionnés, qui manifestent contre les centrales nucléaires qu’on veut adjoindre aux géants de l’IA — j’exprime mon soutien. Non parce que je rejette l’IA, mais parce que, comme eux, je ne veux pas qu’une technologie que je juge pertinente aboutisse dans une architecture que personne ne peut contrôler. Leur protestation n’est pas anti-progrès. Elle est pro-démocratique. Et elle est nécessaire.

Note : Cet article offre une orientation générale sur le débat écologique autour de l’IA et ne remplace aucun conseil spécialisé écologique ni énergétique. Les comparaisons sont illustratives et reflètent l’état du débat au moment de la publication ; toutes les indications sont fournies sans garantie.