🎤 Les coûts cachés de l’IA menacent-ils son avenir ? (Albert Meige, Arthur D. Little)

Albert Meige: [0:01] Je ne vous parle pas de tout ce qui est génération de vidéos qui, pour l'instant, sont quasiment gratuits, mais un des chiffres qui me sidèrent, Albert Meige: [0:11] c'est générer 5 minutes de vidéos sur Gemini, ça consomme autant d'énergie que charger une Tesla. Donc, sur le long terme, on voit bien que ça ne peut pas durer. Monde Numérique : [0:27] Bonjour Albert Meige. Albert Meige: [0:29] Bonjour Jérôme. Monde Numérique : [0:30] Vous êtes associé au sein du cabinet de conseil Arthur Delittle, vice-président de l'association Impact AI et co-auteur d'un rapport de l'Institut BlueShift, pour être précis, sur les impacts et les coûts cachés de l'intelligence artificielle. D'abord, est-ce que vous pouvez nous en dire un petit peu plus sur le pourquoi et le contexte de ce rapport ? Albert Meige: [0:50] Oui, effectivement. Ce rapport qui s'appelle, la traduction française du titre, c'est « Les dépendances cachées de l'IA ». On s'intéresse à trois grands volets. Un premier volet qui est l'impact réel de l'intelligence artificielle, impact notamment environnemental. Deuxième volet, quelles sont les dépendances et les vulnérabilités que ça crée pour les utilisateurs et les utilisatrices, et en particulier pour les entreprises utilisatrices. Et puis enfin, en toile de fond, toutes les questions d'autonomie stratégique que cela pose. Monde Numérique : [1:18] Alors en gros, ce que dit ce rapport, c'est que l'IA, c'est fantastique, mais ce n'est pas anodin en termes d'impact environnemental et aussi tout simplement financier. Et vous dites, attention, ça va coûter de plus en plus cher. Albert Meige: [1:33] Oui, on a l'impression quand on utilise l'IA que c'est un logiciel comme les autres, un software comme les autres, alors qu'en réalité, derrière, il y a une infrastructure physique et cette infrastructure devient une infrastructure critique au même titre que d'autres types d'infrastructures. Et quand on utilise, on ne se rend pas toujours compte du coût que ça peut représenter. Et il y a un découplage complet entre les investissements qui sont faits, qui se chiffrent en milliards, enfin même en dizaines, voire centaines, voire milliers de milliards d'euros ou de dollars. Vous avez peut-être vu, sans doute vu passer les derniers tours de table d'OpenAI de 40 milliards, les investissements qu'ils veulent faire d'ici 2030 qui se chiffrent en milliers de milliards. Et donc, quand on regarde ces investissements et qu'on les met en regard de la valeur qui est effectivement créée, du chiffre d'affaires qui est généré, Il y a un découplage complet, si bien qu'aujourd'hui, le modèle économique, et en particulier pour les investisseurs, il ne fonctionne pas. Et ce que ça veut dire, et c'est une des conclusions qu'on tire dans le rapport, c'est qu'il n'y a pas d'autre solution à ce qu'à un moment donné, les prix augmentent. Monde Numérique : [2:40] Donc pour vous, ça va augmenter, le ChatGPT ou Gemini à 20 dollars, ou même à 8 euros, ça ne va pas durer. Albert Meige: [2:47] Ça ne peut pas durer sous cette forme-là. Monde Numérique : [2:50] Il y a la pub aussi qui arrive pour le grand public. Albert Meige: [2:52] Alors, quand je dis le prix va augmenter, ça va augmenter d'une manière ou d'une autre. Donc, ça peut être en euros, en dollars, et ça peut être à travers la pub ou à travers d'autres mécanismes de financement. Et il y a un scénario que je n'exclurai absolument pas, c'est que demain, soit les États-Unis, soit OpenAI ou les fournisseurs de solutions décident que l'IA pour les entreprises ou les individus européens, c'est cinq fois plus ou dix fois plus. Monde Numérique : [3:19] D'où l'intérêt de développer des modèles souverains, européens, français. On pense bien sûr à Mistral, ils sont un peu seuls, il n'y en a pas beaucoup d'autres. Donc ça, c'est l'autre coup, entre guillemets, c'est l'impact sur la souveraineté numérique. C'est la question de la souveraineté numérique. Albert Meige: [3:41] C'est exactement ça. Donc il y a effectivement, comme vous le dites, il y a développer nos propres modèles, mais il y a aussi développé notre propre puissance de calcul parce qu'aujourd'hui, on dépend quand même assez largement de la puissance de calcul non européenne. Et on a effectivement, pour en parler un petit peu de souveraineté européenne, la chaîne de valeur de l'IA est extrêmement concentrée et on a tous en tête la concentration du côté applicatif, que ce soit le cloud, les écosystèmes de données, les applications... Mais en fait cette chaîne de valeur elle est aussi extrêmement concentrée sur les phases amont avec le design des processeurs avec Nvidia qui a, plus de 80% du marché la lithographie qui est une des phases importantes de la fabrication des processeurs, alors là on a de la chance c'est une entreprise européenne ASML qui a 100% du marché qui. Monde Numérique : [4:35] Fabrique les machines qui permettent de le faire. Albert Meige: [4:37] Qui fabrique les machines qui permettent de faire la lithographie Voilà. Monde Numérique : [4:40] Mais ce n'est pas elles qui fabriquent les puces. Albert Meige: [4:42] Ce n'est pas elles qui fabriquent, parce qu'ensuite c'est fabriqué, c'est principalement l'écosystème taïwanais. Mais la bonne nouvelle dans tout ça, c'est qu'aucune entreprise et aucune nation n'est véritablement autonome, même pas les Américains, et donc ça, ça peut aussi donner un certain nombre de leviers. L'écosystème taïwanais, il n'est pas prêt d'être appliqué sur le sol américain avant 10 ou 15 ans. Monde Numérique : [5:01] Et oui, tout le monde est interdépendant en réalité. Alors au-delà du coût financier, il y a un autre point que vous soulignez, que l'on connaît, qu'on évoque déjà, mais que vous mettez en chiffres, si on peut dire, c'est le coût environnemental de l'intelligence artificielle. Albert Meige: [5:16] Vous savez aussi bien que moi qu'il y a une explosion du nombre d'utilisateurs, qui va d'ailleurs être exacerbée dans le futur par toutes les applications embarquées de l'IA, c'est-à-dire l'IA qui est directement embarquée au sein du navigateur web, voire au sein du système d'exploitation, qui fait que demain, on va utiliser l'IA sans même savoir qu'on utilise l'IA, parce que ce sont nos outils qui l'utilisent à notre place. Il y a une explosion de la complexité des requêtes. Un truc qu'on n'a pas forcément en tête, c'est qu'une requête simple sur un chat GPT version 4, en termes de consommation énergétique, c'est à peu près la même chose qu'une requête sur Google. En revanche, quand on fait la même requête sur GPT 5, dernière version, le coût énergétique est quasiment 100 fois plus élevé. Je ne vous parle pas de tout ce qui est génération de vidéos, qui, pour l'instant, sont quasiment gratuits. Mais un des chiffres qui me sidère, c'est générer 5 minutes de vidéo sur Gemini. Albert Meige: [6:16] Ça consomme autant d'énergie que chargée une Tesla. Donc, sur le long terme, on voit bien que ça ne peut pas durer. Monde Numérique : [6:23] Albert, on est sûr de ces chiffres, parce que régulièrement, il y a des chiffres qui sont avancés. Je ne dis pas ça pour vous. Des chiffres qui sont avancés. Et puis après, on s'aperçoit qu'en fait, ça a été calculé un peu avec les pieds c'est très difficile quand même de mesurer l'impact environnemental de l'IA. Albert Meige: [6:43] C'est très difficile et en particulier à cause du fait que le reporting et la transparence qu'on exigeait des fournisseurs de solutions ou qu'on exige des fournisseurs de solutions ou qu'on devrait exiger, a progressé jusqu'à 2023, il y a eu un pic en 2023 au niveau de la transparence à partir de 2024 il y a eu un écroulement de la transparence et 2025 c'est guère mieux donc on ne va pas dans le bon sens c'est très difficile de trouver des chiffres, on a fait pour l'étude sur les dépendances cachées d'IA on a fait une soixantaine d'entretiens avec des experts à la fois chez les entreprises utilisatrices et les startups et les grands fournisseurs de solutions, donc on est parvenu à obtenir des chiffres qui sont relativement fiables en revanche la difficulté qui subsiste c'est qu'il n'y a pas de standardisation dans ces chiffres Donc les protocoles de mesure ne sont pas forcément les mêmes d'un modèle à l'autre. Et donc on peut se retrouver à comparer des choux et des carottes, si vous me passez l'expression. Mais les chiffres que j'avance sont relativement certains. Monde Numérique : [7:45] Est-ce que ça a du sens de parler de sobriété numérique en tant qu'utilisateur de l'IA, que ce soit les entreprises elles-mêmes ou même les particuliers ? Est-ce qu'il faut faire attention à ne pas trop demander au LLM ? Albert Meige: [8:01] Oui, alors plusieurs niveaux de réponse. Premier niveau de réponse, le LLM n'est pas la réponse à tout. Il y a tout un tas d'applications où on n'a pas besoin d'IA générative, où on n'a pas besoin de LLM. Ça reste néanmoins d'intelligence artificielle, mais on est sur des modèles qui sont beaucoup moins gourmands d'un point de vue énergétique, mais précisément conçus pour une tâche spécifique. Albert Meige: [8:24] Après, malgré tout ce qui drive aujourd'hui l'explosion des besoins en puissance de calcul, ce sont les lèmes, que ce soit pour le texte, mais aussi la génération d'images et la génération de vidéos, je pense qu'il y a des usages qui vont disparaître, enfin disparaître dans le sens où toutes les vidéos de chats qui font n'importe quoi et qui ne servent pas à grand chose, qui sont débitées sur TikTok aujourd'hui elles sont quasi gratuites mais vu le coût, notamment énergétique, elles ne resteront pas gratuites, donc elles risquent de se transformer. Mais il y a des chiffres derrière ça qui sont, je pense, qui sont importants d'avoir en tête, parce qu'il y a eu un peu un discours de greenwashing autour de ces outils, en disant, ne vous inquiétez pas, ce qui coûte cher, c'est l'entraînement de l'IA, en revanche, l'utilisation de ces outils ne coûte pas cher, mais en fait, ça c'est vrai quand il s'agit de quelques requêtes, mais quand on parle de centaines de millions d'utilisateurs et qu'on passe à l'échelle, en fait, on a 95% sur l'ensemble du cycle de vie d'un LLM, on a 95% de la consommation énergétique qui est sur l'utilisation et non sur l'entraînement. Monde Numérique : [9:37] Est-ce qu'on ne peut pas, malgré tout, avoir espoir dans l'amélioration de ces systèmes-là ? On sait que toute l'histoire du numérique, c'est une histoire d'efficience au fur et à mesure. Les systèmes deviennent plus performants, moins consommateurs en énergie et en ressources. Albert Meige: [9:54] Oui, évidemment, vous avez complètement raison. Les modèles vont s'améliorer d'un point de vue énergétique. Après, il y a toujours la question du fameux effet rebond, où même si les modèles s'améliorent, on va toujours utiliser le maximum de la capacité qui est disponible. Moi, j'ai commencé ma carrière dans le monde académique. Je développais des modèles numériques pour comprendre des phénomènes physiques très compliqués. Et le point de référence, c'est qu'il faut que ma simulation ait fini de tourner le lendemain. Et aujourd'hui c'est toujours la même référence sauf qu'on a beaucoup plus de puissance de calcul on utilise toujours le maximum de ce qu'on a de disponible, c'est le fameux effet rebond donc moi je suis pas très, je suis pas très optimiste sur le fait que la tendance de consommation énergétique à laquelle on assiste va aller en s'aménuisant on est déjà sur des chiffres qui sont très élevés, l'IA seul c'est 60 TWh par an, ça risque d'être multiplié par 5 d'ici 2030. Monde Numérique : [10:54] Mais il y a aussi l'impact positif de l'IA dans ce domaine que vous soulignez d'ailleurs. Albert Meige: [11:00] On a beaucoup travaillé avec mon équipe chez Arthur D. Little sur l'adaptation au changement climatique. On a sorti une très jolie étude avec les Nations Unies l'année dernière sur ce sujet-là. Et on a regardé quelles étaient les familles de technologies qui permettent d'implémenter les stratégies d'adaptation. Et en fait, une des trois familles de technologies clés, ça va être le numérique et l'intelligence artificielle. On ne s'adaptera pas au changement climatique sans IA. Donc, je voudrais déjà apporter ce petit bémol. Oui, qui est important. Monde Numérique : [11:28] Effectivement. C'est un outil pour trouver des solutions d'optimisation, de substitution, etc. Albert Meige: [11:34] Voilà, c'est un outil qui a ses deux faces, comme toujours, avec les points positifs et les points négatifs. Monde Numérique : [11:40] Alors, on a parlé du coût financier, du coût environnemental. Il reste la question des données. Les données pour les entreprises, c'est stratégique. Et là aussi, vous dites, attention, on ne peut pas faire n'importe quoi avec l'IA aujourd'hui. Albert Meige: [11:53] Oui, évidemment, c'est une préoccupation. En particulier, quand elles ne sont pas hébergées. Enfin, pour les entreprises européennes, c'est un problème quand elles ne sont pas hébergées en Europe. C'est des choses qu'on aborde un petit peu dans ce rapport, mais dans une moindre mesure que ce dont je viens de parler. Et c'est des choses qu'on a abordées dans d'autres publications un peu plus anciennes. Il y a effectivement un phénomène de verrouillage. Là, je ramène à la chaîne de valeur dont je parlais tout à l'heure, qui est extrêmement concentrée. Albert Meige: [12:25] Et donc, quand les entreprises développent des applications en s'appuyant sur ces infrastructures, il faut bien sûr penser ces applications pour qu'elles soient portables d'une application à l'autre. Et contractuellement, dans la mesure du possible, il faut s'assurer que si on souhaite migrer un jour d'un fournisseur à un autre, qu'on puisse migrer les données. Je prends un exemple qui est tout simple, mais pour que les auditrices et les auditeurs comprennent. Si ça fait trois ans que vous utilisez ChatGPT dans un contexte pro notamment, c'est un exemple qui est très simple. À l'intérieur de l'application, vous avez vos conversations organisées en projet. L'outil en sait de plus en plus sur vous, vos habitudes, sur la façon dont on répond aux questions que vous posez, etc. Et si demain, vous souhaitez migrer sur Gemini, ça c'est mission impossible quand on est un individu, parce qu'il n'y a pas d'outil de migration de ces données. Donc oui, la question des données est évidemment clé, à la fois d'un point de Albert Meige: [13:24] vue confidentialité, mais aussi à la fois d'un point de vue migration de celles-ci. Monde Numérique : [13:28] Alors, au-delà du constat, Albert Meij, qu'est-ce qu'il conviendrait de faire ? Est-ce qu'on peut dire que la balle est dans le camp du privé, des pouvoirs publics ? Albert Meige: [13:39] Un peu des deux. Sur les questions de mitigation du risque autour des dépendances dont je parlais tout à l'heure, nous, des choses qu'on aime bien faire avec nos clients, je ne sais plus si on l'a dit, mais moi je suis associé dans un cabinet de conseil en stratégie et ce qu'on cherche à faire sur ce type de questions c'est de cartographier l'ensemble des dépendances, dans l'ensemble de la chaîne de valeur aller le plus profondément possible et puis identifier les points de vulnérabilité, les endroits précis où si à cet endroit il y a une défaillance, qu'est-ce que ça implique pour mon business ? Et puis se préparer à avoir les solutions si ces vulnérabilités se manifestent effectivement. Monde Numérique : [14:26] Oui, et ça, c'est ce qu'on appelle la résilience, la résilience numérique. Et justement, les pouvoirs publics, le gouvernement vient d'annoncer la création d'un indice de résilience numérique. De quoi s'agit-il ? Bien sûr. Alors, on passe un peu d'un thème à l'autre, mais on évoquait la question de la souveraineté numérique. Je crois que vous parlez notamment, lors d'une intervention récente, vous avez évoqué la question de la résilience. Souveraineté, résilience, c'est-à-dire comment faire face à cette dépendance. Vous dites qu'il faudrait un indice de résilience numérique, c'est ça ? Albert Meige: [15:06] C'est la ministre dans son discours il y a quelques jours à Bercy qui a présenté cet indice de la résilience, qui est sans doute un bon complément de ce que je disais juste avant, c'est-à-dire cartographier les dépendances auxquelles on est sujet et puis les vulnérabilités que ça peut représenter. Ensuite, en complément, enfin en synthèse, il y a trois types de vulnérabilités. Il y a une vulnérabilité qui est stratégique, qui est liée à la structure de la chaîne de valeur et au fait qu'on est verrouillé à certains très gros acteurs. Une vulnérabilité qui est environnementale parce qu'aujourd'hui on sait que ça consomme beaucoup, qu'il y a un impact important mais on ne sait pas exactement le quantifier et puis une vulnérabilité qui est économique parce qu'on ne paye pas le vrai coût de l'IA, c'est le, découplage entre les investissements et le chiffre d'affaires et donc sur chacune de ces vulnérabilités il est bon, de mettre des actions en face de ça, par exemple sur la vulnérabilité économique, plus une entreprise utilise l'IA, plus elle est exposé à cette vulnérabilité et plus il faut prendre en compte le coût réel. Donc ça, ça veut dire soi-même essayer d'estimer quel pourrait être le coût, quelle pourrait être l'augmentation future des prix pour éviter que ça nous pète à la figure le jour où les prix augmentent effectivement. Monde Numérique : [16:20] Qu'est-ce que vous dites en conclusion, qu'est-ce que vous direz aujourd'hui aux entreprises et aussi aux particuliers dans leur paysage ? Approche de l'intelligence artificielle au quotidien ? Albert Meige: [16:32] Aux entreprises, on voit bien qu'on est dans un... En particulier, les grandes entreprises qui sont exposées à des instabilités géopolitiques, bien identifier tous ces points de vulnérabilité absolument essentiels. Donc là, je renvoie à un certain nombre de choses que je viens de dire. Et au particulier, s'il vous plaît, arrêtez de générer des vidéos avec des chats. Ça équivaut à charger une Tesla. Monde Numérique : [17:01] Et bien voilà, le message est passé. On verra s'il a des chances d'être entendu. Monde Numérique : [17:07] Merci beaucoup Albert Meige, auteur de cette étude sur l'impact des coûts cachés de l'IA et vice-président de Impact AI.