Exposé — chiffré, sourcé, sans emphase

L'intelligence artificielle, expliquée honnêtement

Ce qu'elle fait vraiment. Ce qu'elle consomme. D'où viennent ses matières premières. Comment réduire son coût. Et ce que trois horizons de temps permettent — ou non — de prévoir.

400 Mdmilliards de paramètres dans un grand modèle actuel
1 050 TWhTWh consommés par les centres de données en 2026
30 ×fois moins cher avec un modèle distillé

Faites défiler

La différence fondamentale

Une calculatrice sait.
Un modèle d'IA parie.

C'est la seule distinction qui compte vraiment, et elle explique tout le reste : les réussites, les erreurs, le coût, et pourquoi on ne peut pas simplement « vérifier le programme ».

Informatique classique · depuis 1945

Déterministe

Un humain écrit les règles. La machine les applique. Même entrée, même sortie, toujours.

  • Le comportement est écrit noir sur blanc dans le code
  • On peut prouver mathématiquement qu'il est correct
  • Une erreur est un bug : localisable, corrigeable
  • Coût de fonctionnement quasi nul

2 + 2 =

4 — et 4 pour l'éternité

Modèle appris · depuis 2017

Probabiliste

Personne n'écrit les règles. Le modèle les déduit de milliards d'exemples, sous forme de nombres.

  • Le comportement est réparti dans des milliards de poids
  • On ne peut que le tester, jamais le prouver
  • Une erreur n'est pas un bug : c'est une probabilité qui a mal tourné
  • Chaque réponse coûte de l'électricité

« La capitale de la France est »

Paris — à 97 %. Lyon à 1 %.

Ce que ça change concrètement

0 %

de chance qu'un tableur se trompe en additionnant une colonne. Le calcul est exact par construction.

1 – 10 %

d'erreurs typiques d'un modèle de langage sur une tâche factuelle précise, même bien configuré.

Ordre de grandeur constaté en production

C'est pourquoi on ne remplace jamais un calcul par une IA. On lui confie ce qui n'a pas de formule : rédiger, résumer, classer, suggérer.

Le mécanisme

Tout un modèle de langage tient dans une seule question

« Quel est le mot suivant le plus probable ? » Posée des milliers de fois de suite, cette question unique produit une dissertation, un programme, une traduction. Rien d'autre ne se passe.

Génération en direct — chaque mot est un pari

Les probabilités affichées sont illustratives, le mécanisme est exact.

Les quatre étapes, sans équation

1

Découper. Le texte devient des jetons — souvent des morceaux de mots. « arborescence » peut devenir « arbor » + « escence ».

2

Situer. Chaque jeton devient une liste de nombres, sa position dans un espace de sens où « roi » est proche de « reine ».

3

Comparer. L'attention : chaque jeton regarde tous les autres et décide lesquels comptent pour lui. C'est là que le contexte naît.

4

Parier. Le modèle produit une probabilité pour chacun des ~100 000 jetons possibles. On en tire un. On recommence.

La chaîne physique

Une réponse d'IA commence dans une mine

Le nuage n'existe pas. Derrière chaque requête il y a du silicium, du gallium, du cuivre, de l'eau ultra-pure et un réseau électrique. Voici la chaîne complète, de la roche à l'écran.

Où se concentre le risque d'approvisionnement

Les chiffres

Ce que ça coûte — en énergie et en euros

Deux dépenses distinctes qu'on confond souvent : entraîner un modèle une fois, et l'utiliser des milliards de fois. La seconde finit toujours par dominer la première.

~1 050

TWh consommés par l'ensemble des centres de données en 2026 — l'équivalent de la consommation électrique du Japon.

Agence internationale de l'énergie
~2 %

de l'électricité mondiale en 2022, avant l'accélération liée à l'IA générative. Le doublement était attendu en quatre ans.

AIE, rapport 2024
0,3 – 3

wattheures par requête à un modèle de langage, selon les estimations. La fourchette est large parce que les acteurs publient peu.

Epoch AI · de Vries
0,3

wattheure pour une recherche web classique, chiffre publié en 2009 — donc pessimiste aujourd'hui.

Google, 2009
~50 GWh

estimation basse de l'électricité consommée pour entraîner un très grand modèle de génération 2023.

Estimations indépendantes
50 – 70 M$

coût de calcul estimé de cet entraînement. Les modèles suivants ont franchi la centaine de millions.

Epoch AI

Calculez votre propre empreinte

15001 0002 000
0,1 Wh — petit modèle3,0 Wh — grand modèle
20 — Québec56 — France350 — Allemagne700 — Pologne

18 kWh / an

Soit environ .

1,0 kg CO₂e / an

Soit environ en voiture thermique.

Estimation d'ordre de grandeur pour l'usage seul, hors fabrication du matériel et hors entraînement du modèle. Elle sert à situer, pas à comptabiliser.

Les leviers

La bonne nouvelle : presque tout est réductible

Dans la plupart des usages professionnels, le gaspillage domine largement le besoin réel. Cochez ce que vous pourriez appliquer — l'effet cumulé se calcule en dessous.

— %

de réduction cumulée sur cette base. L'ordre compte : mesurer d'abord, réduire ensuite, et seulement à la fin contribuer à un projet de reforestation vérifiable. Contribuer sans avoir réduit, c'est payer pour ne rien changer.

Effet cumulé — coût par million de jetons

Projections

Trois horizons, trois degrés d'ignorance

Une projection honnête annonce sa propre fragilité. À cinq ans, on extrapole des tendances mesurables. À cinquante, on raisonne par analogie historique. À cinq cents, on écrit de la philosophie — et il faut le dire.

Ce que l'histoire suggère : le coût d'une technologie s'effondre, son usage explose

Vérifiabilité

D'où viennent ces chiffres

Chaque ordre de grandeur cité renvoie à une source publique et consultable. Les incertitudes sont indiquées quand elles sont importantes — parce qu'elles le sont souvent.

01
Agence internationale de l'énergie — Energy and AI Consommation des centres de données, projections 2026–2030, part de l'électricité mondiale.
02
Epoch AI — How much energy does ChatGPT use? Énergie par requête, révision à la baisse des estimations initiales, coût d'entraînement.
03
Carbon Brief — Five charts on data-centre energy use Mise en perspective des émissions, comparaison avec d'autres secteurs.
04
Our World in Data — Energy of data centres and AI Séries longues, méthodologie explicite, incertitudes documentées.
05
CSIS — From Mine to Microchip Chaîne d'approvisionnement des minerais critiques, concentration géographique.
06
MIT Science Policy Review — Critical minerals for semiconductors Gallium, germanium, terres rares : rôles précis et risques d'approvisionnement.
07
Georgia Tech — Transformer Explainer Fonctionnement de l'attention et de la prédiction du jeton suivant, visualisé.
08
arXiv — Mechanics of Next Token Prediction with Self-Attention Analyse formelle du mécanisme en deux temps : sélection puis composition.
09
Distillation de modèles — guide de mise en production Facteurs de réduction constatés, quantification, arbitrages qualité/coût.

Ce que cette page ne fait pas. Elle ne prétend pas trancher les débats en cours. Les estimations d'énergie par requête varient d'un facteur dix selon les auteurs, parce que les exploitants publient peu et que les méthodes diffèrent. Les projections à cinquante et cinq cents ans ne sont pas des prévisions : ce sont des exercices de cadrage, présentés comme tels. Quand un chiffre est incertain, la fourchette est donnée plutôt que la moyenne.