L’informatique quantique : une planche de salut énergétique pour l’IA ?

La multiplication des projets de datacenters dédiés à l’intelligence artificielle (IA) soulève des inquiétudes concernant la saturation des réseaux électriques, déjà sous pression. Certains projets ont même été ralentis ou abandonnés en raison de ces préoccupations. Face à ce défi, les géants de l’informatique explorent diverses solutions pour gérer cette problématique énergétique, et l’informatique quantique commence à attirer l’attention.

L’informatique quantique pourrait jouer un rôle crucial en prenant en charge les calculs les plus énergivores grâce à des processeurs quantiques (QPU) qui, en théorie, consomment beaucoup moins d’énergie que les systèmes classiques. Cependant, cette approche est-elle réellement viable ?

La consommation de l’IA explose

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation électrique des datacenters pourrait doubler d’ici 2030, atteignant 945 térawattheures (TWh), soit l’équivalent de la consommation actuelle du Japon. Pour les datacenters dédiés à l’IA, cette consommation pourrait quadrupler. Aux États-Unis, le département de l’Énergie prévoit que ces infrastructures pourraient représenter 12 % de l’électricité du pays dans les deux prochaines années.

Albert Liu, fondateur de Kneron, souligne que cette situation entraîne des coûts plus élevés et des déploiements plus longs. Les infrastructures se développent souvent là où l’électricité est disponible, ce qui n’est pas toujours à proximité des clients.

Réduire le calcul pour réduire la demande énergétique

L’informatique quantique pourrait offrir une réponse, promettant de réduire le temps nécessaire pour accomplir des tâches complexes tout en consommant moins d’énergie. Pranav Gokhale, cofondateur d’Infleqtion, explique que les ordinateurs quantiques peuvent gérer des variables complexes avec une consommation énergétique réduite. Cependant, la transition vers cette technologie n’est pas simple. Marta Estarellas, directrice générale de Qilimanjaro Quantum Tech, met en garde contre l’idée que le calcul énergivore puisse être traité en bloc par le quantique.

Un défi majeur réside dans le refroidissement des systèmes quantiques, qui doivent souvent être maintenus à des températures proches du zéro absolu. Ce processus de refroidissement peut consommer plus d’énergie que le calcul lui-même, comme l’indique une modélisation du National Renewable Energy Lab (NREL).

Combien d’énergie le quantique permet-il vraiment d’économiser ?

Évaluer les économies d’énergie potentielles liées à l’informatique quantique reste complexe. Konstantinos Karagiannis, de Protiviti, souligne que les besoins énergétiques de l’infrastructure classique et du refroidissement quantique évoluent avec l’augmentation du nombre de qubits. D’autres techniques, comme des systèmes de contrôle laser fonctionnant à température ambiante, pourraient offrir des alternatives.

Qu’est-ce que cela signifie pour les DSI ?

Les directeurs des systèmes d’information (DSI) pourraient envisager l’informatique quantique comme une technologie de niche, à l’instar des GPU il y a quinze ans. Albert Liu souligne que le quantique pourrait suivre une trajectoire similaire, mais uniquement pour certaines catégories de problèmes. Avant d’intégrer cette technologie, d’autres solutions pour optimiser la consommation énergétique sont déjà disponibles.

La planification énergétique devient un enjeu IT

Le déséquilibre entre l’offre et la demande d’électricité pourrait entraîner une hausse des coûts à court terme. Arif Gasilov met en garde contre les conséquences financières pour les budgets IT, incitant les DSI à intégrer le risque d’approvisionnement énergétique dans leur planification.

En attendant le quantique

Pradeep Tagare, de National Grid Partners, évoque plusieurs solutions déjà mises en place aux États-Unis, notamment la production d’électricité à partir de sources variées et le monitoring en temps réel des réseaux. Les DSI peuvent également réduire leurs coûts énergétiques en utilisant des modèles d’IA adaptés à des tâches spécifiques.

Ces leviers sont à disposition dès maintenant, en attendant que l’informatique quantique réalise ses promesses de réduction de consommation énergétique.

Source : Le MagIT, Agence internationale de l’énergie (AIE), National Renewable Energy Lab (NREL).