De l'industrie à la santé, en passant par le transport ou le commerce, l'intelligence artificielle est utilisée dans des domaines toujours plus nombreux. Mais sa mise en œuvre n'est pas sans poser certaines difficultés.

L'un de ces problèmes récurrents est la consommation d'énergie nécessitée par l'utilisation de l'IA. Elle est d'ores et déjà considérable et ne peut qu'augmenter dans les années à venir.

En effet, selon une récente étude, les dispositifs d'IA pourraient consommer de 85 à 134 térawattheures (Twh) à l'horizon 2027. Soit autant que certains pays.

Pour répondre à ces besoins énergétiques croissants, l'utilisation d'énergies fossiles, comme le gaz, le pétrole ou le charbon, ne serait pas très opportune. En effet, elle se traduirait par une forte émission de gaz à effet de serre.

C'est pourquoi il semble urgent de trouver une autre solution. Qui passe, selon Sam Altman, le cofondateur, avec Elon Musk, de la société OpenAI, par ce qu'il appelle une "percée énergétique".

Autrement dit l'existence d'une source d'énergie efficace et sans danger pour la planète, qui soit en mesure de satisfaire les besoins énergétiques plus importants que prévu de l'IA. Dans l'esprit de Sam Altman, il pourrait s'agir de l'énergie solaire, mais elle est encore très coûteuse.

Il place donc ses espoirs dans la fusion nucléaire, un processus dans lequel deux noyaux d'atomes légers s'unissent pour en former un plus lourd. Cette fusion se traduit par une très puissante libération d'énergie.

Un contrat a d'ores et déjà été conclu entre une entreprise informatique américaine et Helion Energy, un groupe spécialisé dans le développement de la fusion nucléaire. De fait, l'énergie dont elle a besoin devrait lui être fournie, à l'horizon 2028, par une centrale fonctionnant avec ce procédé.

Or, Sam Altman a investi d'importants capitaux dans Helion Energy. Ce qui montre le crédit qu'il porte à la fusion nucléaire. C'est en effet une technique propre et sécurisée, capable de produire des quantités illimitées d'énergie. De quoi couvrir les besoins de l'IA sans augmenter une empreinte carbone déjà notable.

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