L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) représente un tournant majeur dans divers domaines, marquant une nouvelle ère comparable à celle de l’essor d’Internet. Pourtant, un élément crucial souvent éclipsé par cette transformation est la consommation d’énergie. À mesure que les technologies d’IA évoluent et s’intègrent dans la vie quotidienne, des véhicules autonomes aux recommandations de santé, les exigences énergétiques liées à ces innovations prennent une ampleur croissante.
L’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles, nécessite une puissance de calcul substantielle, ce qui implique un approvisionnement constant et abondant en électricité. L’appétit croissant pour les centres de données indique que l’avenir de l’IA ne repose pas uniquement sur le développement d’algorithmes avancés, mais également sur la capacité à fournir l’énergie nécessaire pour les soutenir, tout en respectant des critères environnementaux.
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L’empreinte énergétique impressionnante de l’IA
Une requête individuelle traitée par des systèmes comme ChatGPT consomme environ 0,3 watt-heure d’électricité. Bien que cela semble minime, à l’échelle mondiale, avec plus de 700 millions de requêtes gérées quotidiennement, la consommation d’énergie cumulée grimpe à plus de 210 mégawatt-heures par jour. Ce chiffre impressionnant équivaut à l’énergie nécessaire pour alimenter environ 35 000 foyers aux États-Unis pendant une année entière. De telles statistiques soulignent que les besoins énergétiques de l’IA ne sont pas qu’une simple note de bas de page ; ils occupent une place centrale dans les discussions sur l’avenir de la technologie.
Les prévisions suggèrent qu’en 2026, la consommation énergétique des centres de données mondiaux dépassera 1 000 térawatt-heures, éclipser les usages totaux d’énergie de nombreux pays développés. De plus, d’ici 2030, l’IA pourrait représenter jusqu’à 3 % à 4 % de la consommation mondiale d’électricité. Cette escalade rapide soulève une question cruciale : comment alimenter la révolution de l’IA de manière durable tout en tenant compte de nos préoccupations croissantes concernant le changement climatique ?
Les limites des énergies renouvelables
Bien que les sources d’énergie renouvelable, telles que l’éolien et le solaire, soient des éléments clés de notre avenir énergétique, elles rencontrent des défis notables. Leur production est souvent intermittente, dépendante des conditions environnementales et limitée par les capacités de stockage. En revanche, l’énergie nucléaire présente une alternative convaincante, offrant un approvisionnement constant d’énergie, à faibles émissions de carbone et peu encombrant. Cette capacité unique fait de l’énergie nucléaire un candidat idéal pour répondre aux besoins énergétiques d’un monde dominé par l’IA.
IA et nucléaire : une relation symbiotique
Les grandes entreprises technologiques commencent à reconnaître cette synergie. Par exemple, Microsoft a investi dans Helion Energy, un pionnier de la technologie de fusion nucléaire, et recrute activement des spécialistes en nucléaire pour améliorer ses opérations de centres de données. De même, Amazon Web Services et Google explorent des solutions nucléaires modulaires. Ces mouvements stratégiques indiquent un avenir où les systèmes d’IA et d’énergie nucléaire sont interconnectés.
De plus, l’IA n’est pas seulement un consommatrice d’énergie ; elle améliore également l’efficacité de la production d’énergie nucléaire. Des technologies avancées d’apprentissage machine sont utilisées pour :
- Anticiper les besoins de maintenance avant que des pannes d’équipement ne surviennent
- Améliorer l’utilisation du combustible et optimiser la performance des réacteurs
- Modéliser des conceptions de réacteurs de nouvelle génération
- Assurer la sécurité des installations grâce à une surveillance en temps réel
Ces innovations devraient réduire les coûts d’exploitation, améliorer les protocoles de sécurité et accélérer les avancées dans un secteur traditionnellement freiné par des obstacles réglementaires et une intensité capitalistique élevée.
La demande croissante en uranium
Avec un nouvel intérêt pour l’énergie nucléaire, l’attention se tourne vers l’uranium, le combustible principal de la plupart des réacteurs actuels et futurs. Au cours de la dernière décennie, les prix de l’uranium sont restés stagnants ; cependant, cette tendance évolue rapidement. Récemment, les prix au comptant ont grimpé, dépassant les 100 dollars la livre pour la première fois depuis 2007, entraînés par une demande croissante des initiatives énergétiques du secteur public et des nouvelles entreprises privées alimentées par l’IA.
Du côté de l’offre, des défis émergent en raison des fermetures de mines et d’un investissement insuffisant au cours des dernières années, entraînant un potentiel déséquilibre entre l’offre et la demande qui pourrait persister jusqu’en 2030 et au-delà. Ce scénario rappelle les supercycles classiques des matières premières, mais avec la particularité de l’influence de l’IA sur la demande.
Opportunités d’investissement dans le secteur de l’uranium
L’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles, nécessite une puissance de calcul substantielle, ce qui implique un approvisionnement constant et abondant en électricité. L’appétit croissant pour les centres de données indique que l’avenir de l’IA ne repose pas uniquement sur le développement d’algorithmes avancés, mais également sur la capacité à fournir l’énergie nécessaire pour les soutenir, tout en respectant des critères environnementaux.0
- Cameco: Le plus grand producteur d’uranium coté en bourse, disposant d’actifs de premier plan dans le bassin d’Athabasca au Canada, et détenant une participation dans Westinghouse Electric, offrant une combinaison rare de fourniture de combustible et de services de réacteurs.
- NexGen Energy: Avec le projet Rook I, NexGen possède l’un des gisements d’uranium inexploités les plus riches au monde, bénéficiant d’un solide soutien institutionnel.
- Denison Mines: Innovant avec une extraction in situ à Wheeler River, Denison propose des méthodes d’extraction à moindre coût.
- UEC: Avec un accent sur la sécurité énergétique des États-Unis, UEC possède un portefeuille significatif de projets ISR, se positionnant comme un fournisseur clé dans le paysage nucléaire domestique.
- URA ETF: Un ETF bien structuré qui offre une exposition à un ensemble diversifié de mineurs d’uranium et d’entreprises technologiques nucléaires.
L’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles, nécessite une puissance de calcul substantielle, ce qui implique un approvisionnement constant et abondant en électricité. L’appétit croissant pour les centres de données indique que l’avenir de l’IA ne repose pas uniquement sur le développement d’algorithmes avancés, mais également sur la capacité à fournir l’énergie nécessaire pour les soutenir, tout en respectant des critères environnementaux.1