L’essor de l’intelligence artificielle (IA) transforme le paysage de nombreuses industries, semblable à l’impact révolutionnaire d’Internet. Aujourd’hui, les technologies d’IA, allant de ChatGPT aux véhicules autonomes, modifient notre quotidien. Elles interviennent dans la planification des repas, fournissent des recommandations de santé et aident même certains à se défaire de mauvaises habitudes. Toutefois, un aspect essentiel, souvent négligé dans cette révolution technologique, réside dans l’énorme consommation énergétique qui soutient ces systèmes avancés.
À mesure que la demande pour les capacités d’IA croît, le besoin en puissance de calcul augmente également, nécessitant un approvisionnement énergétique fiable et conséquent. La question cruciale n’est pas seulement de savoir qui peut créer les modèles d’IA les plus efficaces, mais plutôt qui peut fournir l’énergie requise de manière durable. Cette exigence croissante oriente notre attention vers les sources d’énergie capables de répondre à ce défi.
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La consommation énergétique vertigineuse de l’IA
Chaque requête adressée à des systèmes comme ChatGPT consomme environ 0,3 watt-heure. Bien que cela puisse sembler minime, à l’échelle mondiale, plus de 700 millions de requêtes sont traitées chaque jour, entraînant une consommation quotidienne de plus de 210 mégawatt-heures. Ce chiffre équivaut à l’énergie nécessaire pour alimenter environ 35 000 foyers aux États-Unis pendant une année entière. Les implications de telles exigences énergétiques sont profondes, surtout alors que les aspects de formation et d’exploitation des modèles d’IA font grimper la consommation énergétique des centres de données à des niveaux sans précédent.
À l’avenir, il est prévu qu’en 2026, la consommation énergétique mondiale des centres de données dépasse les 1 000 térawatt-heures, surpassant la consommation totale d’énergie de plusieurs nations développées. De plus, d’ici 2030, les technologies d’IA pourraient représenter 3 à 4 % de l’approvisionnement électrique mondial, une statistique qui pourrait entraîner une augmentation de 20 % des factures d’électricité personnelles en raison de la flambée des coûts énergétiques.
Énergie renouvelable vs. énergie nucléaire
Face aux préoccupations croissantes concernant les émissions de carbone et le changement climatique, une question pressante se pose : comment pouvons-nous alimenter durablement l’ère de l’IA ? Il apparaît de plus en plus clairement que les sources d’énergie renouvelable à elles seules ne peuvent satisfaire les exigences énergétiques d’une économie numérique avancée et perpétuellement active. Bien que l’énergie éolienne et solaire soient des éléments vitaux de notre mix énergétique, elles sont souvent intermittentes, dépendantes des conditions météorologiques, et rencontrent des défis liés au stockage de l’énergie.
À l’inverse, l’énergie nucléaire offre une solution avec sa capacité à générer une puissance de base 24/7. Cette source d’énergie est non seulement exempte de carbone, mais aussi efficace en termes d’occupation des sols et hautement évolutive, la rendant candidate idéale pour alimenter la révolution de l’IA. Les grandes entreprises technologiques commencent à reconnaître ce potentiel. Par exemple, Microsoft a investi dans Helion Energy, une start-up de fusion nucléaire, tandis qu’Amazon Web Services et Google explorent des technologies nucléaires modulaires. Ces initiatives témoignent d’une synergie stratégique entre le développement de l’IA et l’infrastructure nucléaire.
La relation symbiotique entre l’IA et l’énergie nucléaire
La relation entre l’IA et l’énergie nucléaire est mutuellement bénéfique. Alors que l’IA nécessite de l’énergie nucléaire pour ses besoins en électricité propre, le secteur nucléaire devient simultanément plus efficace et intelligent grâce à l’application des technologies d’IA. Des algorithmes avancés de machine learning sont désormais utilisés pour améliorer divers aspects des opérations nucléaires, tels que :
- Prévoir les besoins de maintenance avant l’apparition de problèmes
- Optimiser l’efficacité des réacteurs et l’utilisation du combustible
- Simuler des conceptions pour des réacteurs de nouvelle génération
- Surveiller la sécurité des installations en temps réel grâce à des réseaux de capteurs sophistiqués
Ces avancées propulsées par l’IA permettent de réduire les coûts opérationnels, d’améliorer les normes de sécurité et de favoriser l’innovation dans un secteur souvent freiné par des processus bureaucratiques et des exigences en capital élevées.
Uranium : le combustible de l’avenir
Avec l’intérêt croissant pour l’énergie nucléaire, l’attention se tourne vers l’uranium, qui constitue le combustible essentiel pour la plupart des réacteurs existants et à venir. Après une longue période de prix bas, l’uranium connaît un regain d’intérêt, avec des prix au comptant dépassant récemment la barre des 100 dollars par livre pour la première fois depuis 2007. Cette hausse des prix est alimentée par une demande croissante des projets nucléaires soutenus par les gouvernements et par le besoin grandissant de solutions énergétiques privées propulsées par l’IA.
Cependant, l’offre fait face à des défis. Des années de sous-investissement et de fermetures de mines ont conduit à un déséquilibre entre l’offre et la demande qui devrait persister jusqu’en 2030 et au-delà. Pour les investisseurs, ce scénario ressemble à un supercycle classique des matières premières, mais avec une nouvelle dimension : l’intégration de l’IA dans le paysage de la demande énergétique.
Opportunités d’investissement dans l’uranium
À mesure que la demande pour les capacités d’IA croît, le besoin en puissance de calcul augmente également, nécessitant un approvisionnement énergétique fiable et conséquent. La question cruciale n’est pas seulement de savoir qui peut créer les modèles d’IA les plus efficaces, mais plutôt qui peut fournir l’énergie requise de manière durable. Cette exigence croissante oriente notre attention vers les sources d’énergie capables de répondre à ce défi.0
- Cameco: En tant que plus grand producteur d’uranium coté en bourse, Cameco possède des actifs de premier plan dans le bassin d’Athabasca au Canada et détient une participation stratégique dans Westinghouse Electric, lui offrant à la fois un approvisionnement en combustible et une exposition aux services de réacteurs.
- NexGen: Ce développeur, reconnu pour son projet Rook I, possède l’un des gisements d’uranium non exploités les plus riches au monde, soutenu par un fort soutien institutionnel.
- Denison: Utilisant une technologie de récupération in situ à Wheeler River, Denison propose une méthode d’extraction à moindre coût et à impact réduit, séduisant ceux qui s’intéressent aux solutions minières innovantes.
- UEC: Basée aux États-Unis, UEC bénéficie des tendances favorisant la sécurité énergétique nationale, avec un portefeuille substantiel de projets ISR qui pourraient la positionner comme un fournisseur clé pour l’expansion nucléaire américaine.
- URA: Pour une exposition plus large, URA offre un portefeuille diversifié de mineurs d’uranium, d’entreprises de technologie nucléaire et d’entreprises d’infrastructure profitant du renouveau de l’énergie nucléaire.
À mesure que la demande pour les capacités d’IA croît, le besoin en puissance de calcul augmente également, nécessitant un approvisionnement énergétique fiable et conséquent. La question cruciale n’est pas seulement de savoir qui peut créer les modèles d’IA les plus efficaces, mais plutôt qui peut fournir l’énergie requise de manière durable. Cette exigence croissante oriente notre attention vers les sources d’énergie capables de répondre à ce défi.1