LIA est souvent prsente comme un moteur defficacit et de progrs. Elle pose toutefois un dfi majeur en matire de durabilit. Si le calcul haute performance (high performance computing - HPC) permet des avances dcisives dans la modlisation climatique, la dcouverte de mdicaments et le dveloppement des nergies renouvelables, il consomme galement des quantits dnergie colossales.
Le secteur technologique représente déjà plus de 3 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, et l’essor rapide de l’IA générative devrait accroître son empreinte carbone et pousser les réseaux électriques à leurs limites. À lui seul, l’entraînement de Grok-4 aurait nécessité 310 gigawattheures d’électricité, soit suffisamment pour alimenter une ville de 4 000 habitants. Et l’IA de Google pourrait à terme consommer autant d’électricité que l’ensemble de l’Irlande.
Face à la demande énergétique croissante, l’industrie a largement privilégié des mesures progressives, telles que la récupération de la chaleur des systèmes de refroidissement HPC, l’expérimentation d’approches précoces d’« IA frugale » ou la promotion de l’expansion de la capacité nucléaire. Bien qu’utiles, ces efforts ne permettent pas de résoudre les problèmes sous-jacents.
Le défi est double : réduire l’empreinte environnementale du secteur en limitant les charges de travail IA à faible valeur ajoutée et développer des architectures informatiques qui favorisent la réalisation des objectifs de développement durable (ODD) des Nations unies. Une approche prometteuse, connue sous le nom d’IA quantique durable (SQAI), vise à exploiter les technologies quantiques pour réduire la consommation d’énergie des HPC.
Malgré leur omniprésence, les technologies quantiques n’ont pas encore réalisé leur plein potentiel. Par exemple, la synthèse de l’ammoniac, un triomphe de la chimie quantique qui a contribué à nourrir des milliards de personnes, doit aujourd’hui être réinventée de toute urgence pour soutenir une agriculture véritablement régénérative.
La science quantique pourrait faire progresser la durabilité en transformant non seulement l’agriculture, l’alimentation et les systèmes de santé, mais aussi les technologies de pointe telles que l’IA. Les ordinateurs quantiques s’appuient sur des unités d’information appelées « qubits », qui leur permettent d’effectuer certains calculs de manière beaucoup plus efficace que les systèmes HPC conventionnels, ce qui a un effet direct sur la consommation d’énergie.
L’un des axes centraux de ces efforts est le développement d’unités de traitement quantique (QPU) qui consomment beaucoup moins d’énergie que le matériel de supercalcul classique. Fonctionnant essentiellement à température ambiante, les QPU à atomes neutres éliminent le besoin d’un refroidissement gourmand en énergie.
Les dispositifs à atomes neutres tels que le système Orion, développé par Pasqal (dont l’un d’entre nous est le PDG), ne consomment pas plus de 3,5 kilowatts d’électricité, alors qu’un seul supercalculateur classique comme Frontier nécessite environ 22 mégawatts. Si le temps nécessaire pour résoudre certains problèmes varie encore et que de nombreuses applications s’appuieront sur une combinaison de processeurs quantiques et classiques, la consommation d’énergie pourrait tout de même être réduite à une fraction minime des niveaux actuels.
Le contraste est particulièrement flagrant lorsqu’on examine l’analyse du cycle de vie (ACV), un outil essentiel pour garantir la transparence et la responsabilité. Étant donné qu’une évaluation complète doit inclure les émissions liées à la fabrication du matériel, qui peuvent représenter jusqu’à 80 % de l’empreinte carbone des technologies numériques, la comparaison est saisissante.
Un système HPC tel que le supercalculateur français Joliot-Curie émet environ 0,2 tonne métrique d’équivalent CO2 par heure, y compris l’amortissement du matériel et la consommation d’électricité, même avec l’approvisionnement en électricité à faible teneur en carbone de la France. En revanche, le système Orion, basé sur des atomes neutres, produit environ 2,1 kilogrammes d’équivalent CO2 par heure. Pris ensemble, ces chiffres suggèrent que les émissions liées à l’IA commenceront à diminuer avant l’arrivée d’ordinateurs quantiques totalement fiables et tolérants aux défaillances.
L’efficacité énergétique n’est cependant qu’une partie du problème. Les architectures à atomes neutres sont particulièrement bien adaptées pour relever les défis complexes du développement durable qui restent hors de portée des systèmes HPC conventionnels, en particulier les problèmes d’optimisation combinatoire à grande échelle tels que ceux liés à la conception moléculaire, aux systèmes énergétiques et à la logistique des transports.
Pour tester cette idée, Pasqal a lancé deux défis SQAI en 2023 et 2025. Il est à noter que la société et les défis ont été nommés d’après le mathématicien français du XVIIe siècle Blaise Pascal, pionnier de la théorie des probabilités et inventeur de l’une des premières calculatrices mécaniques, la Pascaline. Moins connue, mais non moins importante, fut sa dernière entreprise : la création des Carrosses à Cinq sols, l’un des premiers systèmes de transport public.
Dans la lignée de cet héritage, les défis SQAI exigeaient de chaque candidat qu’il démontre à la fois un cas d’utilisation concret lié à la durabilité et une empreinte énergétique inférieure à celle d’une approche HPC conventionnelle, en utilisant les technologies disponibles aujourd’hui. La réponse a été remarquable, attirant plus de 2 000 participants de plus de 60 pays.
Les premiers résultats indiquent des progrès significatifs dans plusieurs ODD. L’énergie propre et abordable s’est imposée comme une priorité naturelle, les équipes participantes ayant utilisé des méthodes hybrides d’IA quantique pour optimiser les réseaux électriques et la disposition des parcs éoliens. Certaines équipes ont exploré des approches quantiques pour la gestion des incendies de forêt et la modélisation des typhons, tandis que d’autres ont travaillé sur des méthodes permettant d’accélérer la découverte d’antimicrobiens et d’améliorer la durabilité de la production alimentaire.
Il est certain que les ordinateurs quantiques actuels ne sont pas encore capables de traiter des problèmes complexes du monde réel. L’optimisation des réseaux de transports publics ou la simulation de la dynamique moléculaire nécessitent de traiter des milliers de variables interconnectées, ce qui dépasse largement la capacité d’encodage des QPU actuels. Néanmoins, la croissance rapide de la capacité des qubits met en évidence le potentiel largement inexploité de l’informatique quantique.
Pour que la SQAI tienne ses promesses, l’industrie doit s’engager à respecter des critères clairs, des mesures transparentes et des méthodologies d’ACV rigoureuses qui tiennent compte des émissions tout au long du cycle de vie, de la conception et la fabrication à l’exploitation et l’élimination. Une collaboration accrue entre les entreprises, les chercheurs et les institutions, en particulier lorsqu’elle est encouragée par des organismes indépendants, est essentielle pour garantir que les ressources soient orientées vers des applications qui offrent des avantages réels et mesurables en matière de durabilité.
La SQAI représente une chance de détourner l’IA de sa trajectoire non durable, en mettant les scientifiques et les entrepreneurs au défi de développer et de déployer à grande échelle des solutions quantiques efficaces sur le plan énergétique. Alors que la confiance dans les engagements en faveur de la neutralité carbone continue de s’éroder, la durabilité pourrait être moins motivée par les promesses des entreprises que par les ambitions d’une nouvelle génération d’innovateurs et les factures d’électricité colossales qui vont bientôt frapper les centres de données du monde entier.
Par Bertrand Badré, Loïc Henriet, et Etienne de Rocquigny
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