Flux continu

Risque pour la transition énergétique, adaptabilité du réseau électrique, enjeu de souveraineté… L’essor des centres de données pose de nombreux défis.

En 2024, les centres de données belges ont consommé 3,2 TWh, ce qui correspond à 4% de la consommation belge totale d'électricité, alors que la moyenne européenne se situe autour des 2%. Selon un rapport du Boston Consulting Group (BCG) que L'Echo relaie samedi, cette consommation va être multipliée a minima par trois dans les dix prochaines années. En 2035, les data centers consommeront ainsi 10% de l'électricité belge.

Le projet du fonds canadien Brookfield à Cambrai, dans le Nord, vise à créer un data center consommant l’équivalent de la production d’un réacteur nucléaire.

« Rediriger l'énergie non utilisée » L'IA générative requiert une puissance de calcul colossale pour traiter l'information accumulée dans de gigantesques bases de données et a fait bondir la demande mondiale en énergie. Bien que le Pakistan ait une puissance installée de quelque 45 000 mégawatts, ses besoins ne dépassent guère 30 000 mégawatts en été, selon l'Institut de l'économie du développement du Pakistan, et le gouvernement doit payer aux fournisseurs d'énergie indépendants sa capacité non utilisée.

Depuis, quelques années, les data centers sont au cœur d’une polémique environnementale, notamment en raison de leur côté énergivore. Et s’il était possible de les envoyer dans l’espace ? Justement, la société Latitude désire y parvenir en soutenant le projet d’une société basée aux Émirats Arabes Unis.

There are four key ways of measuring energy. These metrics capture the transformations and losses that occur across the energy chain. The differences between the first stage (‘primary energy’) and the last (‘useful energy’) can be very large. This means it’s important to be clear about which metric is being referred to when people speak about data on “energy”. In this post I explain these four metrics.

Dans cet échange entre Vinz et Théo, un ingénieur en IA et co-président de l'ONG Data for Good, on explore l'impact écologique et social de l'intelligence artificielle. Théo Alves Da Costa analyse l'explosion des données et des algorithmes et met en lumière les défis liés à la croissance exponentielle de l'IA, notamment en matière de consommation énergétique et de perte de compétences. Ils discutent de l'optimisation continue de notre société par les GAFAM, des questions éthiques et écologiques autour de l'IA, et de l'importance de réguler l'usage de ces technologies pour éviter un futur où la machine prendrait trop de contrôle sur l'humain. Le tout est abordé avec un regard critique sur l'avenir et des propositions alternatives pour une IA plus responsable.

De datacenters die ons AI-gebruik moeten trekken, gebruiken stroom die ergens vandaan moet komen – meer en meer uit kernenergie, volgens de bedrijven zelf – en heel veel water. Ook hebben ze grondstoffen nodig die zelden gerecycled worden. ‘Sommigen hopen dat AI zelf iets zal uitvinden dat ons hieruit haalt. Dat is mogelijk, maar er is geen bewijs voor.’

IJs- en gletsjerexperten luiden de alarmbel omdat een belangrijke Amerikaanse databank met gegevens over het Noordpoolijs op een laag pitje wordt gezet. De overheidsdienst die daarvoor verantwoordelijk is, ziet door de besparingen van de regering-Trump geen andere mogelijkheid. "Een belangrijk verlies", zo oordelen Belgische glaciologen.

Deux entreprises concurrentes ont développé des systèmes optiques prometteurs pour parvenir à réduire la consommation électrique des data centers.