« Ils ont dit que ce n’était pas possible… jusqu’à ce qu’un fou l’ignore et le fasse ! » Voilà une citation qui résume bien la dernière prouesse de DeepSeek du côté du monde de l’intelligence artificielle. Alors que certains peinent à rattraper leur retard sur les géants comme Google et OpenAI avec autant de GPU qu’ils peuvent se le permettre, DeepSeek fait des miracles avec des ressources apparemment plus modestes. De quoi donner aux experts et investisseurs matière à réfléchir : l’IA a-t-elle vraiment besoin de tant de muscles ?
Utilisant une poignée de processeurs Nvidia, DeepSeek a réussi à entrouvrir la porte de l’efficacité, provoquant une onde de choc jusqu’aux salons de la Silicon Valley. À ce rythme, les centres de données, qu’on imaginait gourmands en énergie et en matériel, pourraient être condamnés à revoir leurs ambitions énergétiques à la baisse. Et là, on se demande, pourrait-on dire adieu aux plans énergétiques colossaux si l’IA s’avère moins gloutonne que prévu ?
Les entreprises de technologie, convaincues d’une hausse exponentielle de la consommation énergétique des centres de données, s’étaient pourtant déjà engagées dans des investissements massifs. En tête du cortège, Google, Amazon et Microsoft ont brandi la promesse de l’énergie nucléaire comme une baguette magique pour résoudre leurs besoins énergétiques. Avec des projets en grand pompe, tout paraissait en bonne voie pour une révolution énergétique…
Mais si le secret résidait plutôt dans la réduction élégante des besoins énergétiques en amont ?
Malgré la beauté potentielle de cette solution, tout le monde n’adhère pas encore à la poésie simplifiée de DeepSeek. Les critiques murmurent que des GPU plus puissants ont peut-être discrètement dansé un pas de secret derrière le rideau. Alors, illusion d’optique ou vraie innovation, l’avenir tranchera.
Mais une chose est sûre, l’histoire est formelle : quelque part, un PhD table déjà sur la prochaine avancée plus efficace et économe que jamais. En attendant, les grands projets de réacteurs nucléaires ne verront le jour qu’en 2030. Plus à l’aise avec le code qu’avec le béton, les entreprises technologiques pourraient bien préférer recentrer leurs investissements vers de la recherche logicielle plus prometteuse.
Si les prédictions d’une demande énergétique torrentielle par l’IA s’avèrent erronées, l’énergie renouvelable pourrait tirer son épingle du jeu grâce à sa flexibilité et son coût en baisse. Après tout, on ne sait jamais ce que nous réserve le marché, surtout avec un avenir flirtant avec les énergies renouvelables modulaires, solaires et éoliennes.
Leçon du jour ? Dans un monde où l’on prédit tout sauf l’imprévisible, il ne faut jamais dire GPSO (Grand Plan Surdimensionné Obligatoire). Et comme le veut l’adage : « Ne mettez pas tous vos électrons dans le même réacteur ! »
Source : Techcrunch
