Le développement durable à l’ère du néocloud : comment évaluer le calcul distribué

Comment examiner les affirmations environnementales du calcul distribué et de Compute avec Hivenet.

Pour en savoir plus sur la manière dont la transparence des prix favorise le développement durable, lisez The economics of the neocloud, qui explique comment l'équité et la rentabilité s'harmonisent avec la responsabilité environnementale.

Les technologies avancées telles que l'IA, l'IoT et les architectures de puces innovantes permettent d'améliorer considérablement l'efficacité et la durabilité à l'ère du néocloud.

Pourquoi la durabilité est importante dans l'informatique basée sur l'IA

L'IA est puissante mais gourmande en ressources. Chaque modèle entraîné, chaque image générée et chaque demande d'inférence consomment de l'énergie. La formation aux modèles d'IA nécessite souvent des milliers d'unités de traitement graphique (GPU) fonctionnant en continu pendant des mois, ce qui entraîne une consommation d'électricité élevée. Plus nous utilisons de modèles, plus le monde a besoin d'énergie pour les alimenter. Les clouds traditionnels s'adaptent à cette demande avec de nouveaux centres de données, chacun nécessitant de nouveaux contrats de construction, de refroidissement et d'énergie. De plus, les modèles d'IA s'appuient souvent sur les combustibles fossiles comme principale source d'énergie, ce qui contribue de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre. La formation de grands modèles de langage, en particulier, illustre ce défi, car elle nécessite une utilisation intensive du GPU sur de longues périodes. Dans son rapport Key Questions on Energy and AI publié en avril 2026, l'Agence internationale de l'énergie (AIE) projette environ 950 TWh de consommation électrique pour l'ensemble des centres de données en 2030, soit environ 3 % de la demande mondiale d'électricité. Cette projection concerne tous les centres de données, et non l'IA seule. La mise à jour de Berkeley Lab publiée en juin 2026 projette 11,8 % de la consommation électrique américaine pour les centres de données en 2030 dans son scénario de référence, avec une fourchette de 9,5 à 15,3 %. Ce sont des projections, pas des mesures de consommation future. Le département américain de l’Énergie cite une consommation de 10 à 50 fois celle d’un immeuble de bureaux typique par unité de surface ; cette comparaison ne porte pas sur la consommation totale de deux bâtiments. Cette augmentation rapide de la demande d'énergie, des coûts d'infrastructure et de l'impact environnemental soulève de sérieuses inquiétudes quant à l'avenir de l'IA durable. Ces impacts énergétiques et environnementaux représentent des défis environnementaux importants qui nécessitent des solutions innovantes pour garantir que le développement de l'IA s'aligne sur les objectifs climatiques mondiaux.

Un neocloud peut proposer des configurations adaptées à certaines tâches d’IA. Son nom ou son architecture ne démontre cependant ni une meilleure efficacité énergétique ni un impact environnemental plus faible. Il faut comparer les résultats pour un travail équivalent.

Vérifier le modèle d’infrastructure et son périmètre

L’architecture actuelle de Hivenet distingue Compute, Store et les autres produits. Compute propose des instances dont le matériel et la région doivent être vérifiés au moment du déploiement. Il ne faut pas en déduire que chaque instance utilise un appareil grand public inactif ou évite la fabrication de matériel. Pour l’eau, distinguez le refroidissement sur site de l’eau liée à la production électrique. Un coefficient uniforme de deux litres par kilowattheure ne permet pas d’établir l’impact de tous les centres de données ou celui d’une tâche Hivenet. Une comparaison doit préciser les installations, la période et les postes inclus.

La fabrication du matériel, sa durée d’utilisation et la consommation pendant l’exécution doivent être distinguées dans une comparaison. Louer un GPU évite à l’utilisateur d’acheter sa propre machine, mais ne prouve pas que le fournisseur utilise du matériel réemployé ou que les émissions totales diminuent.

La présentation environnementale de Hivenet décrit un périmètre et des hypothèses de comparaison. L’analyse du stockage distribué ne constitue pas une mesure des économies d’énergie de chaque tâche Compute.

Mesure de l'impact : efficacité énergétique par watt

Le développement durable n'est pas seulement une question de bonnes intentions, il s'agit de résultats mesurables. Dans les centres de données hyperscale traditionnels, l'efficacité est mesurée par l'efficacité de l'utilisation de l'énergie (PUE). Plus c'est bas, mieux c'est. Mais même les meilleurs hyperscalers atteignent rarement des valeurs inférieures à 1,1. La surveillance et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les environnements informatiques distribués sont essentielles pour améliorer l'efficacité globale et réduire la consommation d'énergie inutile. Des rapports précis sur les émissions de carbone peuvent influencer les investissements et les politiques pour un paysage de l'IA plus durable, en garantissant que des résultats mesurables entraînent des changements significatifs. Plusieurs organisations plaident en faveur d'une déclaration des émissions de carbone normalisée, précise et vérifiable, ce qui pourrait renforcer la transparence et la responsabilité dans le secteur des technologies. L'International Sustainability Standards Board (ISSB) est l'une de ces organisations qui œuvre à la normalisation des déclarations d'émissions de carbone dans les entreprises technologiques, contribuant ainsi à créer un cadre unifié pour les indicateurs de durabilité.

Le choix d’une configuration et le suivi de son utilisation peuvent aider à limiter les ressources inutiles. Mesurez le temps d’exécution, le volume de données et la qualité du résultat avant de réduire ou d’augmenter les ressources. Le guide de création d’une instance ne documente pas un ordonnanceur qui déplace automatiquement les tâches entre fuseaux horaires selon la disponibilité des énergies renouvelables. Cette fonction ne doit pas être présumée disponible dans Compute.

Distinguer consommation, émissions et compensation

Les achats d’électricité, les certificats et les compensations doivent être distingués des réductions mesurées de consommation. selon la projection centrale de l'AIE publiée en avril 2026, les centres de données représenteraient environ 3 % de la demande mondiale d'électricité en 2030. Cette projection concerne l’ensemble des centres de données. Elle ne démontre pas qu’un fournisseur ou une architecture particulière permet d’éviter les émissions associées.

Pour Compute, comparez une même tâche sur les configurations retenues et documentez les hypothèses. Ne présentez pas une émission comme évitée sans référence de comparaison et sans mesure adaptée au service concerné.

Pourquoi distribuer est synonyme d'équité

La localisation des données et l’impact environnemental demandent des vérifications distinctes. Un réseau distribué ne garantit pas que les données restent dans une région donnée ni qu’il consomme moins d’énergie.

Vérifiez la région disponible pour votre instance et les conditions applicables dans les conditions d’utilisation et la politique de confidentialité. La proximité géographique peut être un critère de choix, mais elle ne démontre ni un gain environnemental ni la conformité de votre traitement de données.

Pour en savoir plus sur la souveraineté, lisez L'avenir de la souveraineté du cloud : pourquoi le néocloud est important pour l'Europe.

Le rôle de la recherche dans la durabilité

La recherche favorise les progrès technologiques en matière de durabilité, d'autant plus que l'IA et le cloud computing remodèlent notre monde numérique. La demande en puissance informatique ne cesse de croître, et nous devons faire face à impact environnemental des centres de données, les modèles d'IA et leur infrastructure de support. Les chercheurs élaborent des stratégies pour réduire les émissions de gaz à effet de serre, améliorer la consommation d'énergie et réduire l'empreinte carbone du développement de l'IA.

L'entraînement de modèles d'IA consomme d'énormes quantités d'énergie. L'apprentissage profond et l'IA générative nécessitent une énorme puissance de calcul, ce qui entraîne des émissions de carbone et une consommation d'énergie élevées. La recherche vise à rendre les centres de données plus économes en énergie (ils consomment une grande partie de l'énergie mondiale) en utilisant du matériel efficace, une gestion intelligente de l'énergie et des énergies renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne. Ces changements réduisent les émissions de carbone et aident les organisations à atteindre leurs objectifs de développement durable.

Faire en sorte que les modèles d'IA consomment moins d'énergie est un autre domaine de recherche clé. Les algorithmes d'apprentissage automatique qui nécessitent moins de puissance de calcul rendent l'IA plus économe en énergie sans perte de performance. Des techniques telles que l'élagage des modèles et la quantification permettent d'économiser beaucoup d'énergie lors de l'entraînement et de l'inférence. Cela permet d'économiser l'énergie, de prolonger la durée de vie de la batterie des systèmes intégrés et de réduire l'impact environnemental des charges de travail liées à l'IA.

L'informatique de pointe offre une solution intelligente pour améliorer l'efficacité énergétique et réduire l'impact environnemental grâce au traitement centralisé des données. Le traitement des données au plus près de leur source permet de réduire la nécessité d'envoyer de grandes quantités d'informations vers des centres de données distants. Cela permet de réduire la consommation d'énergie et les émissions de carbone. L'approche permet également d'économiser l'énergie et de lutter contre les déchets électroniques en faisant un meilleur usage du matériel existant.

La recherche examine également les effets environnementaux et sociaux plus généraux de l'infrastructure d'IA. Cela inclut l'étude des dommages environnementaux causés par l'extraction de minéraux de terres rares pour le matériel GPU et le potentiel de l'IA à aggraver le changement climatique sans gestion responsable. En étudiant ces défis, les chercheurs contribuent à élaborer des pratiques de développement responsable qui accordent la priorité à la durabilité environnementale.

De la durabilité à la responsabilité

Le néocloud n'est pas qu'une simple déclaration environnementale. C'est un modèle de responsabilité. Chaque choix de conception, qu'il s'agisse d'une tarification transparente ou d'un calcul distribué, reflète un engagement à trouver un équilibre entre pouvoir et responsabilité. L'adoption de pratiques de cloud vert peut également renforcer l'image de marque d'une entreprise et contribuer à respecter les réglementations environnementales et les objectifs ESG. Les orientations de la Commission européenne sur les modèles d’IA à usage général décrivent des obligations de documentation technique, notamment sur la consommation d’énergie, selon le champ d’application et les exemptions. Il ne s’agit pas d’une garantie d’efficacité énergétique de toute charge de travail utilisant l’IA. Ce cadre réglementaire souligne l'importance d'aligner le développement de l'IA sur les objectifs de durabilité, car il représente un effort de l'UE visant à réglementer les systèmes d'IA en fonction de leurs risques et impacts potentiels. Les gouvernements ont également joué un rôle essentiel dans la mise en œuvre de réglementations qui favorisent l'informatique verte, comme le programme Energy Star, qui améliore l'efficacité énergétique des produits informatiques et contribue à la réalisation d'objectifs environnementaux plus larges. Des entreprises comme Google ont formulé des recommandations visant à réduire de manière significative la consommation d'énergie dans le cadre du développement de l'IA, démontrant ainsi comment les leaders du secteur peuvent faire progresser les pratiques durables. L'informatique joue un rôle crucial dans le développement d'une infrastructure d'IA responsable et durable, en stimulant les innovations qui rendent la conformité et l'efficacité énergétique possibles.

Pour juger un service, recherchez des mesures dont le périmètre correspond à votre usage. Une déclaration générale d’intention ne suffit pas à établir ses résultats environnementaux.

Pour ce qui est de l'avenir tendances futures en matière d'IA durable et de cloud computing continuera à façonner les meilleures pratiques et les cadres réglementaires, garantissant ainsi des progrès continus vers des technologies plus écologiques et plus responsables.

Pour explorer l'aspect économique de ce modèle, consultez The economics of the neocloud, qui explique comment la transparence et la rentabilité s'harmonisent avec la durabilité.

Le plat à emporter

Évaluez la performance et l’impact environnemental séparément, puis comparez les résultats pour une même tâche. Le nom du fournisseur et le type d’architecture ne remplacent pas cette mesure.

Les solutions cloud GPU durables évoluent en permanence pour relever les nouveaux défis environnementaux et technologiques, stimulant ainsi l'innovation dans le domaine de l'informatique verte.

Un plus vert Cloud GPU est possible. Le néocloud est la façon dont nous le construisons.

Pour poursuivre la série, lisez L'avenir de la souveraineté du cloud : pourquoi le néocloud est important pour l'Europe, qui explore la manière dont le calcul distribué favorise l'indépendance numérique.

Questions fréquemment posées (FAQ)

Comment évaluer les émissions d’une tâche Compute avec Hivenet ?

Définissez le travail à réaliser, la qualité attendue et une référence comparable. Documentez le matériel, le temps d’exécution et les postes inclus dans le calcul. Les sources citées ici ne fournissent pas un résultat carbone mesuré pour chaque tâche Compute.

Le calcul distribué est-il fiable pour les charges de travail importantes ?

Testez les performances et la fiabilité selon vos exigences, puis vérifiez les engagements applicables au service. Une architecture distribuée ne garantit pas que les performances sont maintenues avec une consommation inférieure.

Comment comparer Compute avec Hivenet et un hyperscaler sur le plan environnemental ?

Utilisez la même charge de travail, la même qualité de résultat et un périmètre de mesure commun. Ne supposez pas un avantage lié à la réutilisation du matériel, au refroidissement ou à la proximité sans données sur les configurations comparées.

La durabilité influence-t-elle les coûts ?

Une meilleure utilisation des ressources peut réduire certains coûts, mais le résultat dépend du tarif, de la durée d’exécution et des ressources nécessaires. Vérifiez le coût total ; un bénéfice environnemental ne garantit pas un prix inférieur.

Durabilité et performance peuvent-elles coexister ?

Cela doit être évalué pour la tâche concernée. Vérifiez séparément le débit obtenu et l’impact environnemental mesuré, sans présumer qu’une bonne performance suffit à prouver une réduction des émissions.

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