Les intelligences artificielles progressent à une vitesse fulgurante. Cet été, c’est Grok-4, signé par la société xAI, qui a fait parler de lui. Performances impressionnantes, capacités élargies… mais aussi un prix de développement vertigineux. Car derrière chaque prouesse d’IA, il y a une facture énergétique et financière qui donne le tournis.

Selon les données recueillies par le média Epoch AI, l’entraînement de Grok-4 aurait coûté près de 490 millions de dollars. Une somme colossale, mais à l’image de ce que nécessite aujourd’hui la course à l’IA générative. On connaissait déjà les investissements massifs dans les data centers qui fleurissent un peu partout dans le monde ; il faut désormais ajouter le coût astronomique de l’entraînement des modèles. Et ce n’est pas qu’une question d’argent. Les ressources mobilisées sont, elles aussi, hors norme. L’entraînement de Grok-4 aurait englouti environ 310 millions de kWh. Pour donner un ordre de grandeur, c’est l’équivalent de plus d’un tiers de la consommation annuelle d’une petite ville de 10 000 habitants. À cela s’ajoute un autre chiffre qui interpelle : 750 millions de litres d’eau utilisés, soit l’équivalent de 300 piscines olympiques. Une ressource précieuse, mobilisée en quantité massive pour refroidir les infrastructures.

L’impact carbone n’est pas en reste. L’opération aurait généré près de 140 000 tonnes de CO₂, un volume qui questionne alors que l’industrie technologique multiplie les promesses de neutralité carbone. Il faut toutefois préciser que ces chiffres restent des estimations. Epoch AI s’appuie sur des déclarations publiques de xAI, parfois floues, et sur des calculs basés sur le nombre d’heures GPU mobilisées pour l’entraînement. Mais, même avec une marge d’incertitude, les ordres de grandeur parlent d’eux-mêmes.

Ces données posent une question de fond : jusqu’où ira la course à l’IA ? Si chaque génération devient plus performante, elle devient aussi plus coûteuse, financièrement comme écologiquement. Derrière l’enthousiasme, une réalité s’impose : l’intelligence artificielle n’est pas immatérielle. Elle repose sur des infrastructures gigantesques, très gourmandes en énergie et en ressources naturelles. Et c’est peut-être là son vrai défi pour l’avenir.

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