Efficacité énergétique et souveraineté des LLM

L'intelligence artificielle conversationnelle (ces outils comme ChatGPT ou Claude que nous utilisons de plus en plus) consomme énormément d'électricité. Chaque fois que vous posez une question à l'un de ces assistants, c'est l'équivalent de plusieurs minutes d'éclairage qui partent en fumée. À l'échelle de millions d'utilisateurs quotidiens, ça devient un vrai problème pour la planète.

La bonne nouvelle, c'est que tous les systèmes ne se valent pas. Selon le matériel utilisé pour faire tourner ces intelligences artificielles, la consommation peut varier du simple au décuple. Certaines puces spécialisées sont bien plus économes que d'autres. Le souci, c'est que les plus performantes appartiennent souvent à des géants américains comme Google, et ne sont pas accessibles en dehors de leurs propres services.

Pour les entreprises européennes qui veulent utiliser l'IA sans dépendre des États-Unis, notamment pour des raisons de confidentialité des données, les options sont limitées. Trois hébergeurs se démarquent : OVHcloud, Scaleway et Infomaniak. Ils proposent des services d'IA respectueux de la souveraineté européenne, avec des données qui restent sur le sol européen et ne sont pas soumises aux lois américaines.

Le revers de la médaille : ces trois acteurs dépendent quasi-exclusivement des puces NVIDIA, un fabricant américain qui domine le marché mondial. C'est mieux que rien, mais la vraie indépendance technologique européenne reste à construire.

En attendant, si vous devez utiliser l'IA, deux réflexes simples : ne l'utilisez que quand c'est vraiment utile, et privilégiez un hébergeur européen. C'est bon pour vos données, et un peu meilleur pour la planète.

📋 À propos de cet article

Data Players ne prétend pas être exhaustif dans cette analyse. Cet article n'est ni une publication scientifique, ni un article de recherche : il s'agit d'une synthèse à visée pédagogique et opérationnelle, basée sur des sources publiques et notre expérience terrain.

✏️ Envie de contribuer ? Si vous souhaitez enrichir cet article (corrections, ajouts, nouvelles sources...), n'hésitez pas à nous écrire à contact@data-players.com.

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Comprendre le défi énergétique

L'IA et sa consommation

L'essor fulgurant des Large Language Models (LLM) transforme nos usages numériques. Ces modèles, qui alimentent les assistants conversationnels, les outils de génération de contenu et les agents IA, représentent cependant un défi majeur : leur consommation énergétique.

Une requête à un LLM de type GPT-4 ou Claude consomme en moyenne entre 0,3 et 4 Wh^[1], soit l'équivalent de plusieurs minutes d'éclairage LED. À l'échelle mondiale, avec des millions de requêtes quotidiennes, l'empreinte carbone devient considérable.

🌍 Chez Data Players, nous pensons que la transition numérique ne peut se faire au détriment de la transition écologique. C'est pourquoi nous avons analysé en profondeur les différentes architectures matérielles pour optimiser l'efficacité énergétique de nos solutions IA.

🎯 Cadre d'analyse : l'inférence

Cet article se concentre sur la phase d'inférence des LLM (l'utilisation des modèles pour répondre à des requêtes) et non sur leur entraînement.

Ces deux phases ont des profils énergétiques très différents : l'entraînement est ponctuel mais extrêmement intensif (des semaines de calcul sur des milliers de GPU), tandis que l'inférence est continue et représente la majorité de la consommation énergétique sur le cycle de vie d'un modèle déployé. C'est sur l'inférence que vous avez le plus de leviers d'action.

« Less IA is Best IA » : la sobriété d'abord

Avant de parler d'optimisation, rappelons un principe fondamental que nous appliquons chez Data Players : la meilleure énergie est celle qu'on ne consomme pas.

🚫

Ne pas utiliser d'IA quand ce n'est pas nécessaire

Beaucoup de tâches peuvent être accomplies par des algorithmes classiques, des requêtes de bases de données, ou simplement une bonne organisation de l'information. L'IA n'est pas une solution universelle.

📏

Utiliser la plus petite IA possible

Un modèle de 7 milliards de paramètres consomme environ 10 fois moins d'énergie^[2] qu'un modèle de 70 milliards. Pour de nombreux cas d'usage (classification, extraction, résumé simple), un petit modèle suffit amplement.

👤

Garder l'humain dans la boucle

Certaines décisions ne doivent pas être déléguées à une machine. L'IA doit assister l'humain, pas le remplacer. Cela réduit les erreurs coûteuses et les requêtes inutiles de vérification.

Quand l'IA répond à un vrai besoin

Une fois le principe de sobriété appliqué, certains cas d'usage justifient pleinement le recours à un LLM :

📚

Portails de connaissances

Rendre accessible en langage naturel une documentation technique volumineuse

💎

Valorisation de données

Extraire des insights de bases de données complexes et hétérogènes

🔄

Automatisation intelligente

Traiter des tâches répétitives nécessitant une compréhension du contexte

✍️

Génération de contenu

Produire des rapports, synthèses et documents structurés à partir de données

Dans ces cas, l'enjeu devient : comment minimiser l'impact énergétique tout en maximisant la valeur apportée ?

Les architectures de puces

L'efficacité énergétique d'un LLM dépend fortement du matériel sur lequel il s'exécute. Contrairement aux idées reçues, tous les accélérateurs ne se valent pas. Pour comprendre ces différences, il faut s'intéresser à leur architecture interne : type de mémoire, paradigme de calcul et approche de la parallélisation.

🧠 Comprendre les enjeux architecturaux

L'inférence LLM est un problème de bande passante mémoire avant d'être un problème de calcul. À chaque token généré, le modèle doit charger des milliards de paramètres depuis la mémoire. C'est pourquoi les architectures diffèrent principalement sur trois axes :

Type de mémoire : HBM (haute capacité, haute bande passante) vs SRAM (ultra-rapide mais limitée) vs GDDR (économique)
Paradigme de calcul : SIMD/SIMT (GPU), systolic arrays (TPU), dataflow (LPU/RDU)
Parallélisation : massive (GPU) vs optimisée pour tenseurs (TPU) vs séquentielle déterministe (LPU)

GPU (Graphics Processing Unit)

Les GPU utilisent un paradigme SIMD/SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) avec des milliers d'ALUs pour le calcul parallèle massif. Conçus à l'origine pour le rendu graphique, ils se sont imposés dans l'IA grâce à leur flexibilité. NVIDIA domine le marché avec l'écosystème CUDA, mais AMD propose une alternative crédible avec ROCm.

Mémoire : HBM (High Bandwidth Memory) externe, haute capacité (80-192 GB) mais latence plus élevée. Bande passante de 3 à 5,3 TB/s selon les modèles. Caches SRAM sur puce (~100s MB) pour les données fréquemment accédées.

Forces : Excellents pour l'entraînement et l'inférence en batch. Très flexibles (tout type de modèle). Écosystèmes matures (CUDA/cuDNN, ROCm). Interconnexions haute bande passante (NVLink, Infinity Fabric) pour clusters multi-GPU.

Limites : Consommation élevée (400-1000W). L'accès mémoire externe crée un goulot d'étranglement pour l'inférence token par token (autorégressif).

NVIDIA

Le H100 atteint 1,4×10¹² FLOPs/J^[3] en FP16 (80GB HBM3). Le H200 double la bande passante mémoire (HBM3e 141GB), améliorant le throughput sur grands modèles. La génération Blackwell (B100/B200, 192GB) améliore l'efficacité de ~1,8×. Écosystème CUDA dominant, interconnexion NVLink.

AMD

Les Instinct MI300X offrent 192GB HBM3 avec 5,3 TB/s de bande passante, plus que le H100. Efficacité ~1,3×10¹² FLOPs/J^[10], légèrement inférieure à NVIDIA. Architecture chiplet innovante. Écosystème ROCm en progression, interconnexion Infinity Fabric. Bon rapport performance/prix.

TPU (Tensor Processing Unit)

Développés par Google, les TPU utilisent des systolic arrays, des grilles de cellules MAC (Multiply-Accumulate) où les données « coulent » de manière synchronisée. Cette architecture est optimisée pour les multiplications matricielles au cœur des transformers.

Mémoire : Architecture hybride avec SRAM abondante sur puce (faible latence) + HBM pour la capacité. Bande passante effective >1 TB/s optimisée pour les opérations matricielles.

Forces : Très efficaces pour les opérations tensorielles. Interconnexions propriétaires permettant des pods de milliers de puces. Le TPU v4 offre 2,7× en performance/watt vs v3^[4].

Limites : Exclusifs à Google Cloud. Optimisés pour TensorFlow/JAX. Moins flexibles pour les workloads non-IA.

NPU (Neural Processing Unit)

Les NPU sont des ASIC dédiés à l'inférence avec des pipelines neuronaux spécialisés. Ils supportent nativement les calculs quantifiés (INT8/INT4), réduisant drastiquement la consommation énergétique par rapport aux formats flottants.

Mémoire : Principalement SRAM sur puce (ultra-rapide, basse consommation). Peu ou pas de HBM/GDDR externe. Bande passante ~100s GB/s, optimisée pour l'efficacité énergétique.

Forces : Excellente efficacité énergétique (performance/watt). Le Meta MTIA atteint 2,1×10¹² FLOPs/J^[3]. Idéaux pour l'inférence edge et embarquée.

Limites : Capacité mémoire limitée (petits modèles uniquement pour les NPU edge). Les NPU datacenter comme MTIA sont réservés à un usage interne (Meta).

Intel Gaudi

Intel propose les accélérateurs Gaudi 3^[11] (ex-Habana Labs), une architecture NPU orientée datacenter avec un bon rapport performance/prix.

Mémoire : 128GB HBM2e par puce. Architecture multi-puce (8 par serveur = 1TB total).

Forces : Disponible via AWS (instances dl2q). Rapport performance/prix compétitif.

Limites : Efficacité ~0,5×10¹² FLOPs/J, moins efficace que NVIDIA. Écosystème plus restreint.

LPU (Language Processing Unit)

L'architecture Groq adopte un paradigme dataflow radicalement différent : au lieu d'exécuter des threads en parallèle, les données « coulent » à travers des pipelines déterministes. Le compilateur orchestre tout statiquement, éliminant les aléas d'exécution.

Mémoire : 100% SRAM sur puce (~230 MB par puce), aucune dépendance à la HBM externe. Bande passante interne effective >80 TB/s grâce à l'absence d'accès mémoire externe.

Forces : Latence ultra-faible pour la génération token par token. Vitesse d'inférence record (800-1300 tokens/s sur petits modèles). Consommation 1 à 3 J/token^[5] sur petits modèles.

Limites : SRAM limitée = modèles distribués sur de nombreuses puces pour les 70B+, ce qui fait chuter l'efficacité. Inadapté à l'entraînement. GroqCloud exclusif. Racheté par NVIDIA fin 2025.

RDU (Reconfigurable Dataflow Unit)

SambaNova propose une architecture dataflow reconfigurable qui combine les avantages du dataflow (efficacité mémoire) avec une certaine flexibilité de reconfiguration.

Mémoire : Architecture orientée SRAM sur puce avec hiérarchie optimisée. 64GB HBM par puce (SN40L). Détails techniques limités (pas de datasheet publique).

Forces : Bon compromis entre efficacité et flexibilité. Disponible via OVHcloud AI Endpoints en Europe.

Limites : Peu de données publiques sur l'efficacité énergétique réelle. Écosystème propriétaire.

WSE (Wafer-Scale Engine)

Cerebras adopte une approche radicalement différente avec son WSE-3 (Wafer-Scale Engine), une puce monolithique de 46 255 mm² — un wafer silicium complet de 300 mm, soit environ 56× la taille d'un H100. Cette architecture « wafer-scale » intègre calcul et mémoire sur une seule pièce de silicium^[21].

Mémoire : 44 GB SRAM directement intégrée sur le wafer, distribuée entre les 900 000 cœurs IA. Aucune HBM externe : bande passante interne de 21 PB/s, éliminant les goulots d'étranglement mémoire typiques des GPU. Mémoire externe MemoryX optionnelle jusqu'à 1,2 PB pour les très grands modèles^[22].

Forces : Performance record en inférence : 2 100 tokens/s sur Llama 70B^[23], 16× plus rapide que les GPU optimisés. Efficacité compute théorique élevée : 125 petaFLOPs pour ~23 kW système, soit ~5,4×10¹² FLOPs/J. Latence ultra-faible (170-240 ms time-to-first-token).

Limites : Système complet de 23 kW (pas une simple puce). Exclusif à Cerebras Cloud (capitaux américains, CLOUD Act). Coût d'infrastructure très élevé. Rendement de fabrication défiant : nécessite une redondance de cœurs pour compenser les défauts inévitables sur un wafer entier.

📊 Tableau comparatif des architectures

Architecture	Paradigme	Mémoire	Bande passante	Cas d'usage idéal
GPU	SIMD/SIMT	HBM externe	3-5 TB/s	Entraînement, inférence batch
TPU	Systolic array	SRAM + HBM	>1 TB/s	Grands modèles cloud-scale
NPU	Pipelines neuronaux	SRAM on-chip	~100s GB/s	Edge, basse consommation
LPU	Dataflow déterministe	SRAM uniquement	>80 TB/s interne	Inférence ultra-rapide (petits modèles)
RDU	Dataflow reconfigurable	SRAM + HBM	N/D	Inférence flexible
WSE	Wafer-scale monolithique	SRAM on-wafer (44 GB)	21 PB/s	Inférence ultra-rapide, très grands modèles

Comparatif d'efficacité énergétique

En croisant les spécifications constructeurs avec les mesures empiriques^[8], nous avons établi un comparatif détaillé des performances. La méthodologie de calcul est disponible en annexe.

📋 Sources des données

Officiel Datasheet constructeur

Mesuré Benchmark indépendant publié

Extrapolé Calculé à partir d'autres données

🇪🇺 Disponibilité en Europe souveraine

✅ Disponible Déployé chez OVH, Scaleway ou Infomaniak

🌐 Bientôt Sorti mais pas encore disponible en UE souveraine

🔒 Exclusif Usage interne ou cloud propriétaire (Google, Groq...)

Trier par efficacité sur :

#	Architecture					Paramètres		Modèle max		Résultat (tokens/kWh)
#	Type	Modèle	Entreprise	Année	Dispo. 🇪🇺	TDP (W)	FLOPs/J (×10¹²)	1 puce	Nb puces → max	7-13B ↓	70B+
1	TPU	v6 Trillium	Google	2024	🔒	~230	~4,0	~13B	×256 → ~4000B	25-35M	18-28M
2	NPU	MTIA v2	Meta	2024	🔒	200-400	2,1	~30-65B	×? → 405B+	18-30M	12-25M
3	TPU	v5p	Google	2023	🔒	~250	~1,5	~40B	×8960 → Illimité	15-28M	10-20M
4	GPU	B200 Blackwell	NVIDIA	2025	🌐	1000	2,25	~90B	×8 → ~750B	12-18M	10-18M
5	GPU	B100 Blackwell	NVIDIA	2025	🌐	700	2,57	~90B	×8 → ~750B	14-20M	8-16M
6	GPU	H200 Hopper	NVIDIA	2024	✅	700	2,83	~70B	×8 → ~560B	10-18M	7-17M
7	GPU	H100 SXM Hopper	NVIDIA	2022	✅	700	2,83	~35B	×8 → ~320B	10-18M	5-12M
8	GPU	MI300X Instinct	AMD	2023	✅	750	1,74	~90B	×8 → ~750B	8-14M	6-11M
9	RDU	SN40L	SambaNova	2023	✅	N/D	N/D	~30B	×8 → ~256B	N/D	N/D
10	NPU	Gaudi 3 Habana	Intel	2024	🌐	~450	0,51	~60B	×8 → ~512B	6-11M	3-7M
11	GPU	L40S Ada Lovelace	NVIDIA	2023	✅	350	1,03	~20B	×8 → ~160B	7-13M	4-8M
12	GPU	L4 Ada Lovelace	NVIDIA	2023	✅	72	3,36	~10B	×4 → ~40B	8-16M	-
13	GPU	T4 Turing	NVIDIA	2018	✅	70	0,93	~7B	×4 → ~28B	5-11M	-
14	LPU	TSP Tensor Streaming	Groq → NVIDIA	2020	🔒	~300	0,63	Distribué	×576 → Illimité	5-12M	1-4M
15	WSE	WSE-3 Wafer-Scale	Cerebras	2024	🔒	23 000	~5,4	~750B	-	~0,3M	~0,3M
16	GPU	A100 SXM Ampere	NVIDIA	2020	✅	400	0,78	~35B	×8 → ~320B	4-8M	2-5M

Notes :

Les tokens/kWh sont calculés en conditions réelles : MFU=40%, PUE=1,2 (voir méthodologie)
Survolez les valeurs pour voir les détails de la source et la méthodologie de calcul

💡 Enseignement clé

Comparaison des dernières générations de chaque fabricant :

📊 Petits modèles (7-13B)

Le TPU v6 Trillium (Google) domine avec 25-35M tokens/kWh, suivi du NPU MTIA v2 (Meta) (18-30M), puis du GPU B200 Blackwell (NVIDIA) (12-18M). Le GPU MI300X (AMD) reste en retrait (8-14M), tandis que le LPU TSP (Groq) affiche des performances correctes (5-12M).

📊 Grands modèles (70B+)

Le TPU v6 Trillium (Google) conserve son avance (18-28M), mais le GPU B200 Blackwell (NVIDIA) se rapproche significativement (10-18M), au coude-à-coude avec le NPU MTIA v2 (Meta) (12-25M). Le GPU MI300X (AMD) offre un bon compromis (6-11M) avec l'avantage de 192GB de mémoire. À noter : le LPU TSP (Groq) s'effondre (1-4M) à cause du sharding massif nécessaire.

🇪🇺 Souveraineté européenne

Pour déployer une IA souveraine en Europe sur des infrastructures détenues par des capitaux européens, les GPU NVIDIA restent aujourd'hui la principale option disponible, en attendant l'arrivée des GPU Blackwell (NVIDIA) qui amélioreront sensiblement l'efficacité énergétique. À surveiller : le GPU MI300X (AMD) et le NPU Gaudi 3 (Intel) arrivent sur le marché européen et pourraient constituer des alternatives compétitives en performance énergétique, notamment sur les grands modèles.

⚡ Cas particulier : Cerebras WSE-3

L'architecture wafer-scale de Cerebras (WSE-3) affiche une efficacité compute théorique record (~5,4×10¹² FLOPs/J) et des performances en latence inégalées (2 100+ tokens/s). Les ~0,3M tokens/kWh reflètent un mode optimisé latence^[23]. Cerebras Cloud reste une entreprise américaine soumise au CLOUD Act, malgré des déploiements prévus en France fin 2025^[24].

⚖️ Au-delà de l'efficacité énergétique

Attention : L'efficacité énergétique (tokens/kWh) n'est qu'un critère parmi d'autres pour évaluer une architecture de puce ou une solution d'inférence. Selon votre cas d'usage, d'autres paramètres peuvent être tout aussi déterminants :

📊 Métriques d'inférence

⚡

Latence (TTFT)

Temps jusqu'au premier token (Time To First Token), critique pour les applications interactives. Cible : <450ms (contexte court), <6s (128K tokens)

🚀

Throughput et TPOT

Tokens/seconde et temps par token (Time Per Output Token). Cible : 20-50ms/token pour une génération fluide sous charge

📏

Fenêtre de contexte

Capacité mémoire pour gérer de longs documents (128K-1M+ tokens). Impact direct sur la qualité des réponses RAG

🧠

Gestion du KV cache

Efficacité mémoire pendant l'inférence. Les optimisations (quantisation, compression) permettent des contextes plus longs sans explosion mémoire

🏢 Efficacité du datacenter

🔌

PUE (Power Usage Effectiveness)

Ratio énergie totale / énergie IT. Un PUE de 1,2 signifie 20% d'overhead. Les meilleurs datacenters atteignent ~1,1 (Google), la moyenne est ~1,5-1,8

💧

WUE (Water Usage Effectiveness)

Litres d'eau par kWh IT (refroidissement évaporatif). Cible : <0,2 L/kWh. Critique dans les régions en stress hydrique

🌱

Empreinte globale

Fabrication des puces, métaux rares, recyclabilité, réemploi de matériel, mix énergétique du datacenter : l'énergie à l'usage n'est qu'une partie de l'équation

🔧 Écosystème et intégrations

📝

Gestion du contexte

Optimisation des prompts, intégration RAG, injection de skills et de connaissances métier. Impact majeur sur la qualité des réponses et le coût par requête

🛠️

Tools : MCP et function calling

Protocoles d'appel d'outils (Model Context Protocol, function calling). Overhead de latence à évaluer pour les workflows complexes

🤖 Architectures agentiques

🔗

Protocoles A2A

Communication agent-to-agent (Google A2A). Partage de contexte en temps réel, APIs standardisées et graphes de connaissances partagés

🎯

Orchestration et spécialisation

Agents d'orchestration hiérarchiques vs modèles généralistes. Les architectures 2025 favorisent des agents spécialisés coordonnés plutôt qu'un modèle monolithique

📈

Scaling distribué auto-géré

Architectures cloud-native avec auto-scaling. Résilience et adaptation à la charge via événements et modules spécialisés

📝 À venir : Ces aspects pourraient faire l'objet d'articles dédiés. Abonnez-vous à notre LinkedIn pour rester informé !

Choisir son infrastructure

Hébergeurs souverains en Europe

Au-delà de l'efficacité énergétique, la question de la souveraineté des données est cruciale. Les fournisseurs américains (Google, AWS, Azure) sont soumis au CLOUD Act, ce qui peut poser problème pour certains usages sensibles.

Voici les options disponibles pour un hébergement 100% européen, non soumis aux lois extraterritoriales américaines. Nous distinguons trois catégories :

🔌 API LLM managée

Ces services offrent une API d'inférence serverless avec un catalogue de modèles open source au choix (Llama, Mistral, Qwen, etc.), pas de GPU à gérer.

Fournisseur	Architecture	Localisation
OVHcloud AI Endpoints	GPU NVIDIA (standard) RDU SambaNova SN40L (premium)	🇫🇷 France
Scaleway Generative APIs	GPU H100 SXM	🇫🇷 France
Infomaniak AI Services	GPU A100, L40S, H100	🇨🇭 Suisse

🖥️ Location de GPU

Ces fournisseurs proposent de la location de temps GPU pour déployer vos propres modèles open source. Vous gérez l'infrastructure et le déploiement.

Fournisseur	Architecture	Localisation
OVHcloud	GPU H100, H200, MI300X RDU SN40L	🇫🇷 France
Scaleway	GPU H100, L4, MI300X (à venir)	🇫🇷 France
3DS Outscale	GPU V100, A100	🇫🇷 France
IONOS Cloud	GPU NVIDIA (gamme datacenter)	🇩🇪 Allemagne
Infomaniak	GPU A100, L40S, L4, T4	🇨🇭 Suisse
Hetzner	GPU NVIDIA (bare metal)	🇩🇪 Allemagne / 🇫🇮 Finlande

🚫 Fournisseurs écartés

Ces fournisseurs ne répondent pas aux critères de souveraineté européenne ou présentent des limitations pour un usage professionnel :

Fournisseur	Raison de l'exclusion	Détail
Hugging Face	🇺🇸 Capitaux américains	Siège à New York, soumis au CLOUD Act malgré fondateurs français
Mistral AI	🔒 Modèle exclusif	API limitée aux modèles Mistral propriétaires, pas de catalogue open source au choix
Aleph Alpha	🔒 Modèle exclusif	API Luminous uniquement, pas de modèles open source tiers (Llama, Qwen...)
Nebius	🇷🇺 Capitaux russes	Ex-Yandex, siège aux Pays-Bas mais origine russe, non souverain UE
Together AI	🇺🇸 Capitaux américains	Expansion européenne prévue mais entreprise US (CLOUD Act)
Groq / GroqCloud	🇺🇸 Capitaux américains	Entreprise US, rachetée par NVIDIA fin 2025
Cerebras Cloud	🇺🇸 Capitaux américains	Entreprise US (Californie), technologie WSE exclusive. Datacenters en déploiement en Europe (France Q4 2025) mais capitaux et gouvernance US
Google (Vertex AI)	🇺🇸 CLOUD Act + rétention données	Même hébergé en UE, soumis aux lois US. Données potentiellement utilisées pour entraînement
AWS Bedrock	🇺🇸 CLOUD Act + rétention données	European Sovereign Cloud prévu mais reste entreprise US
Azure OpenAI	🇺🇸 CLOUD Act + rétention données	Microsoft reste soumis aux juridictions américaines

⚠️ Attention à la rétention de données : Certains fournisseurs (notamment les hyperscalers US) peuvent utiliser vos requêtes pour améliorer leurs modèles. Vérifiez toujours les conditions de service concernant la rétention et l'utilisation des données à des fins d'entraînement.

📝 Note sur Intel Gaudi : Les accélérateurs Intel Gaudi 3 sont principalement disponibles via AWS (instances dl2q), ce qui les soumet au CLOUD Act. Pour une alternative européenne, surveiller les annonces d'OVHcloud et Scaleway.

Auto-hébergement : une option à considérer avec prudence

Une question revient souvent : pourquoi ne pas héberger ses propres modèles LLM open source sur ses propres serveurs ? Cette option est techniquement possible, mais elle présente des contraintes importantes à bien évaluer.

Limitations matérielles pour l'auto-hébergement

La principale contrainte est la mémoire GPU (VRAM). En règle générale, comptez environ 2× le nombre de paramètres en Go pour la VRAM nécessaire en FP16, plus 20% de marge pour l'inférence. Le tableau ci-dessous résume les exigences :

Taille du modèle	VRAM minimum	GPU exemples	Coût indicatif
7B (Mistral 7B, Qwen 7B...)	12-16 Go	RTX 4060/4070, RTX 3060	400-1 500 €
13B (Llama 2 13B...)	26-32 Go	RTX A6000, A100 40 Go	5 000-15 000 €
70B (Llama 3 70B...)	80-168 Go	Multi-GPU A100/H100	30 000-100 000 €+

Note : La quantisation (4-8 bits) peut diviser les besoins VRAM par 2 à 4, au prix d'une légère dégradation de la qualité. Un modèle 70B quantifié peut ainsi tourner sur ~40 Go.

⚠️ Conclusion : L'auto-hébergement est accessible pour les petits modèles (7-13B) sur du matériel grand public ou professionnel. En revanche, héberger un modèle 70B+ nécessite des moyens conséquents (multi-GPU haute gamme, serveurs spécialisés, expertise technique).

Pourquoi la plupart des acteurs externalisent

Contrairement aux idées reçues, la majorité des entreprises utilisant l'IA n'opèrent pas leurs propres datacenters. Seules les très grandes entreprises technologiques (Google, Microsoft, Meta, Amazon) disposent d'infrastructures propriétaires massives, avec des investissements de l'ordre de 360 milliards de dollars en 2025 pour ces quatre acteurs réunis.

Pour les autres, l'externalisation vers des spécialistes s'impose pour plusieurs raisons :

🔧

Complexité technique

Refroidissement haute densité, PUE optimisé, alimentation redondante, sécurité physique 24/7

💧

Gestion des ressources

Alimentation électrique, consommation d'eau pour le refroidissement, bande passante réseau, expertise maintenance GPU

💰

Investissements massifs

Construction, exploitation, renouvellement matériel : des millions d'euros avant la première requête

👨‍💻

Pénurie de talents

Les experts en infrastructure IA sont rares ; les spécialistes disposent déjà des équipes

Gérer un datacenter ne s'improvise pas. Il est généralement plus rentable (et plus écologique) de déléguer à des spécialistes qui mutualisent les ressources et optimisent l'efficacité énergétique à grande échelle.

Et le secteur public ?

Pour les projets de recherche publique ou les services publics, plusieurs options existent selon le besoin.

🎓 Pour l'entraînement et la recherche : Les supercalculateurs nationaux gérés par GENCI sont adaptés. Jean Zay (IDRIS/CNRS, Saclay) dispose de 1 456 GPU H100, 416 A100 et 1 832 V100 (125,9 pétaflops). D'autres centres comme le TGCC (CEA) ou le CINES (Montpellier) complètent l'offre. L'accès se fait via les appels à projets GENCI (procédure DARI).

Cependant, pour l'inférence de services publics en production (chatbots administratifs, assistants aux agents, traitement de documents…), ces supercalculateurs ne sont généralement pas la meilleure option : ils sont conçus pour des calculs intensifs ponctuels, pas pour servir des requêtes en continu 24/7.

🇫🇷 Pour l'inférence dans le service public : Albert
L'État français a développé Albert, une plateforme d'IA générative 100% souveraine portée par la DINUM et Etalab. Elle propose une API d'inférence mutualisée hébergée sur infrastructure SecNumCloud, avec des modèles open source et des fonctionnalités RAG intégrées.

Déjà utilisée par +25 administrations (maisons France Services, douanes, gendarmerie, fiscalité…), Albert est accessible gratuitement aux agents publics et collectivités. Pour les administrations, c'est souvent la première option à considérer avant de se tourner vers des hébergeurs cloud privés.

Pour les besoins non couverts par Albert ou les acteurs hors administration, les hébergeurs cloud souverains présentés plus haut (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak) restent une excellente alternative : API managées avec facturation à l'usage, disponibilité garantie, et souveraineté européenne.

Acquisition de Groq par NVIDIA

Fin décembre 2025, NVIDIA a officialisé un « accord de licence non exclusif » avec Groq^[16]. Derrière cette formulation se cache en réalité une acquisition déguisée, destinée à contourner les autorités de la concurrence.

🔍 Pourquoi les "10× moins d'énergie" promis ne se vérifient pas ?

Groq annonçait une consommation divisée par 10^[20] par rapport aux GPU, mais les données publiques et les calculs détaillés dans cet article^[5] montrent des performances plus nuancées : 5-12M tokens/kWh sur petits modèles, comparable aux GPU H100 (10-18M), et seulement 1-4M tokens/kWh sur grands modèles (70B+), soit moins efficace que les GPU actuels. Trois raisons expliquent cet écart :

Latence ≠ Efficacité : Groq optimise la vitesse (tokens/seconde), pas l'énergie par token
Benchmark daté : Cette annonce comparait aux GPU de l'époque, pas aux H100/H200 actuels
SRAM limitée : 230 MB de mémoire = efficace sur petits modèles, mais sharding massif sur 70B+ qui fait exploser la consommation

Ce que cet accord change

💰

20 milliards $

Versés par NVIDIA (vs. 6,9 Md$ de valorisation en sept. 2024)

👥

90% des employés

Rejoignent NVIDIA, dont le fondateur Jonathan Ross

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Technologie intégrée

Architecture LPU intégrée à l'écosystème « AI Factory » NVIDIA

☁️

GroqCloud ?

Groq cherche déjà à céder ses actifs cloud (Wall Street Journal)

Est-ce un bon choix ?

✅ Pour NVIDIA

Élimination d'un concurrent prometteur
Acquisition de talents clés (Ross = co-concepteur du premier TPU Google)
Technologie complémentaire pour l'inférence temps réel
Contrer les TPU Ironwood de Google, conçus pour « l'ère de l'inférence »
Architecture innovante : Le LPU repose sur une conception radicalement différente (SRAM partagée on-chip, ~80 TB/s de bande passante interne) qui excelle en latence et en tokens/seconde. Des technologies que NVIDIA pourrait intégrer à ses futures générations

❌ Pour la souveraineté numérique

Concentration accrue : NVIDIA renforce son quasi-monopole (~80% du marché IA)
CLOUD Act : Le LPU n'est plus une alternative indépendante américaine
Pérennité incertaine : L'avenir de GroqCloud est compromis
Moins de diversité : Réduction du choix pour les utilisateurs européens

Conséquences pour une IA frugale et souveraine

💡 Notre analyse : Cette acquisition illustre la concentration croissante du marché de l'IA autour de quelques acteurs américains. Pour les organisations européennes soucieuses de souveraineté, une architecture efficace ne suffit pas : elle doit pouvoir être déployée sur des datacenters souverains pour garantir le contrôle sur les données.

Conclusion

Le premier réflexe reste la frugalité. « Less IA is Best IA » : avant de chercher la puce la plus efficace, interrogez-vous sur la pertinence même du recours à l'intelligence artificielle. Un algorithme classique, une requête bien pensée ou simplement une meilleure organisation de l'information suffisent souvent. Et quand l'IA se justifie, privilégiez le plus petit modèle adapté à votre besoin : un modèle de 7 milliards de paramètres consomme environ dix fois moins d'énergie qu'un modèle de 70 milliards.

Ensuite, renseignez-vous sur le matériel utilisé. Toutes les architectures ne se valent pas. Demandez à votre fournisseur quel type de puce exécute vos requêtes : TPU, GPU (et quelle génération ?), NPU, LPU ? Notre comparatif révèle des écarts considérables, de 1 à 10 fois en efficacité selon l'architecture choisie. Les TPU v6 Trillium de Google et les NPU de Meta dominent aujourd'hui, suivis des GPU Blackwell de NVIDIA. Mais attention : les puces les plus efficaces ne sont pas toujours disponibles sur des infrastructures souveraines européennes.

Ce qui nous amène au choix du fournisseur. Pour une IA véritablement souveraine, privilégiez des datacenters à capitaux européens, soumis à la juridiction européenne et non au CLOUD Act américain. OVHcloud, Scaleway ou Infomaniak proposent aujourd'hui des GPU efficaces (H100, H200, MI300X) et des API managées avec des modèles open source. Ce compromis entre efficacité énergétique et souveraineté des données est au cœur d'une démarche responsable.

Enfin, mesurez votre consommation. Ce qui ne se mesure pas ne s'améliore pas. La méthodologie détaillée dans cet article vous permet d'estimer l'empreinte de vos usages. Demandez à vos fournisseurs des métriques concrètes : tokens/kWh, joules par token, ou au minimum le nombre de tokens consommés. Cette transparence est le premier pas vers une amélioration continue.

Pour conclure, une IA responsable repose sur trois piliers indissociables : la sobriété d'usage, le choix éclairé de vos fournisseurs et du matériel, et la transparence sur votre consommation.

Une agence IA responsable à vos côtés

En tant que SCIC engagée dans la transition écologique, nous appliquons ces principes dans tous nos projets d'agents IA. L'intelligence artificielle peut être un formidable levier de valorisation des données et d'automatisation intelligente, à condition de s'inscrire dans une démarche responsable.

♻️

Frugalité par conception

Plus petit modèle adapté au besoin, ~10× moins d'énergie^[2]

🇪🇺

Souveraineté européenne

Datacenters européens, modèles open source, contrôle total sur vos données

🌱

Énergies renouvelables

Datacenters alimentés en énergies renouvelables, PUE < 1,2

📊

Mesure et transparence

Estimations de consommation basées sur la méthodologie de cet article

🌍 Notre conviction

Chez Data Players, nous croyons qu'il est possible de développer des solutions IA performantes, souveraines et respectueuses de l'environnement.

En combinant nos principes de frugalité avec notre expertise en web sémantique et en automatisation de flux de données, nous vous accompagnons vers une IA éthique, frugale et efficace.

Envie d'en savoir plus ?

Contactez-nous pour discuter de vos projets d'IA responsable

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📚 Sources et méthodologie

[1] Epoch AI - "Energy Use of AI Models" (2024). Estimation ChatGPT/GPT-4o : ~0,3 Wh par requête typique. Pour des modèles frontier-scale (>200B paramètres), l'énergie médiane par requête peut atteindre 4,32 Wh. epochai.org

[2] Kaplan et al. (OpenAI) - "Scaling Laws for Neural Language Models" (2020). Pour un transformer decoder-only, le coût en forward pass ≈ 2N FLOPs par token, où N = nombre de paramètres. Conséquence : un modèle 7B consomme ~10× moins qu'un 70B (proportionnel au nombre de paramètres). arXiv:2001.08361

[3] Epoch AI - "Machine Learning Hardware Database" (2024). H100 : 1,4×10¹² FLOPs/s/W en FP16 tensor core. Meta MTIA : jusqu'à 2,1×10¹² FLOPs/s/W. epochai.org/data/ml-hardware

[4] Google Cloud Documentation - "Cloud TPU system architecture". TPU v4 : 2,7× amélioration en performance/watt par rapport au TPU v3, consommation ~200W par puce. cloud.google.com/tpu/docs

[5] Groq LPU TSP - Benchmarks et calculs (2024-2025).
Spécifications : 188 TFLOPs FP16, 230 MB SRAM on-chip, ~80 TB/s bande passante interne. [WikiChip]
TDP carte : ~200-375W selon les sources. [Cerebras ~375W] [CryptoSlate ~200-300W]
Grands modèles (70B+) : 1-3 J/token mesuré → 1-4M tokens/kWh. [Dev.to]
Petits modèles (8B) - Calculé : Llama 3 8B à 800-1300 tok/s [Introl]. Calcul : 1000 tok/s ÷ 0,3 kW × 3600 = ~12M tokens/kWh (optimiste). Avec 1-3 J/tok système : 1,2-3,6M tokens/kWh (conservateur). Fourchette retenue : 5-12M tokens/kWh.
FLOPs/J : 188 TFLOPs ÷ ~300W = 0,63×10¹².

[6] Adam Casson - "Transformer Math 101" (2023). MFU (Model FLOPs Utilization) typique : 10-65%, moyenne ~40% en production. Overhead attention/embeddings : ~20% en plus des 2N FLOPs de base. blog.eleuther.ai

[7] ecologits.ai - "Environmental impact of AI". PUE (Power Usage Effectiveness) typique pour hyperscalers : 1,1-1,3, valeur moyenne ~1,2. ecologits.ai

[8] LLM Hardware Survey (arXiv, 2024). Mesures expérimentales sur GPU en batch 8 : 0,527-3,155 tokens/J. Conversion : 0,527 × 3 600 000 ≈ 1,9M tokens/kWh (bas) ; 3,155 × 3 600 000 ≈ 11,4M tokens/kWh (haut). ASIC d'inférence : 0,86-7,84 tokens/J → 3,1M-28,2M tokens/kWh. arXiv:2402.13446

[9] Analyses tierces (Medium, benchmarks indépendants). TPU v4 : 1,2-1,7× meilleur en performance/watt que A100. Le A100 étant moins efficace que le H100, le TPU v4 est comparable aux meilleurs GPU récents.

[10] AMD Instinct MI300X Datasheet (2024). Spécifications : 750W TDP, 1307 TFLOPs FP16, 192GB HBM3 (5,3 TB/s). Calcul FLOPs/J : 1307 / 0,75 ≈ 1,74×10¹² TFLOPs/kW, soit ~1,3×10¹² FLOPs/J effectifs après prise en compte de l'overhead mémoire. amd.com/instinct/mi300x

[11] Intel Gaudi 3 Specifications (2024). Spécifications : ~450W TDP par puce, 1835 TFLOPs BF16 (système 8 puces), 128GB HBM2e par puce. Performance par puce : ~230 TFLOPs → 0,51×10¹² FLOPs/J. Disponible sur AWS (instances dl2q). intel.com/gaudi

[12] Google Cloud TPU v6e (Trillium) Documentation (2024). Spécifications officielles : 918 TFLOPs BF16 par puce, 32 Go HBM, bande passante 1600 Gbit/s. TDP non publié officiellement ; estimé ~230W basé sur le ratio performance/efficacité vs TPU v5e (~200W). FLOPs/J calculé : 918 TFLOPs / ~230W ≈ 4,0×10¹² FLOPs/J. cloud.google.com/tpu/docs/v6e

[13] NVIDIA H200 Datasheet (2024). Spécifications : 700W TDP (identique H100), 141GB HBM3e (vs 80GB), bande passante 4,8 TB/s (vs 3,35 TB/s). Efficacité compute identique au H100 (1,4×10¹² FLOPs/J), mais jusqu'à 1,9× meilleur throughput sur grands modèles grâce à la mémoire accrue. nvidia.com/h200

[14] NVIDIA Datacenter GPU Datasheets (2023-2024). L4 : 72W TDP, 242 TFLOPs (FP16 sparsity), 24GB GDDR6, architecture Ada Lovelace. T4 : 70W TDP, 65 TFLOPs (FP16 tensor), 16GB GDDR6, architecture Turing. A2 : 40-60W TDP, 36 TFLOPs (FP16 tensor), 16GB GDDR6, architecture Ampere. nvidia.com/data-center

[15] SambaNova RDU (SN40L) - Données insuffisantes (2024). ⚠️ Aucune source publique ne permet de déterminer les tokens/kWh pour cette architecture.
Problème : SambaNova ne publie pas de datasheet technique officielle incluant TDP, TFLOPs, ou consommation énergétique par token.
Mémoire : 64 GB HBM (seule donnée mentionnée dans les communications SambaNova).
TDP : Non disponible.
FLOPs/J : Non disponible.
tokens/kWh : Non disponible, impossible à calculer sans TDP ni J/token mesuré.
Conclusion : Les valeurs du RDU sont marquées N/D car aucune source fiable ne permet leur calcul. sambanova.ai

[16] Cafétech / Le Monde Informatique / L'Usine Digitale - "En s'emparant de Groq, Nvidia accélère dans les puces dédiées à l'inférence" (6 janvier 2026).
Faits : Accord de licence non exclusif officialisé fin décembre 2025. NVIDIA verse 20 Md$ (vs. valorisation 6,9 Md$ en sept. 2024). ~90% des employés rejoignent NVIDIA, dont Jonathan Ross (fondateur, co-concepteur du premier TPU Google) et Sunny Madra (président).
Architecture LPU : Groq promettait une vitesse d'exécution 10× plus élevée et une consommation d'énergie divisée par 10 pour l'inférence. NVIDIA prévoit d'intégrer l'architecture Groq à sa gamme "AI Factory".
GroqCloud : Groq cherche à céder ses actifs cloud (Wall Street Journal). L'entreprise affirme continuer « de manière indépendante » mais avec un nouveau CEO (Simon Edwards). cafetech.fr, groq.com (communiqué officiel)

[18] Infomaniak Sovereign Cloud - Infrastructure GPU (2024-2025).
Hardware documenté : Instances GPU avec NVIDIA L4, T4, A2, mais aussi A100 et L40S explicitement mentionnés comme « souvent utilisés pour opérer des modèles IA de pointe ».
Capacité : Modèles jusqu'à 235B (ex: Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct) via multi-GPU avec device_map automatique. swissnews.co.uk, news.infomaniak.com

[19] NVIDIA L40S Datasheet (2023).
Spécifications : 350W TDP, 48GB GDDR6 avec ECC, 362 TFLOPs FP16 (avec sparsity 2:4), architecture Ada Lovelace. Conçu pour l'inférence IA et la visualisation en datacenter. Pas de NVLink natif (PCIe Gen4 x16). Multi-GPU possible via PCIe jusqu'à 8 cartes pour des modèles ~160B. nvidia.com/l40s

[20] Groq - Communiqué officiel (avril 2024).
"The current generation LPU is 10x more energy-efficient than the most energy-efficient GPU available today." Cette annonce, reprise dans le white paper "GroqThoughts Power Paper", compare l'efficacité architecturale (coût mémoire SRAM vs HBM) mais pas les performances réelles en tokens/kWh sur grands modèles. groq.com/newsroom, GroqThoughts Power Paper (PDF)

[21] Cerebras WSE-3 Specifications (2024).
Wafer-Scale Engine 3 : 46 255 mm² (wafer silicium complet 300 mm), 4 000 milliards de transistors, 900 000 cœurs IA, process 5 nm TSMC. Performances peak : 125 petaFLOPs (FP16/BF16). Soit 56× la surface d'un H100 (814 mm²).
Bande passante : 21 PB/s interne (mesh 2D on-wafer), 27 PB/s aggregate fabric. cerebras.ai/chip, arXiv:2503.11698

[22] Cerebras CS-3 System Datasheet (2024).
Système CS-3 : 15-16U form factor, 23 kW peak power (système complet, refroidissement liquide inclus). 44 GB SRAM on-wafer distribués entre les 900 000 cœurs.
Configurations mémoire MemoryX : 1,5 TB (min), 12 TB, ou 1,2 PB (max). Capacité modèle par CS-3 : ~750B (config 1,5 TB) à 24T paramètres (config 1,2 PB). Cluster jusqu'à 2048 CS-3.
Efficacité compute : 125 PF / 23 kW ≈ 5,4 petaFLOPs/kW, soit ~2,2× meilleur que DGX B200 (36 PF / 14,3 kW). cerebras.ai/system, cerebras.ai/blog/cs3

[23] Cerebras Inference Benchmarks (2024-2025).
Llama 3.1 70B : 2 100 tokens/s throughput (octobre 2024), vérifié par Artificial Analysis. 16× plus rapide que les GPU optimisés. Llama 8B : ~1 800 tokens/s. Time-to-first-token : 170-240 ms.
Calcul tokens/kWh : 2 100 tok/s × 3 600 s ÷ 23 kW = ~329 000 tokens/kWh ≈ 0,3M. Ces benchmarks mesurent un mode « latence optimisée » (per-user, vitesse maximale par requête), pas le throughput système maximal en mode batché. L'efficacité énergétique en production multi-utilisateurs serait supérieure mais n'est pas documentée publiquement. cerebras.ai/blog, communiqué presse

[24] Cerebras Cloud Availability (2025).
Datacenters actuels : Santa Clara, Stockton (Californie), Dallas (Texas). Déploiements 2025 : Minneapolis (Q2), Oklahoma City (juin), Montreal (Q3), Europe/France (Q4).
Partenariats : Mistral AI (France), HuggingFace, Perplexity, AlphaSense. Cluster en expansion à l'Université d'Édimbourg (UK) pour recherche.
Souveraineté : Malgré des déploiements européens, Cerebras reste une entreprise américaine (siège Californie) soumise au CLOUD Act. communiqué expansion, Edinburgh expansion

🔬 Méthodologie de calcul détaillée

Pour comparer équitablement les architectures, nous utilisons une méthodologie basée sur les publications scientifiques et les spécifications constructeurs.

Formule 1 : Coût en calcul par token

Pour un transformer decoder-only, le nombre d'opérations (FLOPs) par token est^[2] :

FLOPs/token ≈ 2 × N

Où N = nombre de paramètres. Avec ~20% d'overhead pour l'attention et les embeddings^[6] :

Pour 70B : FLOPs/token ≈ 2 × 70×10⁹ × 1,2 ≈ 170 GFLOPs

Formule 2 : Énergie par token (puce seule)

L'énergie consommée par token dépend de l'efficacité de la puce (FLOPs/J)^[3] :

E_token = FLOPs/token ÷ FLOPs/J

Pour un H100 (1,4×10¹² FLOPs/J) avec un modèle 70B :

E_token = 1,7×10¹¹ ÷ 1,4×10¹² ≈ 0,12 J/token

Formule 3 : Tokens par kWh (théorique)

Sachant que 1 kWh = 3 600 000 J :

tokens/kWh (théorique) = 3,6×10⁶ ÷ E_token

Pour notre exemple H100 + 70B :

tokens/kWh = 3,6×10⁶ ÷ 0,12 ≈ 30 millions tokens/kWh

Formule 4 : Tokens par kWh (système réel)

En conditions réelles, deux facteurs réduisent l'efficacité :

MFU (Model FLOPs Utilization) : utilisation réelle de la puce, typiquement 10-65%, moyenne ≈40%^[6]
PUE (Power Usage Effectiveness) : overhead du datacenter (refroidissement, etc.), typiquement ≈1,2^[7]

tokens/kWh (réel) = tokens/kWh (théorique) × (MFU ÷ PUE)

Avec MFU=40% et PUE=1,2 :

tokens/kWh (réel) = 30M × (0,4 ÷ 1,2) ≈ 10 millions tokens/kWh

✓ Validation empirique

Ce résultat théorique (10M tokens/kWh pour H100 + 70B) est cohérent avec les mesures expérimentales du LLM Hardware Survey^[8] qui rapporte 0,527-3,155 tokens/J sur GPU en batch 8, soit 1,9M-11,4M tokens/kWh après conversion (tokens/J × 3 600 000).

Résumé de la chaîne de calcul

FLOPs/token = 2 × N × 1,2 (formule Kaplan^[2] + overhead^[6])
J/token (théorique) = FLOPs/token ÷ FLOPs/J de la puce^[3]
tokens/kWh (théorique) = 3 600 000 ÷ J/token
tokens/kWh (réel) = tokens/kWh × (MFU^[6] ÷ PUE^[7])

Les plages indiquées dans le tableau reflètent la variabilité due au batch size, à l'optimisation logicielle, et aux conditions de déploiement.