L’intelligence artificielle est généralement décrite à travers ses modèles, ses logiciels ou les data centers qui les exécutent. Mais, pour l’économie du XXIe siècle, son intrant fondamental devient progressivement quelque chose de plus abstrait : la capacité de calcul. Comme l’électricité permet de produire une multitude de services sans se confondre avec eux, le calcul permet de simuler, prévoir, concevoir, optimiser, diagnostiquer ou piloter sans être lui-même le produit final. L’OCDE traite désormais explicitement l’« AI compute » comme une capacité stratégique nationale, au même titre que les compétences, les données ou les infrastructures. (oecd.org)
Cette capacité résulte de la combinaison de processeurs, mémoire, logiciels, algorithmes, données et énergie. Elle peut être consommée pour entraîner un modèle, rechercher une molécule, simuler une aile d’avion, optimiser un réseau électrique ou prévoir l’évolution d’un écosystème. L’Union européenne considère déjà le calcul haute performance comme indispensable à des secteurs allant de l’aéronautique et de l’acier à l’automobile, l’énergie, la météo et les sciences du vivant. (op.europa.eu) Le calcul devient donc un intrant transversal de la production de connaissance et de valeur.
Cette évolution modifie la notion même de production industrielle. Concevoir un matériau ne consiste plus seulement à fabriquer plusieurs formulations et à les tester physiquement. Des milliers ou millions de configurations peuvent être éliminées ou présélectionnées par simulation avant que les plus prometteuses n’atteignent le laboratoire. Les travaux récents sur la découverte de matériaux montrent que l’IA peut accélérer prédiction de propriétés, conception inverse, simulation et optimisation des synthèses, notamment grâce aux laboratoires autonomes. (sciencedirect.com) Une quantité de calcul peut ainsi remplacer une partie de la matière, du temps, des essais et de l’énergie auparavant nécessaires à l’expérimentation.
Le même principe traverse l’ensemble de l’économie. Les jumeaux numériques permettent de simuler une usine avant de modifier sa chaîne physique, un réseau électrique avant d’en changer l’exploitation, une ville avant de construire son infrastructure ou un territoire avant d’y appliquer une politique environnementale. L’OCDE relève que l’IA et les jumeaux numériques participent déjà aux prévisions climatiques, à la modélisation environnementale, aux bâtiments, à l’industrie lourde, à l’agriculture et à la forêt. (oecd.org) Chaque progrès du calcul élargit donc l’espace dans lequel il devient moins coûteux de tester le monde virtuellement avant d’agir sur le monde physique.
Cette matière première possède une propriété particulière : sa productivité augmente extrêmement vite. L’Agence internationale de l’énergie constate que l’énergie nécessaire à une tâche élémentaire d’IA a chuté d’au moins un ordre de grandeur par an au cours des dernières années grâce aux progrès conjoints du matériel et des logiciels. (iea.org) Une même quantité d’électricité et de silicium peut donc produire continuellement davantage de calcul utile. La consommation totale peut néanmoins augmenter si les usages se multiplient plus vite encore : l’efficacité ne supprime pas la demande, elle rend simplement le calcul accessible à un nombre croissant de fonctions.
La valeur économique se déplace alors du calcul brut vers ce qu’il permet d’obtenir. Une heure de GPU ou un milliard d’opérations n’ont pas de valeur sociale intrinsèque ; leur valeur dépend de leur transformation en meilleur matériau, itinéraire optimisé, économie d’énergie, diagnostic, médicament, modèle climatique ou décision industrielle. Le calcul ressemble ainsi moins à une industrie finale qu’à une matière première intellectuelle, dont la transformation produit de la connaissance et de l’action.
Cette distinction change aussi la politique industrielle. Accumuler des data centers ne suffit pas davantage à créer une industrie de l’IA qu’accumuler des centrales électriques ne suffisait à créer l’industrie électromécanique. La souveraineté numérique exige certes une capacité de calcul disponible, et l’Europe développe pour cela ses « AI Factories » autour des supercalculateurs EuroHPC. (eurohpc-ju.europa.eu) Mais l’enjeu industriel décisif consiste à relier cette puissance aux secteurs capables de la transformer en valeur : science, ingénierie, santé, environnement, énergie, agriculture, logistique et industrie.
Le calcul devient ainsi l’une des ressources caractéristiques de la seconde civilisation industrielle. Le XXe siècle augmentait sa puissance en transformant davantage de matière et d’énergie. Le XXIe peut augmenter une partie de la sienne en transformant davantage d’information avant de transformer la matière, afin de produire mieux, plus vite et avec moins d’essais inutiles. Le calcul ne remplace ni l’énergie ni les ressources physiques ; il devient ce qui permet de les employer avec une intelligence croissante.
Note
Le calcul n’est pas une matière au sens physique : l’expression « matière première industrielle » est fonctionnelle. Il s’agit d’une capacité productive consommée pour générer un résultat. Sa croissance possède elle-même une empreinte énergétique et matérielle ; son intérêt systémique dépend donc de la valeur créée, des ressources économisées et de l’efficacité des infrastructures qui le fournissent.
Relations conceptuelles
Complète : L’industrie de l’IA au XXIe siècle
Relie : La transition systémique transforme les contraintes en moteurs
Repères conceptuels
Calcul · AI compute · Calcul haute performance · Simulation · Jumeau numérique · Matière première intellectuelle · Optimisation · Productivité · Intelligence artificielle · Industrie du XXIe siècle
