L'intelligence artificielle générative pose deux défis majeurs. D'abord, sa consommation énergétique : une seule question posée à ChatGPT ou Claude consomme entre 0,3 et 4 wattheures, assez pour recharger un smartphone de 2 à 25%. À l'échelle mondiale, l'empreinte carbone devient considérable. Ensuite, la souveraineté des données : les grands fournisseurs américains sont soumis au CLOUD Act, qui permet aux autorités US d'accéder à vos données, même stockées en Europe.
Face à ces enjeux, deux leviers complémentaires existent. La sobriété d'abord : n'utiliser l'IA que quand elle apporte une vraie valeur, et choisir le plus petit modèle adapté (un modèle 7B consomme 10 fois moins qu'un 70B). Avec le bon contexte, un petit modèle suffit. L'efficacité ensuite : selon le matériel utilisé, la consommation peut varier du simple au décuple. Les processeurs pour LLM les plus performants (TPU de Google, NPU de Meta) restent hélas inaccessibles en dehors de leurs propres services.
Pour héberger vos données en Europe, trois acteurs se démarquent : OVHcloud, Scaleway et Infomaniak. Ils proposent des API d'IA avec des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen), sans dépendance aux lois américaines. La souveraineté repose justement sur l'open source : seuls ces modèles vous permettent de choisir où et par qui ils sont hébergés. Le revers de la médaille : ces hébergeurs dépendent quasi-exclusivement des processeurs NVIDIA, un fabricant américain qui détient 80% du marché mondial. L'acquisition d'actifs, l'accord d'usage de licence et le recrutement massif de talents de Groq par NVIDIA fin 2025 renforce encore cette domination.
En résumé : si vous devez utiliser l'IA, adoptez quatre réflexes. Sobriété : ne l'utilisez que quand c'est utile. Efficacité : choisissez le plus petit modèle adapté. Souveraineté : privilégiez un hébergeur européen. Mesure : ce qui ne se mesure pas ne s'améliore pas. C'est bon pour vos données, et meilleur pour la planète.
Les réponses aux principales questions soulevées dans ce format de lecture d'une minute sont développées plus en détail dans les formats suivants :
Deux enjeux fondamentaux
Le problème énergétique
Depuis l'arrivée de ChatGPT fin 2022, l'utilisation de l'intelligence artificielle a explosé. Ces systèmes, qu'on appelle "grands modèles de langage" (ou LLM), sont capables de comprendre et générer du texte avec une fluidité impressionnante. Mais cette prouesse a un coût : une consommation électrique considérable.
Pour vous donner un ordre de grandeur : une seule question posée à un grand modèle comme ChatGPT consomme entre 0,3 et 4 wattheures d'électricité, soit l'équivalent de 2 à 25% de la recharge d'un smartphone, ou de 2 à 24 minutes d'éclairage LED. Ça paraît peu, mais multipliez ça par les milliards de requêtes quotidiennes à l'échelle mondiale, et vous obtenez une facture énergétique (et donc carbone) qui pèse lourd.
Le problème de souveraineté
Au-delà de l'énergie, il y a un enjeu stratégique majeur : où sont hébergées vos données, et qui peut y accéder ? Les grands fournisseurs américains (Google, Amazon, Microsoft) sont soumis au CLOUD Act, une loi qui permet aux autorités américaines de réclamer l'accès aux données, même si elles sont stockées physiquement en Europe. Le Cloud Act concrétise l'extraterritorialité rêvée par le Patriot Act, en surmontant les blocages judiciaires et imposant aux géants US un accès mondial aux données, au mépris des souverainetés numériques et des libertés individuelles. Pour une entreprise manipulant des données sensibles, c'est problématique.
La vraie souveraineté passe par l'open source : seuls les modèles open source vous permettent de choisir où et par qui sont exécutés les modèles. Avec un modèle propriétaire (ChatGPT, Claude, Gemini), vous êtes dépendant de l'infrastructure du fournisseur. Avec un modèle open source (Llama, Mistral, Qwen), vous pouvez l'héberger vous-même ou choisir un hébergeur de confiance, sur le territoire de votre choix.
Deux leviers pour agir sur la consommation énergétique
La sobriété d'abord
Avant même de parler de technologie, le geste le plus efficace reste le plus simple : n'utiliser l'IA que quand elle apporte une vraie valeur ajoutée. Beaucoup de tâches peuvent être accomplies par des méthodes classiques : une recherche dans une base de données, un algorithme simple, ou tout simplement une bonne organisation de l'information.
Deuxième levier important : la taille du modèle. Un modèle de 7 milliards de paramètres consomme environ dix fois moins d'énergie qu'un modèle de 70 milliards. Pour beaucoup d'usages (résumer un texte, classer des documents, extraire des informations), un "petit" modèle suffit amplement. D'ailleurs, les capacités fondamentales des LLM ont atteint un plateau : ce qui fait la différence aujourd'hui, c'est l'ingénierie autour du modèle (lui fournir le bon contexte et les bons outils) plutôt que de miser sur la taille brute.
L'efficacité ensuite
Une fois qu'on a décidé d'utiliser l'IA, le choix du matériel fait une vraie différence. Il existe plusieurs types de processeurs spécialisés : les GPU (les plus répandus), les TPU (Google), les NPU (optimisés pour les réseaux de neurones). En termes d'efficacité énergétique, les écarts sont considérables : les meilleurs processeurs pour LLM (TPU v6 de Google, NPU de Meta) génèrent entre 25 et 35 millions de tokens par kWh, contre 4 à 8 millions pour les GPU grand public. Un écart de 5 à 10 fois. (Un token est l'unité élémentaire de texte qu'un modèle peut lire, traiter ou générer, et l'unité de ressource computationnelle pour comparer les modèles LLM et le matériel.)
L'efficacité des datacenters compte aussi : leur PUE (Power Usage Effectiveness) mesure le rapport entre la consommation électrique totale du datacenter et l'énergie réellement utilisée pour les calculs. Un PUE de 1,2 signifie que pour chaque kWh utilisé par les serveurs pour faire tourner l'IA, le datacenter consomme 20% d'électricité en plus pour le refroidissement, la climatisation et l'alimentation électrique. Un bon datacenter atteint un PUE de 1,1-1,2, contre 1,5-1,8 pour la moyenne (soit 50 à 80% de consommation supplémentaire).
Choisir son infrastructure
Les hébergeurs européens et leurs processeurs pour LLM
En Europe, trois hébergeurs proposent des services d'IA clef en main et open source : OVHcloud et Scaleway en France, Infomaniak en Suisse. Leurs serveurs sont situés en Europe, leurs capitaux sont européens, et ils ne sont pas soumis aux juridictions américaines. Ils proposent des API permettant d'utiliser des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen) sans que vos données ne quittent le sol européen.
Ces hébergeurs utilisent principalement des GPU NVIDIA (H100, H200, L40S) et quelques alternatives comme les RDU SambaNova chez OVHcloud ou les GPU AMD MI300X en déploiement.
Le monopole NVIDIA
Reste une réalité inconfortable : ces trois hébergeurs européens dépendent presque exclusivement des processeurs NVIDIA. NVIDIA détient environ 80% du marché mondial des processeurs pour LLM. L'acquisition d'actifs, l'accord d'usage de licence et le recrutement massif de talents de Groq fin 2025, un concurrent prometteur qui développait une architecture alternative, renforce encore cette domination.
Les nouveaux processeurs "Blackwell" (B100, B200) devraient améliorer l'efficacité énergétique de ~1,8×. Le matériel reste américain (NVIDIA, AMD, Intel), mais la diversification des fournisseurs permettrait au moins de réduire la dépendance à un acteur unique.
Ce qu'il faut retenir
Si vous devez utiliser l'IA, quatre principes à garder en tête. La sobriété : ne l'utilisez que quand c'est utile, et choisissez le plus petit modèle adapté. Avec le bon contexte et les bons outils, un modèle frugal égale voire surpasse un grand modèle généraliste. L'efficacité : renseignez-vous sur le matériel utilisé par votre fournisseur. La souveraineté : privilégiez un hébergeur européen (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak) pour garder le contrôle sur vos données. La mesure : ce qui ne se mesure pas ne s'améliore pas. Demandez des métriques concrètes à vos fournisseurs.
Pour approfondir votre compréhension avec les détails techniques, les comparatifs complets et les sources :
📋 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.
Licence CC BY-SA 4.0 : partage et adaptation autorisés avec crédit et même licence.
Deux enjeux fondamentaux
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, posent cependant deux défis majeurs que toute organisation
doit considérer : leur consommation énergétique et la souveraineté des données.
L'empreinte énergétique de l'IA
Que consomme une requête ?
Une requête à un LLM de type ChatGPT ou Claude consomme en moyenne entre 0,3 et 4 Wh[1],
de quoi recharger un smartphone de 2 à 25%, ou alimenter une ampoule LED pendant 2 à 24 minutes.
À l'échelle mondiale, avec des milliards 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.
Inférence vs entraînement
🎯 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),
donc coûteux financièrement et à lourd impact environnemental,
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.
La souveraineté des données
Le CLOUD Act
Au-delà de l'énergie, il y a un enjeu stratégique majeur : où sont hébergées vos données,
et qui peut y accéder ? Les grands fournisseurs américains (Google, Amazon, Microsoft)
sont soumis au CLOUD Act (Clarifying Lawful Overseas Use of Data Act, 2018),
une loi qui permet aux autorités américaines de réclamer l'accès aux données détenues par
des entreprises américaines, même si ces données sont stockées physiquement en Europe.
Le Cloud Act concrétise l'extraterritorialité rêvée par le Patriot Act, en surmontant les blocages
judiciaires et imposant aux géants US un accès mondial aux données, au mépris des souverainetés numériques
et des libertés individuelles. Cette loi représente une évolution majeure dans l'arsenal juridique américain,
permettant de contourner les protections territoriales qui limitaient auparavant la portée du Patriot Act.
Pourquoi ça concerne votre entreprise
Pour une entreprise manipulant des données sensibles (données personnelles,
secrets commerciaux, données de santé, informations stratégiques), cette extraterritorialité
juridique est problématique. Utiliser un service IA hébergé chez un fournisseur américain,
c'est accepter que vos données puissent être accessibles aux autorités US sans que vous
en soyez nécessairement informé.
C'est pourquoi le choix de l'infrastructure d'hébergement est aussi important que le choix
du modèle d'IA lui-même. Une IA véritablement responsable doit conjuguer efficacité
énergétique et souveraineté des données.
La souveraineté passe par l'open source
La véritable souveraineté technologique repose sur la capacité à choisir où et par qui
sont exécutés les modèles d'IA. Avec un modèle propriétaire (ChatGPT d'OpenAI, Claude
d'Anthropic, Gemini de Google), vous êtes nécessairement dépendant de l'infrastructure du
fournisseur, et donc de sa juridiction.
À l'inverse, les modèles open source (Llama de Meta, Mistral, Qwen, DeepSeek)
vous donnent le choix : vous pouvez les héberger sur votre propre infrastructure, ou les
déployer chez un hébergeur de confiance sur le territoire de votre choix. C'est cette liberté
de déploiement qui constitue la base d'une souveraineté réelle. Sans open source, la souveraineté
reste illusoire : même hébergée en Europe, une API propriétaire peut changer de conditions
d'utilisation ou de juridiction du jour au lendemain.
Deux leviers pour agir sur la consommation énergétique
Face à ces deux enjeux (énergie et souveraineté), deux leviers complémentaires permettent
d'agir concrètement : la frugalité (utiliser moins) et l'efficacité
(mieux utiliser). Chez Data Players, nous appliquons un principe simple :
« Less IA is Best IA » : la meilleure énergie est celle qu'on ne consomme pas.
La frugalité et la sobriété
Ne pas utiliser l'IA quand c'est inutile
🚫
Questionner le besoin
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.
👤
Garder l'humain dans la boucle
Certaines décisions ne doivent pas être déléguées à une machine car les LLM halucinent et que cela n'est pas tolérables dans beaucoup de métiers. L'IA doit
assister l'humain, pas le remplacer. Cela réduit les erreurs coûteuses
et les requêtes inutiles de vérification.
Utiliser le plus petit modèle adapté
📏
10× moins d'énergie
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.
🎯
Adapter le modèle au besoin
Un modèle 7B pour extraire des données structurées. Un modèle 13B pour résumer des documents.
Un modèle 70B uniquement pour les tâches de raisonnement complexe. Choisir le bon outil pour la bonne tâche.
💡 Pourquoi les petits modèles suffisent désormais
Les capacités fondamentales des LLM (compréhension du langage, raisonnement, interaction avec l'environnement)
ont atteint un plateau de maturité. Les changements majeurs ont déjà eu lieu.
Les progrès futurs seront incrémentaux, pas révolutionnaires.
Ce qui fait la différence aujourd'hui, c'est l'ingénierie autour du modèle :
lui fournir le contexte le plus riche et pertinent (via RAG, graphes de connaissances),
et les bons outils (via MCP, function calling, APIs métier). Avec cette approche,
un modèle 7-13B bien équipé surpasse souvent un modèle 70B généraliste, tout en consommant
dix fois moins d'énergie.
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 ? C'est là qu'intervient le second levier : l'efficacité.
L'efficacité énergétique
L'efficacité énergétique dépend de deux facteurs principaux : l'efficacité des processeurs pour LLM
(le matériel qui exécute les calculs) et l'efficacité des datacenters
(l'infrastructure qui héberge ces processeurs).
L'efficacité des processeurs pour LLM
L'efficacité énergétique d'un LLM dépend fortement du matériel sur lequel
il s'exécute. Contrairement aux idées reçues, tous les processeurs pour LLM 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 (unité élémentaire de texte qu'un modèle peut lire, traiter ou générer, et unité de ressource computationnelle pour comparer les modèles LLM et le matériel) 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)
Parallélisation : massive (GPU) vs optimisée pour tenseurs (TPU) vs séquentielle déterministe (LPU)
Comparatif des processeurs
Chaque type de processeur adopte une approche architecturale différente pour exécuter les modèles d'IA.
Comprendre ces différences est essentiel pour choisir le matériel le plus adapté à vos besoins
en termes d'efficacité énergétique, de performance et de disponibilité.
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 processeurs.
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 processeurs 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 nombreux processeurs 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 un simple processeur).
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
OfficielDatasheet constructeur
MesuréBenchmark indépendant publié
ExtrapoléCalculé à partir d'autres données
🇪🇺 Disponibilité en Europe souveraine
✅DisponibleDéployé chez OVH, Scaleway ou Infomaniak
🌐BientôtSorti mais pas encore disponible en UE souveraine
🔒ExclusifUsage 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 processeur
Nb processeurs → 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 (licence 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,
deux conditions sont nécessaires : des modèles open source (qui permettent de choisir
où ils sont hébergés) et des hébergeurs européens. Côté matériel, 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].
L'efficacité des datacenters
Au-delà des processeurs pour LLM eux-mêmes, l'efficacité du datacenter qui les héberge
impacte directement la consommation réelle. La métrique clé est le PUE (Power Usage Effectiveness).
🔌
PUE (Power Usage Effectiveness)
Ratio entre l'énergie totale consommée par le datacenter et l'énergie utilisée
pour le calcul IT. Un PUE de 1,2 signifie 20% d'overhead (refroidissement,
éclairage, etc.). La moyenne mondiale est ~1,56 (2024)[7].
Les meilleurs datacenters atteignent ~1,1 grâce à l'optimisation du refroidissement.
Formule : PUE = Énergie totale ÷ Énergie IT Excellent : PUE < 1,2 | Bon : PUE 1,2-1,4
🌱
Mix énergétique
L'origine de l'électricité (renouvelable, nucléaire, fossile) impacte directement
l'empreinte carbone. Un datacenter alimenté à 100% en renouvelable avec un PUE de 1,3
peut avoir une empreinte inférieure à un datacenter au charbon avec un PUE de 1,1.
❄️
Refroidissement innovant
Le refroidissement représente 30-40% de la consommation totale. Les stratégies modernes incluent :
free cooling (air extérieur direct), récupération de chaleur pour chauffage urbain,
watercooling propriétaire (immersion partielle ou totale).
PUE : 1,25 (DC5 PAR2 Paris) — 100% énergie renouvelable (Garanties d'Origine), free cooling direct
En pratique, ces trois hébergeurs affichent des PUE nettement inférieurs à la moyenne mondiale (1,56),
combinant efficacité énergétique et énergie renouvelable. Cette efficacité d'infrastructure vient s'ajouter
à l'efficacité des processeurs pour déterminer la consommation réelle de vos requêtes IA.
Choisir son infrastructure souveraine
Maintenant que nous avons compris les enjeux (énergie et souveraineté) et les leviers
(sobriété et efficacité), la question devient concrète : quels hébergeurs choisir
pour déployer une IA souveraine en Europe ?
Les datacenters européens
Les hébergeurs disponibles
Voici les options disponibles pour un hébergement 100% européen,
non soumis aux lois extraterritoriales américaines. Nous distinguons deux catégories :
les API managées (serverless, pas de GPU à gérer) et la location de GPU
(vous déployez vos propres modèles).
🔌 API LLM managées
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.
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
Les fournisseurs écartés
Certains fournisseurs ne répondent pas à nos 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
🔒 Catalogue limité + rétention
API limitée aux modèles Mistral uniquement, pas de choix parmi d'autres modèles (Llama, Qwen...). Données potentiellement utilisées pour l'entraînement
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 processeurs 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
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 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.
Le marché des processeurs pour LLM
Le monopole NVIDIA (80%)
Un acteur domine le marché mondial des processeurs pour LLM : NVIDIA, avec environ
80% de parts de marché. Cette position quasi-monopolistique s'est construite
grâce à l'écosystème CUDA (frameworks, outils, communauté) qui crée un effet de verrouillage
pour les développeurs et les entreprises.
Pour l'Europe, cette dépendance pose deux problèmes : une dépendance technologique
à un fournisseur américain, et une vulnérabilité aux restrictions d'export
(comme celles imposées à la Chine sur les processeurs H100).
L'acquisition de Groq
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
🔧
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
💡 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.
Les challengers à surveiller
Malgré la domination de NVIDIA, plusieurs alternatives émergent et méritent attention :
AMD (MI300X, MI350) : alternative GPU crédible avec ROCm, déployée progressivement en Europe
Intel Gaudi 3 : processeurs NPU avec bon rapport performance/prix, disponibles sur AWS
Google TPU : les plus efficaces, mais exclusifs à Google Cloud (CLOUD Act)
SambaNova RDU : seule architecture alternative disponible en Europe souveraine (OVHcloud)
Cerebras WSE : performances record, mais infrastructure américaine
À moyen terme, l'arrivée des processeurs Blackwell de NVIDIA (B100, B200) améliorera
l'efficacité énergétique sur les infrastructures européennes. Mais la vraie indépendance technologique
européenne reste un objectif lointain.
Vers une vision globale
L'efficacité énergétique à l'usage (tokens/kWh) n'est qu'une partie de l'équation. L'impact environnemental
de l'IA ne se limite pas à l'énergie consommée pendant l'exécution, il inclut aussi
l'empreinte matérielle : extraction des ressources, fabrication des composants, et fin de vie du matériel.
L'empreinte matérielle des processeurs pour LLM
Quatre dimensions essentielles caractérisent cette empreinte matérielle :
Fabrication énergivore : La production d'un processeur H100 nécessite des procédés industriels
extrêmement énergivores (lithographie 5nm, assemblage HBM3, tests intensifs). Cette énergie grise s'ajoute
à celle consommée pendant l'utilisation.
Métaux rares et criticité : Cobalt, lithium, terres rares (néodyme, dysprosium), tantale.
Ces matériaux posent des enjeux d'approvisionnement géopolitique et soulèvent des questions éthiques
sur les conditions d'extraction (Chine, RDC, Chili).
Recyclabilité limitée : Les processeurs pour LLM intègrent des matériaux complexes
difficiles à séparer et recycler. Leur durée de vie opérationnelle (3 à 5 ans avant obsolescence technologique)
aggrave ce problème : le matériel devient « obsolète » bien avant sa fin de vie physique.
Opportunité de réemploi : Un processeur « obsolète » pour l'entraînement de modèles
frontier reste parfaitement fonctionnel pour l'inférence de petits modèles (7B-13B). Le marché de la seconde vie
des GPU datacenter est une piste pour allonger la durée d'usage effective.
Cette dimension matérielle rappelle que la sobriété d'usage reste le levier le plus efficace :
moins on utilise de processeurs (par la sobriété des usages et le choix de petits modèles), moins on en fabrique,
et moins on génère d'impacts environnementaux et sociaux tout au long du cycle de vie.
Autres critères à considérer
Attention : L'efficacité énergétique (tokens/kWh) n'est qu'un critère parmi d'autres
pour évaluer 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
🔧 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
🎯 Le vrai enjeu : l'ingénierie autour du modèle
Les capacités fondamentales des LLM ont atteint un plateau. Les modèles actuels
maîtrisent déjà l'essentiel : interaction en langage naturel, raisonnement avancé, compréhension
contextuelle. Les progrès futurs seront incrémentaux, pas révolutionnaires. Ce constat change la donne :
ce n'est plus la course aux modèles toujours plus gros qui fera la différence, mais l'ingénierie
autour du modèle.
🧩
Contexte enrichi
RAG avancé, injection de connaissances métier, graphes sémantiques : fournir au modèle
le contexte le plus riche et pertinent possible. Un petit modèle avec le bon contexte
surpasse un grand modèle sans contexte.
🛠️
Outillage adapté
Tools, MCP, function calling : donner au modèle accès aux bons outils (APIs, bases de données,
calculs spécialisés). Le modèle devient un orchestrateur intelligent plutôt qu'un calculateur brut.
📐
Modèles frugaux
Avec le bon contexte et les bons outils, un modèle de 7-13B paramètres répond à la majorité
des besoins réels. Résultat : 10× moins d'énergie pour une efficacité équivalente,
voire supérieure.
🌱 L'approche Data Players
Chez Data Players, notre savoir-faire se concentre sur cette ingénierie contextuelle.
Notre objectif : réduire au maximum la taille des modèles en leur fournissant suffisamment de contexte
et d'outils pour répondre aux besoins réels. Plutôt que de déployer un modèle 70B généraliste énergivore,
nous privilégions un modèle 7-13B spécialisé.
📝 À venir : Ces aspects pourraient faire l'objet d'articles dédiés.
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Conclusion
Les trois piliers d'une IA responsable
Le premier pilier est la sobriété. « Less IA is Best IA » : avant de chercher
le processeur pour LLM le 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.
Le deuxième pilier est l'efficacité. Toutes les architectures ne se valent pas.
Demandez à votre fournisseur quel type de processeur pour LLM 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 processeurs pour LLM les plus efficaces ne sont pas toujours disponibles sur des infrastructures souveraines européennes.
Le troisième pilier est la souveraineté. Pour une IA véritablement responsable,
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.
Data Players à vos côtés
En tant que SCIC engagée dans la transition écologique, nous appliquons
ces quatre piliers dans tous nos projets d'agents IA.
Notre conviction : l'avenir de l'IA ne se joue plus dans la course aux modèles toujours plus gros,
mais dans l'ingénierie contextuelle. En combinant des modèles frugaux (7-13B paramètres) avec
un contexte riche (graphes sémantiques, RAG optimisé) et des outils adaptés (MCP, APIs métier),
nous développons des solutions qui sont à la fois performantes, sobres énergétiquement
et souveraines.
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 et de privilégier l'efficacité par le contexte plutôt que par la taille brute du modèle.
♻️
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.
[1]Epoch AI - "Energy Use of AI Models" (2024).
Estimation ChatGPT : ~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
[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
[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
[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). Note : Il ne s'agit pas d'un rachat complet, mais d'une acquisition d'actifs, l'accord d'usage de licence et le recrutement massif de talents. 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 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] :
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).
