Chaque tâche déléguée à un agent IA se traduit en tokens (des fragments de mots, l'unité de base du langage pour une IA), en calcul, puis en énergie : le travail se mesure désormais en watts. Ce travail-là ne paie aucune cotisation sociale, et la base de financement du modèle social se rétrécit à mesure que les tâches migrent vers des serveurs. Dans cette Minute, on examine la nouvelle équivalence entre résultat et énergie, et le trou fiscal qu'elle creuse.
Transcription
Intercom facture son agent IA à 1$ par ticket client résolu. Ce prix correspond à une quantité précise de calcul, donc d'électricité. Relire un contrat, synthétiser un rapport de due diligence, réécrire un code source, toutes ces tâches se décomposent en tokens, qui sont des fragments de mots, l'unité de base du langage pour une IA. Les tokens consomment du calcul, le calcul consomme des watts.
Nous sommes en train d'apprendre à parler en kWh plutôt qu'en capacité informatique. Assez logiquement, on va donc parler chiffres dans 7 minutes. Prenons 7 minutes justement. L'épisode de la semaine dernière sur le code IA, a mobilisé environ 35 000 tokens, recherche et rédaction comprises.
En énergie, cela représente une vingtaine de watt-heure, soit 120 mètres en Tesla. Au tarif de base en France, à 19 centimes le kilowatt-heure TTC, le coût en électricité de la minute que vous écoutez est de 0,4 centime. Son coût anthropique, compte tenu de l'abonnement standard, est de 16 centimes. Pour le travail humain, nous ne raisonnons pas en coût énergétique.
Personne ne mesure le coût marginal en énergie d'un salarié. Son alimentation, ses déplacements pour se mettre en situation de travailler, le chauffage de son bureau. Personne ne compare ce coût à la facturation de son travail et donc à sa valeur ajoutée neuronale, si l'on peut dire. Avec la machine, nous y sommes.
Un abonnement standard à clôt de Dantropic coûte 20 dollars ou euros par mois. En équivalent tarif API, l'interface de facturation à l'usage pour les développeurs, cela permet de produire environ 120 épisodes comme celui-ci. Toute cette énergie tient dans 2,6 kWh, 2 cycles de lave-vaisselle ou encore 14 km en voiture électrique. Si on continue de dézoomer, les data centers consomment environ 415 TWh par an dans le monde.
soit 1,5% de l'électricité mondiale. On sait que c'est l'une des grandes craintes de ceux qui croient à la croissance folle de l'IA, qu'il n'y ait pas assez d'énergie produite pour répondre à la demande ou que les réseaux ne soient pas dimensionnés pour la transporter. Il n'y a pas que les chiffres. L'agent IA, qui fait le même travail qu'un salarié, déclenche une facture API avec de la TVA.
Aucune cotisation sociale, un impôt sur les sociétés peut-être, mais pas d'impôt sur le revenu. Il n'y a rien d'illogique. Les machines ne tombent pas malades et ne prennent pas leur retraite. Elles n'ont pas besoin d'un enseignant pour apprendre.
Le coût par token baisse. le volume de tokens par tâche suit la trajectoire inverse et chaque tâche qui migre d'un humain vers un serveur emporte avec elle les cotisations sociales et les impôts qu'elle portait. Ajoutons au tableau la pression de la dette publique sur l'état social et la situation énergétique aussi confuse que celle du détroit d'Hormuz. Je ne sais pas s'il y a un équivalent de la formule E égale MC2 d'Einstein pour relier l'IA, l'énergie et les taux d'intérêt, mais une chose me semble certaine, c'est à nous d'être très inventifs pour la suite.
C'était la Minute Newfund, à la semaine prochaine !
Transcription automatique de l'épisode, relue rapidement. L'audio fait foi.