Shyam Sankar, directeur technique de Palantir, affirme que les contraintes du réseau électrique et les réactions négatives contre les centres de données menacent davantage les progrès de l'intelligence artificielle des États-Unis que de la Chine.
Le plus grand obstacle de l’Amérique dans la course technologique avec la Chine n’est peut-être pas Pékin, mais la résistance croissante aux nouveaux centres de données et à la puissance nécessaire pour les faire fonctionner, selon le directeur de la technologie de Palantir.
« Les problèmes immédiats seront certainement le pouvoir et les réactions négatives contre les centres de données », a déclaré Shyam Sankar dans une interview avec Fox News Digital lors de l’American Builder Summit de Palantir.
Sankar, dont la société développe des logiciels pour le Pentagone, les agences de renseignement et les grands fabricants, a fait valoir que les États-Unis risquaient davantage de ralentir leurs propres progrès technologiques que de prendre du retard sur Pékin.
« La seule menace qui pèse sur l’IA et qui génère la prospérité de l’Amérique est le suicide, pas l’homicide. »
Les États-Unis et la Chine investissent des milliards dans la course à la domination de l’intelligence artificielle, considérant cette technologie comme essentielle à la croissance économique, à la puissance militaire et à l’influence géopolitique. Gagner cette course dépend d’une énorme construction de centres de données, d’infrastructures de production d’électricité et de transmission pour prendre en charge des systèmes de plus en plus performants. Mais ces projets suscitent une résistance croissante de la part des communautés qui s’inquiètent de la demande en électricité, de la consommation d’eau et de la question de savoir si les avantages l’emporteront sur les coûts.
Les entreprises se sont précipitées pour construire de nouveaux centres de données afin de prendre en charge une vague de nouvelles infrastructures informatiques, alimentant une expansion à l’échelle nationale qui a également suscité une opposition locale croissante. Le problème s’est répandu dans les campagnes de mi-mandat de 2026, avec des candidats dans des États en conflit tels que la Pennsylvanie diffusant des publicités axées sur les effets économiques et environnementaux des projets.
Les résidents ont fait part de leurs inquiétudes concernant la demande d’électricité, la consommation d’eau, le bruit, la circulation et la question de savoir si les clients des services publics supporteront en fin de compte le coût de l’expansion du réseau électrique. Certains projets ont été retardés ou annulés, tandis que les législateurs de plusieurs États ont proposé des restrictions ou des moratoires sur les nouvelles installations.
Certains développeurs ont réagi en associant de nouveaux centres de données à une production d’électricité dédiée plutôt que de s’appuyer entièrement sur le réseau électrique.
Sankar affirme que ces débats risquent de ralentir les gains industriels que la technologie peut déjà apporter. Il a cité l’exemple d’un fabricant de pièces pour sous-marins qui a réduit la planification de la production de deux semaines à moins d’une heure, libérant ainsi suffisamment de capacité pour ajouter une troisième équipe.
« Il n’y a personne dans cette équipe qui pense : ‘Hé, j’ai eu mon travail grâce à l’IA’, mais c’est en réalité ce qui s’est passé », a-t-il déclaré.
Le sommet lui-même semblait conçu pour répondre à l’un des plus grands défis de relations publiques de l’industrie de l’IA : les craintes que la technologie ne remplace des emplois. Plutôt que de présenter des modèles d’IA de plus en plus performants, Palantir a rempli la scène avec des ouvriers d’usine, des professionnels de la santé et du personnel militaire démontrant les logiciels qu’ils avaient construits pour résoudre les problèmes sur leur propre lieu de travail.
Sankar a fait valoir que l’industrie de l’IA s’est trop concentrée sur la recherche de l’intelligence artificielle générale, ou AGI, plutôt que sur le déploiement des systèmes d’IA actuels dans l’ensemble de l’économie.
L’intelligence générale artificielle, ou AGI, fait référence à un système encore théorique capable d’effectuer un large éventail de tâches intellectuelles au niveau humain ou au-delà, plutôt que d’exceller principalement dans des tâches plus restreintes telles que l’écriture, le codage ou l’analyse d’images.
Il a comparé la situation actuelle aux débuts de l’électricité, affirmant que même si la technologie existe déjà, les entreprises doivent encore se réorganiser autour d’elle.
« L’IA dont nous disposons est suffisamment puissante pour qu’elle aurait dû créer plus de prospérité et de valeur », a-t-il déclaré. « La seule raison pour laquelle ce n’est pas encore le cas n’est pas un échec de la technologie, c’est un manque de notre volonté nationale de pousser et d’investir dans la diffusion de la technologie à travers notre économie. »
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Traduit automatiquement de l’anglais. Le texte original fait foi.
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