La puissance de calcul mobilisée pour entraîner les IA de pointe grimpait d'environ deux fois par an jusqu'aux années 2010 ; depuis, elle croît de quatre à cinq fois chaque année, soit un doublement tous les six mois environ, d'après la base ouverte Epoch AI.

Le record de calcul est ainsi passé d'environ 1,4×10¹⁸ opérations en 2010 à 5×10²⁶ pour Grok 4 en 2025, un facteur d'environ 350 millions. Les estimations d'Epoch AI sont données à un facteur deux près (cinq pour les modèles récents comme GPT-4), et plusieurs laboratoires ne publient plus le coût d'entraînement de leurs modèles les plus avancés, si bien que le vrai record peut dépasser la valeur mesurée ici.

Sources & méthode
  • Epoch AI — Notable AI Models — compute d'entraînement estimé (FLOP) de 513 modèles notables postérieurs à 1990, extraction du 2026-08-29.
  • Our World in Data — droites de tendance publiées d'après Epoch AI (1,5 fois par an avant 2010, 4,3 fois par an ensuite).
  • Méthode : la ligne « record » suit le maximum courant du calcul d'entraînement au fil du temps ; les pentes sont vérifiées par régression log-linéaire (4,5 fois par an sur 2010-2026, cohérent avec le 4,3 d'Our World in Data). Échelle verticale logarithmique, une graduation par facteur mille.
  • Réserve : « notable » est un jugement éditorial d'Epoch, et les valeurs de calcul restent des estimations ; le nuage n'est pas un recensement de tous les modèles.
  • Adaptation éditoriale : sujet mondial gardé tel quel (course technologique planétaire) ; forme reprise d'Our World in Data et d'Epoch AI (échelle log et nuage de modèles), refaite au gabarit ZapNews sous la forme du record en escalier, avec des repères reconnaissables.
  • Données : design-system/charts/reproductions/puissance-calcul-ia/data/