L’IA : a-t-elle un impact dévastateur sur la planète ?

L’harmonisation des progrès de l’IA avec la protection de l’environnement représente un défi majeur, soulignant l’importance de rechercher des solutions innovantes pour réduire l’empreinte écologique de l’IA.

Cet article explorera les dimensions multiples de l’interaction entre IA et environnement, en commençant par examiner la situation actuelle des géants de la tech en matière de consommation électrique et d’émissions de CO2. Nous nous pencherons également sur les rôles clés joués par les centres de données en tant que principaux consommateurs d’énergie et sur l’impact environnemental associé à l’IA, mettant en lumière les efforts pour promouvoir une IA plus responsable. En plongeant dans le débat sur la compatibilité de l’IA avec le climat et la lutte contre la pollution grâce aux énergies renouvelables, cet article vise à fournir un aperçu de la manière dont les avancées technologiques peuvent être conciliées avec la gestion des ressources naturelles et la protection de l’environnement.

Analyse des rapports environnementaux

Google, Microsoft et Amazon, ont publié des rapports détaillant leurs initiatives pour atténuer l’impact environnemental de leurs opérations. Une analyse approfondie de 69 rapports sur le développement durable a révélé un total de 244 initiatives axées sur l’intelligence artificielle et la durabilité. Par exemple, Google a développé l’outil Know Your Data pour aider les développeurs à identifier et réduire les préjugés sociaux dans les ensembles de données, ce qui contribue à diminuer la discrimination dans les systèmes d’IA. De son côté, Microsoft, avec son programme AI for Earth, soutient des projets visant à résoudre des problèmes écologiques via des subventions et des technologies basées sur l’IA.

Comparaison des efforts de réduction

En ce qui concerne les efforts de réduction des émissions, Google, Microsoft et Amazon ont adopté des approches légèrement différentes. Google a indiqué que l’augmentation de ses besoins en IA, et donc en puissance informatique, a compromis ses efforts pour réduire les émissions de carbone. En 2023, Google a émis 14,3 millions de tonnes de CO2, soit une augmentation de 48% par rapport à 2019. Microsoft, quant à lui, vise à être carbone négatif d’ici 2030, bien que cette annonce ait été faite avant l’explosion de l’utilisation de l’IA. Amazon, leader du cloud, ne prévoit pas d’atteindre un bilan carbone neutre avant 2040, en raison de la nécessité de maintenir des entrepôts et centres logistiques à travers le monde.

Ces entreprises mettent également en avant leurs investissements dans les énergies renouvelables et les technologies de captage et stockage du CO2 pour compenser leurs émissions. Toutefois, les efforts actuels ne semblent pas suffisants pour réduire de manière pérenne leurs émissions en valeur absolue, ce qui souligne la nécessité d’adopter des stratégies plus ambitieuses pour une réduction effective des impacts environnementaux.

Structure et fonctionnement

Les centres de données modernes, essentiels au fonctionnement des technologies de l’information, notamment l’intelligence artificielle, sont devenus de grands consommateurs d’électricité. La structure de ces centres a évolué, passant d’une infrastructure sur site à une combinaison de systèmes sur site et de cloud, où les applications et les charges de travail sont virtualisées et distribuées entre diverses infrastructures privées et publiques. Cette architecture complexe nécessite une quantité importante d’énergie non seulement pour alimenter les serveurs, mais également pour les refroidir, ce qui représente environ 40% de la consommation électrique totale des centres.

Rôle de l’IA dans ces consommations

L’introduction de l’intelligence artificielle dans les centres de données a considérablement augmenté leur consommation d’énergie. Les modèles de langage avancés, comme ceux utilisés par les IA génératives, nécessitent des capacités de calcul énormes pour traiter des milliards de données. Chaque requête envoyée à des systèmes comme ChatGPT active des serveurs qui consomment de l’électricité, génèrent de la chaleur et nécessitent des systèmes de refroidissement énergivores. A savoir, « une seule requête sur ChatGPT consommera 10 fois plus en énergie qu’une recherche sur un moteur de recherche classique ». En 2022, les centres de données, en incluant l’IA et le secteur des cryptomonnaies, ont utilisé près de 460 TWh d’électricité, soit environ 2% de la production mondiale totale d’électricité, un chiffre qui pourrait doubler d’ici 2026.

Les serveurs nécessaires à l’IA sont particulièrement énergivores. Par exemple, si tous les serveurs de Nvidia fonctionnaient à capacité complète, ils utiliseraient entre 85,4 et 134 TWh par an, équivalant à la consommation d’énergie de pays comme l’Argentine. Cette augmentation significative de la demande en énergie souligne le besoin urgent de développer des solutions plus efficaces et moins énergivores pour les centres de données, afin de minimiser leur impact environnemental.

Données sur les émissions des entreprises

Les géants du numérique, comme IBM, Google et SAP, ont déjà été accusés de sous-déclarer leurs émissions réelles de gaz à effet de serre. Une étude de l’Université technique de Munich a révélé que ces entreprises n’ont divulgué que la moitié de leurs émissions, omettant souvent des émissions significatives liées aux voyages d’affaires, aux déplacements entre les clients et à l’utilisation des produits. Cette pratique de reporting incohérent et insuffisant souligne un défi majeur dans la transparence et la responsabilité environnementale.

Impact global et direct

Le secteur numérique représente environ 4% des émissions globales de gaz à effet de serre. En France, le numérique est responsable de 2,5% du total des émissions de gaz à effet de serre, principalement en raison de la fabrication du matériel et de la consommation électrique nécessaire pour gérer les données. Ces données mettent en lumière l’urgence de développer des pratiques plus durables au sein de l’industrie numérique pour atténuer son empreinte carbone.

Modèles d’IA économes en énergie

L’optimisation des réseaux par l’intelligence artificielle représente une avancée significative vers une consommation d’énergie plus rationnelle. Des services avancés de conception et d’optimisation des réseaux permettent de réduire la consommation énergétique des matériels et logiciels en prenant des décisions basées sur les prédictions de l’IA. Par exemple, ces systèmes peuvent déterminer les besoins en ressources pour les heures à venir et ajuster dynamiquement l’utilisation des bandes de fréquences en fonction de la demande anticipée, ce qui entraîne des économies d’énergie notables lors des périodes de faible demande.

Ces technologies ne se limitent pas à l’optimisation du réseau ; elles contribuent également à réduire les émissions de CO2 en évitant les processus manuels et en réduisant les coûts opérationnels.

Exemples de bonnes pratiques

De nombreuses entreprises intègrent des pratiques d’IA responsable pour améliorer l’efficacité et réduire l’impact environnemental. Planet Labs utilise l’IA dans l’imagerie satellitaire pour surveiller l’environnement et évaluer les rendements agricoles, collaborant avec des organisations environnementales pour intégrer les meilleures pratiques d’IA dans ses opérations. Ces exemples illustrent comment l’IA peut être déployée de manière éthique et responsable, en mettant l’accent sur la protection de la vie privée, la transparence et la fiabilité.