L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les industries et la vie quotidienne, offrant des avancées révolutionnaires allant des assistants virtuels à l’analyse complexe de données. Cependant, cette puissance transformatrice s’accompagne d’un coût environnemental considérable. La demande croissante pour les technologies d’IA suscite d’importantes préoccupations concernant leur consommation d’énergie, leurs émissions de carbone, leur utilisation de l’eau et la production de déchets électroniques.
Comprendre et atténuer l’empreinte environnementale de l’IA est crucial pour un développement durable. Alors que l’IA poursuit son expansion rapide, il est impératif de prendre en compte ces implications écologiques afin de garantir que les bénéfices de l’IA ne se fassent pas au détriment irréparable de notre planète.
Les besoins énergétiques de l’IA
L’un des impacts environnementaux les plus significatifs de l’IA provient de sa consommation d’énergie substantielle. Les modèles d’IA, en particulier les modèles à grande échelle et génératifs comme GPT-4, nécessitent une puissance de calcul immense tant pour leur entraînement que pour leur fonctionnement continu (inférence). Cela se traduit par une demande massive d’électricité, principalement pour alimenter le matériel spécialisé, tel que les unités de traitement graphique (GPU), et pour refroidir les centres de données où ces opérations ont lieu.
Les centres de données sont l’épine dorsale de l’IA, et leur consommation d’énergie explose. Ils représentent déjà 1 à 2 % de la demande énergétique mondiale totale, un chiffre comparable à celui de l’industrie aérienne. Les projections indiquent que cela pourrait augmenter de façon spectaculaire, certaines estimations suggérant que les centres de données pourraient représenter jusqu’à 21 % de la demande énergétique mondiale d’ici 2030, une fois le coût de la fourniture de l’IA aux clients pris en compte. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) a estimé la consommation électrique mondiale des centres de données à 415 térawattheures (TWh) en 2023, et avec une demande liée à l’IA doublant tous les deux ans, cela pourrait atteindre jusqu’à 1 800 TWh d’ici 2030, soit une multiplication par quatre.
L’entraînement d’un seul grand modèle d’IA peut consommer d’énormes quantités d’électricité et émettre une quantité significative de dioxyde de carbone. Par exemple, l’entraînement d’un modèle comme GPT-3 avec 175 milliards de paramètres a consommé environ 1 287 mégawattheures (MWh) d’électricité, entraînant des émissions de carbone équivalentes à celles de 112 voitures à essence pendant un an. Une autre étude a révélé que l’entraînement d’un seul modèle d’IA peut émettre plus de 626 000 livres (environ 284 000 kg) de CO2, soit l’équivalent des émissions à vie de cinq voitures américaines moyennes. La nature énergivore de l’IA ne se limite pas à l’entraînement initial, mais s’étend également aux phases de déploiement et d’inférence, où les applications d’IA traitent continuellement des données, entraînant une consommation d’énergie continue.
Empreinte carbone et émissions de gaz à effet de serre
La forte consommation d’énergie de l’IA se traduit directement par une empreinte carbone substantielle, car la plupart des centres de données dépendent actuellement de sources d’énergie non renouvelables. Cela contribue de manière significative aux émissions de gaz à effet de serre. Les émissions de carbone liées à l’IA devraient doubler entre 2022 et 2030, amplifiant encore son impact environnemental.
Les émissions de l’IA ne sont pas simplement un sous-produit ; elles sont une conséquence directe de l’intensité de calcul requise. Le processus d’entraînement et d’exécution des grands modèles de langage (LLM) et autres modèles génératifs est particulièrement énergivore. Cela a conduit à une situation où la croissance rapide de l’IA exerce une pression croissante sur les réseaux électriques et contribue au réchauffement climatique.
L’ampleur de ces émissions est frappante. Une seule requête ChatGPT, par exemple, peut consommer près de dix fois plus d’électricité qu’une recherche Google standard. La consommation globale d’électricité des centres de données, largement tirée par l’IA, pourrait faire de ces derniers le cinquième plus grand consommateur d’électricité au monde d’ici 2026. Cela souligne l’urgence de passer à des sources d’énergie renouvelables pour alimenter les opérations d’IA.
Utilisation de l’eau pour le refroidissement
Au-delà de la consommation d’énergie, les centres de données d’IA exigent également d’importantes quantités d’eau pour refroidir leurs composants électriques et matériels. Il s’agit d’un aspect crucial, mais souvent négligé, de l’empreinte environnementale de l’IA.
À mesure que de plus en plus d’équipements sont densément installés dans les centres de données, le besoin de technologies de refroidissement agressives augmente, beaucoup d’entre elles puisant dans des bassins versants déjà sous tension. Certaines estimations suggèrent que l’infrastructure liée à l’IA pourrait bientôt consommer six fois plus d’eau qu’un pays comme le Danemark. Une étude de 2023 a révélé que l’entraînement d’un grand modèle d’IA comme GPT-3 pourrait consommer près d’un million de litres d’eau, et la demande mondiale d’IA devrait représenter 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes de prélèvements d’eau en 2027.
Cette utilisation considérable de l’eau pose un problème majeur, en particulier dans les régions confrontées à la pénurie d’eau. La pression sur les ressources en eau municipales et le risque de perturbation des écosystèmes locaux soulignent les conséquences environnementales plus larges d’un développement de l’IA non maîtrisé.
Déchets électroniques (e-déchets)
L’avancement rapide et le déploiement des technologies d’IA contribuent également à un problème croissant de déchets électroniques (e-déchets). Le matériel spécialisé utilisé pour l’IA, comme les GPU, a souvent une durée de vie relativement courte de deux à cinq ans, entraînant des remplacements et une mise au rebut fréquents.
L’IA générative, en particulier, devrait augmenter de manière significative les e-déchets. Une étude prévoit que les serveurs utilisés pour l’IA générative pourraient produire des millions de tonnes métriques de e-déchets d’ici 2030, atteignant potentiellement 1,2 à 5,0 millions de tonnes métriques, soit une augmentation de mille fois par rapport à 2023. Bien que cela puisse représenter une fraction relativement faible du total mondial des e-déchets (plus de 60 millions de tonnes métriques par an), cela constitue un ajout substantiel à un problème déjà existant.
Les e-déchets posent problème non seulement en raison de leur quantité, mais aussi parce qu’ils contiennent souvent des matériaux dangereux ou toxiques comme le plomb et le mercure, qui peuvent nuire à la santé humaine et contaminer les écosystèmes s’ils ne sont pas éliminés correctement. De plus, des métaux précieux tels que le cuivre, l’or, l’argent et les terres rares, présents dans ce matériel, sont perdus s’ils ne sont pas recyclés, entraînant des coûts environnementaux et financiers supplémentaires.
Le rôle de l’IA verte et des pratiques durables
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