Avant de déterminer si l’intelligence artificielle est bénéfique ou néfaste pour la planète, il est essentiel de comprendre ce qu’est réellement l’IA.
L’intelligence artificielle (IA) regroupe un ensemble de technologies permettant aux machines d’imiter certaines capacités humaines, comme la réflexion, l’apprentissage, la prise de décision ou la reconnaissance de formes et de langages. Elle repose principalement sur des algorithmes, des données et des modèles d’apprentissage automatique (machine learning).
Le marché de l’IA est en pleine expansion. Il représentait 241 milliards de dollars en 2023, et les analystes estiment qu’il pourrait atteindre 511,3 milliards de dollars d’ici 2027.
Les aspects positifs de l’IA pour l’environnement
L’IA au service de la transition écologique
L’IA est déjà utilisée dans des initiatives concrètes visant à réduire l’impact environnemental et optimiser la gestion des ressources naturelles. Voici quelques exemples :
🔹 Le projet Energiency : Cette technologie aide les industriels à identifier des opportunités d’économies d’énergie en analysant leurs données de consommation. Sa promesse ? Jusqu’à 15 % d’économies d’énergie en moins d’un an.
🔹 Le projet The Plastic Tide : Grâce à des drones équipés d’IA, ce projet détecte les déchets plastiques présents dans certaines zones. Les données recueillies sont ensuite analysées par des algorithmes pour identifier précisément ces déchets et optimiser leur prise en charge.
Les dangers environnementaux de l’IA
Une technologie énergivore
❌ Une requête sur ChatGPT consomme 10 fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur un moteur de recherche.
❌ En 2022, les serveurs dédiés à l’IA et aux cryptomonnaies représentaient 2 % de la consommation mondiale d’électricité, soit environ 460 TWh.
❌ GPT-3, un modèle de langage d’OpenAI, a consommé l’équivalent de deux mois d’électricité d’un foyer américain pour réaliser une seule tâche.
Un impact sur les ressources en eau
L’IA nécessite des centres de données fonctionnant en continu, ce qui engendre une consommation massive d’eau pour leur refroidissement.
📌 Microsoft : +34 % de consommation d’eau entre 2021 et 2022, atteignant 6,4 milliards de litres (soit l’équivalent de 2 500 piscines olympiques).
📌 Google : +20 % de consommation d’eau sur la même période.
📌 GPT-3 a nécessité 320 000 litres d’eau pour son entraînement.
📌 Des Moines (Iowa) : un datacenter Microsoft dédié à l’IA a consommé 34,5 millions de litres d’eau, soit 6 % des ressources hydriques de la ville, ce qui inquiète les autorités locales.
Face à ces enjeux, Microsoft s’engage à être « water positive » d’ici 2030, sans préciser concrètement comment. Google, de son côté, mise sur l’optimisation de ses modèles pour réduire la consommation énergétique et hydrique de ses datacenters.
Débats et réflexions sur l’IA et l’environnement
L’impact environnemental croissant de l’IA soulève plusieurs questions cruciales :
🔹 Faut-il réguler l’IA pour limiter son impact environnemental ? Le Parlement européen s’apprête à voter la première réglementation sur l’intelligence artificielle, qui inclut des exigences en matière de transparence, de non-discrimination, mais aussi de respect des ressources naturelles.
🔹 L’IA verte : utopie ou avenir ? Des chercheurs et entreprises développent des modèles d’IA plus sobres, avec des architectures moins gourmandes en énergie et en eau.
🔹 Peut-on concilier progrès technologique et sobriété numérique ? Certaines pistes incluent l’optimisation des algorithmes, l’utilisation d’énergies renouvelables pour alimenter les datacenters et la mutualisation des infrastructures pour éviter les gaspillages.
🔹 Quelles alternatives à l’IA énergivore ? Certaines entreprises privilégient des modèles plus légers et spécialisés, qui consomment moins d’énergie tout en restant performants.
💡 L’IA doit-elle être perçue comme une menace ou une opportunité pour l’environnement ? Le défi sera de garantir un développement technologique responsable, qui profite autant aux humains qu’à la planète.
Externaliz-IT développe actuellement dans son lab un moyen d’implémenter l’IA de façon plus durable dans ses processus et services 🧑💻
Bibliographie :
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- Energiency. (s. d.). https://www.energiency.com/fr/
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- Zooniverse. (s. d.). https://www.zooniverse.org/projects/theplastictide/the-plastic-tide
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- Reporter, G. S. (2024, 11 décembre). Data center emissions probably 662 % higher than big tech claims. Can it keep up the ruse ? The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2024/sep/15/data-center-gas-emissions-tech utm_source=generationia.flint.media&utm_medium=referral&utm_campaign=le-vrai-cout-climatique-de-l-ia
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- Recherche – Page 1 – 15 résultats par page | Arcep. (s. d.). Arcep. https://www.arcep.fr/recherche.html?tx_solr%5Bq%5D=IA
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- Les modèles distillés de Deepseek R1 arrivent sur PC Copilot+. (s. d.). LeMondeInformatique. https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-les-modeles-distilles-de-deepseek-r1-arrivent-sur-pc-copilot-95947.html
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- Loi sur l’IA de l’UE : première réglementation de l’intelligence artificielle | Thèmes | Parlement européen. (2023, 6 septembre). Thèmes | Parlement Européen. https://www.europarl.europa.eu/topics/fr/article/20230601STO93804/loi-sur-l-ia-de-l-ue-premiere-reglementation-de-l-intelligence-artificielle