
Dans les dernières années, l’intelligence artificielle (IA) a été appliquée dans de nombreuses industries, favorisant l’innovation, l’efficacité et de nouvelles approches de développement. Toutefois, à mesure que cette technologie progresse, il est essentiel de réfléchir à son impact sur l’environnement et à la façon dont elle peut être exploitée pour relever les défis climatiques actuels. Cet article examine la relation entre l’IA et le changement climatique, en explorant à la fois les effets négatifs de la technologie et les solutions qu’elle peut offrir pour atténuer ces effets.
La double nature de l’IA dans les changements climatiques
L’IA représente aussi bien un potentiel qu’un défi dans la lutte contre le changement climatique. Sa dépendance aux ressources informatiques intensives et aux infrastructures énergétiques représente un coût environnemental significatif, surtout à mesure que les modèles deviennent plus complexes. Cependant, l’IA peut également jouer un rôle crucial dans la lutte contre le réchauffement climatique, en offrant des solutions pour le suivi des émissions, l’optimisation des ressources et la création de systèmes plus efficaces. Cette dualité requiert une gouvernance de l’IA efficace, alignant le progrès technologique sur des pratiques durables et éthiques afin de réduire son impact environnemental.
Comment l’IA peut-elle contribuer au changement climatique
Bien que prometteuse, l’IA exerce un impact direct sur le changement climatique. La demande croissante en puissance de calcul et les opérations à grande échelle des centres de données sont étroitement liées à l’augmentation des émissions de carbone. Les modèles d’IA de grande envergure exigent une puissance de traitement énorme, consommant des quantités significatives d’électricité et entraînant un échauffement des serveurs, qui requiert ensuite des systèmes de refroidissement.
Les centres de données, par exemple, sont une infrastructure essentielle pour l’IA, mais ils sont également de grands consommateurs d’énergie, représentant plus de 1 % de la consommation mondiale d’électricité – un chiffre en constante augmentation. Le coût environnemental augmente encore si le cycle de vie des appareils électroniques est pris en compte, depuis l’extraction des matières premières jusqu’à leur élimination.
Un autre enjeu crucial est la « empreinte algorithmique » des modèles d’IA. Le développement et l’entraînement d’algorithmes complexes génèrent des émissions importantes, certains modèles de grande échelle ayant un impact environnemental estimé jusqu’à cinq fois supérieur à celui d’une voiture1 tout au long de sa durée de vie. Avec la croissance rapide du secteur, l’empreinte carbone associée aux algorithmes et aux infrastructures de l’IA est devenue un sujet central dans les discussions sur la durabilité technologique.
L’IA comme outil pour atténuer les changements climatiques
Malgré son impact environnemental négatif, l’IA offre également de nombreuses opportunités pour aider à lutter contre les changements climatiques. En effet, celle-ci permet d’optimiser les processus industriels, de prévoir les modèles climatiques et de suivre la santé des écosystèmes, contribuant ainsi au développement durable. En ce qui concerne le suivi des émissions, l’IA permet d’analyser les données en temps réel afin de contrôler les émissions dans des secteurs tels que l’industrie, l’agriculture et les transports.
Au niveau de la gestion et de la conservation des ressources naturelles, l’IA aide à la gestion durable des ressources telles que l’eau et le sol. Dans l’agriculture de précision, par exemple, il est possible d’optimiser l’irrigation et l’utilisation d’engrais, ce qui permet de réduire les déchets et la pollution. Par ailleurs, l’IA est également appliquée à l’efficacité énergétique et à l’optimisation des réseaux, en particulier dans les bâtiments et les réseaux électriques. Les systèmes intelligents de gestion de l’énergie suivent et ajustent la consommation d’électricité en temps réel, favorisant une utilisation plus efficace et réduisant ainsi la consommation superflue.
Impact environnemental de l’IA
L’évolution de l’IA promet de transformer les industries et d’apporter des progrès notables dans de nombreux domaines, mais son impact environnemental suscite des inquiétudes. Du fort besoin en énergie aux défis liés à la chaîne d’approvisionnement en matériel informatique, l’IA soulève des questions environnementales qui demandent une attention et une régulation accrues.
Consommation d’énergie et utilisation de l’eau pour l’entraînement des modèles d’IA
L’entraînement de modèles d’IA complexes, en particulier ceux basés sur l’apprentissage profonde, consomme une quantité substantielle d’énergie. Selon une étude qui peut être consultée ici2, l’entraînement de ChatGPT-3, l’une des applications d’IA générative les plus utilisées mondialement, a consommé une quantité d’énergie équivalente à celle nécessaire pour approvisionner environ 121 foyers pendant un an aux États-Unis. En outre, ce processus a généré des émissions de dioxyde de carbone équivalentes à 33 vols entre l’Australie et le Royaume-Uni. Étant donné que la version suivante, GPT-4, a été entraînée avec 570 fois plus de paramètres, la consommation énergétique a été, sans aucun doute, encore plus élevée. Il est important de souligner que l’impact environnemental de ces technologies se poursuit bien au-delà de la phase d’entraînement, perdurant lors de leur utilisation quotidienne.
Outre la consommation énergétique de l’IA, le besoin de refroidissement des serveurs entraîne une utilisation considérable d’eau dans les régions où les centres de données utilisent des systèmes de refroidissement à base d’eau. Cette consommation pose un défi supplémentaire, car l’IA peut aggraver la pénurie d’eau, parfois dans des régions déjà vulnérables.
Empreinte carbone des centres de données à grande échelle
Les centres de données sont un élément essentiel de l’IA, puisqu’ils traitent, stockent et transmettent d’énormes quantités de données. Ces centres consomment des quantités massives d’électricité, un usage qui ne cesse de croître. Selon Bloomberg, le nombre de centres de données en fonctionnement dans le monde dépasse actuellement 7 000, ce qui représente une augmentation significative par rapport aux 3 600 centres enregistrés en 2015. Ensemble, ces centres consomment une quantité annuelle d’électricité équivalente à la consommation totale d’un pays comme l’Italie. Bien que certaines entreprises technologiques aient progressé dans l’utilisation de sources d’énergie renouvelables, beaucoup dépendent encore de réseaux électriques alimentés par des combustibles fossiles, ce qui aggrave l’empreinte carbone de l’IA.
Émissions de la chaîne d’approvisionnement pour la production de matériel d’IA
La production de matériel pour l’IA, notamment les serveurs, les processeurs graphiques (GPUs) et les puces spécialisées en apprentissage automatique, contribue significativement aux émissions mondiales. Cette chaîne d’approvisionnement inclut l’extraction de matières premières, la production, le transport et l’assemblage – chaque étape ayant son propre impact environnemental. L’extraction de matériaux et le transport international augmentent les émissions de carbone, et la production de composants électroniques consomme une grande quantité d’énergie, souvent issue de sources non renouvelables. La traçabilité des émissions sur l’ensemble de la chaîne de production reste encore limitée, ce qui rend difficile un contrôle efficace de cet impact.
Déchets électroniques et leurs conséquences environnementales
L’évolution rapide de la technologie et le cycle de vie court des équipements électroniques engendrent une quantité importante de déchets électroniques. Selon le Forum Économique Mondial, environ 50 millions de tonnes de déchets électroniques et électriques (e-waste) sont produits chaque année, et seulement 20 % sont recyclés. Si aucune mesure n’est prise, cette quantité devrait plus que doubler d’ici 2050, atteignant 120 millions de tonnes par an. Avec l’arrivée de nouveaux dispositifs d’IA et l’obsolescence des anciens, le problème des déchets électroniques ne fait que croître. Ces déchets contiennent souvent des matériaux toxiques et dangereux pour l’environnement et s’ils ne sont pas correctement recyclés ou éliminés, ils peuvent contaminer le sol et les ressources hydriques, affectant les écosystèmes et les communautés locales. C’est-à-dire qu’améliorer les systèmes de recyclage et encourager la réutilisation des composants électroniques sont des étapes essentielles pour réduire la pollution causée par l’intelligence artificielle.
L’IA et la pénurie de ressources minérales rares sur terre
Beaucoup de composants matériels utilisés dans l’IA reposent sur des minérales rares, tels que le lithium, le cobalt et le néodyme. Ces minérales sont indispensables pour produire des batteries, des processeurs et d’autres dispositifs électroniques. Cependant, leur extraction pose un double défi : un impact environnemental dû à la dégradation des sols et à la pollution de l’eau, et un risque de pénurie en raison de la limitation des ressources disponibles. À mesure que la demande de ces minéraux augmente, il est probable que la pénurie s’accentue, ce qui exacerbera les problèmes de développement durable et de sécurité de l’approvisionnement. La création d’alternatives technologiques et de pratiques d’économie circulaire peut contribuer à atténuer cette dépendance à l’égard des minéraux rares.
Stratégies pour un développement durable de l’IA
Face à l’impact environnemental lié au développement et à l’utilisation de l’IA, il devient essentiel de mettre en place des stratégies qui visent une approche plus durable. Ces stratégies cherchent à réduire l’empreinte écologique de l’IA, et à promouvoir des pratiques responsables dans le secteur, en veillant à ce que les progrès technologiques soient en adéquation avec les objectifs mondiaux de développement durable.
Trouvez l’équilibre entre l’innovation et le développement durable avec nos solutions d’IA
Mise en œuvre de pratiques d’IA verte dans les organisations
La mise en œuvre de pratiques d’IA verte est essentielle pour garantir que l’intelligence artificielle contribue positivement au développement durable en minimisant son impact environnemental. Cela nécessite une approche axée sur l’efficacité à chaque étape, du développement des algorithmes à l’infrastructure physique qui les soutient.
Le développement d’algorithmes optimisés est l’une des principales stratégies, ce qui permet aux modèles d’IA d’effectuer des calculs complexes tout en consommant moins d’énergie. Diverses techniques peuvent être utilisées pour réduire la mémoire et la complexité de calcul, ce qui rend le traitement plus efficace. Outre les logiciels, le choix du matériel joue également un rôle essentiel.
Par ailleurs, les centres de données, qui sont de grands consommateurs d’énergie, doivent être gérés dans une optique d’efficacité et de réduction de l’empreinte carbone. Les situer dans des régions à faible intensité de carbone et adopter des technologies de refroidissement ainsi que des sources d’énergie renouvelables sont des moyens efficaces de limiter leur impact environnemental.
Concevoir des algorithmes et modèles à faible consommation d’énergie
Une approche essentielle pour le développement durable de l’IA consiste à concevoir des algorithmes et des modèles qui consomment moins d’énergie sans compromettre leur précision ou leur efficacité. Cela peut inclure le choix de modèles moins complexes pour des tâches qui ne nécessitent pas de modèles profonds ou intensifs en données, réduisant ainsi les besoins en traitement. Des outils comme la compression de modèles et des techniques d’apprentissage fédérée peuvent également contribuer à diminuer l’énergie nécessaire pour entraîner et faire fonctionner les modèles d’IA, tout en garantissant la sécurité et l’efficacité.
Adoption des énergies renouvelables dans les opérations d’IA
La transition vers des sources d’énergie renouvelables pour le fonctionnement des infrastructures d’IA constitue une étape directe et importante. De nombreuses entreprises technologiques utilisent déjà des énergies renouvelables, comme le solaire ou l’éolien, pour réduire leur empreinte carbone, une initiative qui rend leurs opérations plus durables. En outre, le choix de sites stratégiques pour les centres de données, offrant un accès facile à des sources d’énergie propre, optimise l’efficacité de cet effort.
Avancées en calcul quantique pour la réduction de la consommation énergétique
Le calcul quantique représente une avancée innovante pour l’avenir d’une IA durable. Avec le potentiel de réaliser des calculs complexes bien plus efficacement que les ordinateurs classiques, le calcul quantique pourrait réduire significativement le temps et l’énergie requis pour entraîner des modèles d’IA. Bien qu’encore en développement, le calcul quantique promet de transformer l’efficacité des calculs, en permettant de traiter des algorithmes complexes avec une fraction de l’énergie requise actuellement. Toutefois, pour que cette technologie ait un impact réel sur la durabilité de l’IA, il faudra qu’elle devienne utilisable à grande échelle et dans des applications pratiques.
Politiques et réglementation façonnant une IA durable
La prise de conscience croissante des impacts environnementaux de l’IA pousse les gouvernements et les organismes de régulation à envisager des politiques et des réglementations spécifiques pour garantir que le développement technologique soit en phase avec les objectifs de développement durable. Ces initiatives visent à établir des standards qui encouragent les pratiques d’IA verte et soutiennent l’innovation responsable.
Politiques gouvernementales sur l’impact environnemental de l’IA
Les gouvernements du monde entier commencent à reconnaître la nécessité de réglementer l’impact environnemental de l’IA. Des mesures telles que l’établissement de standards d’efficacité énergétique pour les centres de données, la mise en place de limites d’émissions de carbone pour les infrastructures technologiques et l’encouragement de l’utilisation de solutions d’énergie verte sont autant d’exemples de politiques qui peuvent orienter le secteur de l’IA vers une plus grande durabilité. Par ailleurs, des politiques favorisant la transparence sur la consommation énergétique de l’IA et l’empreinte carbone des opérations permettent de responsabiliser les entreprises et les incitent à adopter des pratiques plus écologiques.
Une autre initiative importante consiste à exiger des rapports de développement durable de la part des entreprises qui travaillent avec l’IA à grande échelle. En obligeant ces entreprises à divulguer l’impact environnemental de leurs modèles et algorithmes, cette mesure crée une culture de responsabilité et de conscience écologique, tout en favorisant l’intégration d’une stratégie ESG (environnementale, sociale et de gouvernance) dans le développement et l’utilisation de l’IA.
Incitations à la recherche en technologies d’IA verte
Pour encourager l’innovation en IA durable, de nombreux gouvernements mettent en place des incitations pour la recherche et le développement (R&D) de technologies vertes d’IA. Ces incitations peuvent inclure des subventions pour des projets de recherche axés sur des algorithmes énergétiquement efficaces, le développement de modèles d’IA qui consomment moins de ressources et des avancées dans le domaine de l’informatique à faible impact. Outre les subventions, des programmes de financement à long terme permettent aux universités et aux entreprises d’explorer des technologies durables, telles que le calcul quantique, pour réduire l’impact de l’IA sur l’environnement à l’avenir.
Êtes-vous prêt à innover de façon responsable ? Rendons l’IA durable
Le rôle de l’IA dans la promotion d’un avenir durable
Malgré ses défis environnementaux, l’intelligence artificielle joue un rôle déterminant dans le développement de pratiques durables et éthiques dans diverses industries. Grâce à des innovations ciblées et à des efforts de collaboration entre le secteur technologique et environnemental, l’IA peut contribuer significativement à un avenir plus vert, en apportant des solutions pratiques pour la conservation et le développement durable à l’échelle mondiale.
Des innovations d’IA au service de la conservation environnementale
Les innovations en IA permettent des avancées remarquables dans la conservation environnementale. À l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’algorithmes avancés, il est désormais possible de suivre en temps réel des écosystèmes entiers, de prévoir les changements environnementaux et de prendre des mesures proactives pour préserver la biodiversité. L’IA est utilisée pour observer les espèces menacées, suivre la santé des forêts et contrôler la surpêche, offrant aux scientifiques et aux organisations environnementales une vision détaillée et accessible.
Un autre exemple est l’analyse d’images satellites pour identifier les pratiques de déforestation illégale, la pollution et les changements de couverture végétale. Ces informations permettent de réagir plus rapidement aux dommages environnementaux et aident à formuler des politiques plus ciblées. De plus, l’IA optimise la gestion des déchets et le recyclage, en rendant les processus plus efficaces et en réduisant l’impact environnemental de nombreuses industries.
Efforts collaboratifs entre les secteurs technologiques et environnementaux
La promotion d’un avenir durable via l’IA nécessite une collaboration étroite entre le secteur technologique et le secteur environnemental. Ces partenariats peuvent inclure le développement conjoint de technologies qui répondent à des objectifs environnementaux spécifiques, tels que la réduction des émissions de carbone, la conservation de l’eau et la promotion d’une économie circulaire. Les entreprises technologiques qui travaillent en collaboration avec les ONG et les organisations environnementales créent des solutions qui répondent à des problèmes critiques, en associant l’expertise technologique à la connaissance de l’environnement.
Ces efforts collaboratifs incluent également la création de réseaux de connaissances et de bonnes pratiques pouvant être partagés et appliqués globalement. Les organisations intergouvernementales et les partenariats public-privé sont essentiels pour généraliser les solutions d’IA durable, garantissant que les technologies développées dans un contexte particulier puissent être adaptées et mises en œuvre dans diverses régions et environnements. Cette collaboration est fondamentale pour créer un impact positif et pérenne, en alignant les progrès technologiques avec les objectifs globaux de durabilité environnementale.
Avez-vous encore des questions sur l’IA et le développement durable ?
Que sont les algorithmes à faible consommation d’énergie ?
Les algorithmes énergétiquement efficaces sont conçus pour traiter les données en utilisant le moins d’énergie possible, sans compromettre la précision ou la qualité des résultats. Ces algorithmes appliquent des méthodes d’optimisation, comme l’ajustement de la complexité des modèles, la compression des données et la mise en place de réseaux neuronaux moins intensifs en données et en calculs. L’idée centrale est de minimiser la consommation d’énergie pendant l’apprentissage et l’exécution du modèle, car l’efficacité énergétique des algorithmes est essentielle pour réduire l’impact environnemental de l’IA.
Quelles politiques réglementent l’impact environnemental de l’IA ?
Actuellement, certaines politiques et réglementations sont en cours de développement pour encadrer l’impact environnemental de l’IA. Parmi les mesures les plus courantes, figurent les standards d’efficacité énergétique dans les centres de données, les politiques qui encouragent l’utilisation d’énergies renouvelables dans les opérations technologiques et les réglementations qui exigent la transparence de l’empreinte carbone associée aux projets d’IA. L’Union Européenne, par exemple, mène certaines de ces initiatives, en promouvant des lois et des directives qui encouragent l’utilisation de technologies vertes et en imposant des exigences en matière de rapports sur l’impact environnemental.
Qu’est-ce que l’IA verte ?
L’IA verte désigne le développement et l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle de manière à minimiser leur impact environnemental. Cette dernière englobe à la fois les pratiques qui réduisent la consommation d’énergie des modèles et des infrastructures d’IA et l’utilisation de l’IA pour promouvoir des initiatives environnementales, telles que la conservation des écosystèmes et l’optimisation des processus industriels. Cette approche vise à aligner l’innovation technologique sur les objectifs de développement durable, en garantissant que les progrès en IA se réalisent sans nuire à l’environnement. L’IA verte joue un rôle essentiel pour garantir que l’IA évolue en harmonie avec les efforts mondiaux visant à lutter contre le changement climatique et à promouvoir un développement durable.
- Hao, K. (2019, June 6). Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes. MIT Technology Review. ↩︎
- Verónica Bolón-Canedo, Laura Morán-Fernández, Brais Cancela, Amparo Alonso-Betanzos (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future ↩︎
Développement Durable
Découvrez comment améliorer ce secteur d’activité
Digital et IA
Découvrez plus d’informations sur ce type de transformation