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Écologie : les Intelligences Artificielles vont-elles aggraver la crise climatique ?

Par Jeanne Portugal, Gabriel Sueur et Honorine Zatti

Depuis maintenant quelques années, nous profitons d’Intelligences Artificielles de plus en plus développées, rapides et qualitatives. Leur utilisation pour la plupart est en libre-accès, permettant à toute la population mondiale d’en faire usage. Cependant, une utilisation à si grande échelle, et en telle quantité est-elle sans risque ?

Une consommation énergétique excessive

D’après l‘Agence internationale de l’énergie, les IA consommeraient 1,5% de la consommation annuelle mondiale d’énergie. C’est l’équivalent d’un pays comme le Danemark ou le Maroc. A cela s’ajoute notre dépendance grandissante aux services numériques et à la multiplication des objets connectés. Il faut également prendre en compte qu’une grande partie de cette énergie provient de sources non renouvelables, aggravant le réchauffement climatique.

De plus, un modèle avancé d’IA propose ses services 7j/7, 24h/24. Il peut alors consommer autant d’énergie que plusieurs centaines de foyers par an. D’après l‘Agence internationale de l’énergie, interagir avec des IA comme ChatGPT pourrait revenir à consommer 10 fois plus d’électricité qu’en faisant une recherche Google classique.

Que ce soit pour le refroidissement des centres de données ou le fonctionnement des modèles en eux-mêmes, les Intelligences Artificielles sont très gourmandes en ressources. Microsoft a par exemple besoin de l’équivalent de 2500 de piscines olympiques par an pour refroidir OpenIA, la plateforme derrière ChatGPT. En 2024, pour refroidir ses data centers, Google a utilisé 28 milliards de litres d’eau, dont les deux tiers étaient potables.

La variation de consommation d’énergie selon les modèles

Les systèmes basés sur le DeepLearning par exemple, nécessitent beaucoup de données d’apprentissage et de puissance de calcul. Ceux qui consomment le plus sont les générateurs d’images et de vidéos. Réaliser 1000 images revient à parcourir 7 km en voiture à essence. En comparaison, générer 1000 textes revient à parcourir moins d’un mètre avec ce même véhicule.Cependant, la très forte utilisation de ces modèles pose problème. En janvier 2023, les 100 millions d’utilisateurs de ChatGPT auraient pollué à hauteur de 10 113 tonnes de CO2. C’est l’équivalent de 5 700 allers-retours entre Paris et New-York.

L’utilisation intensive de ressources naturelles

L’eau et l’électricité ne sont pas les seuls à être surconsommés pour les IA. Les puces et les serveurs utilisés pour les IA nécessitent des métaux rares tels que le Cobalt ou le lithium. Le silicium, lui, est lavé à Taïwan avec pas moins de 150 000 tonnes d’eau par jour. Or, le pays est régulièrement frappé par la sécheresse. En Birmanie, d’après l’ONG Global Witness, l’industrie alimente un « pillage généralisé des ressources naturelles« .

De plus, l’extraction de telles ressources a une incidence sur l’environnement avec la déforestation, la sécheresse, la perte de biodiversité ou encore la pollution de l’eau.

Les déchets électroniques des IA

D’après une étude publiée dans la revue scientifique Nature Computational Science, entre 1,2 et 5 milliards de tonnes de e-déchets seront générés entre 2020 et 2030. Pour ces déchets, il y a peu ou pas de solutions de recyclage et de raitement des déchets. Pire encore, ils peuvent libérer des produits chimiques toxiques dans l’environnement.

D’après l’OMS, en 2019, plus de 53 millions de tonnes de déchets électroniques ont été produits à l’échelle mondiale, mais seulement 17% ont été recyclés.

Sources :

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