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Impacts environnementaux de l'intelligence artificielle

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Les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle peuvent varier considérablement. De nombreuses méthodes d'apprentissage profond ont une empreinte carbone et une consommation d’eau importantes[1]. Néanmoins, certains scientifiques estiment que l'intelligence artificielle (IA) pourrait permettre de résoudre certains problèmes environnementaux.

Empreinte carbone

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L'intelligence artificielle a une empreinte carbone significative en raison de sa consommation d'énergie croissante, notamment pour l'entraînement et l'utilisation de ses modèles[2],[3].

Des chercheurs ont souligné que l'empreinte carbone des modèles d'IA lors de leur entraînement devrait être prise en compte pour mieux comprendre leur impact[4]. Une étude a suggéré qu'en 2027, la consommation énergétique de l'IA pourrait atteindre 85–134 TWh, soit environ 0,5 % de la consommation électrique mondiale actuelle[5],[1]. L'entraînement d'un seul modèle d'apprentissage profond peut générer une empreinte carbone équivalente aux émissions à vie de 5 voitures[2]. L'entraînement des grands modèles de langage (LLMs) et d'autres systèmes d'IA générative nécessite généralement beaucoup plus d'énergie que l'exécution d'une simple prédiction sur un modèle déjà entraîné[6]. L'utilisation répétée d'un modèle entraîné peut multiplier les coûts énergétiques des prédictions[6]. La puissance de calcul requise pour entraîner les modèles d'IA les plus avancés double en moyenne tous les 3,4 mois, entraînant une consommation exponentielle d'énergie et une empreinte carbone en conséquence[7].

De plus, les algorithmes d'intelligence artificielle fonctionnant dans des régions où l'énergie provient majoritairement de combustibles fossiles auront une empreinte carbone beaucoup plus élevée que dans des régions utilisant des sources d'énergie plus propres[8].

Selon l'institut de recherche Epoch AI, toutefois, la consommation d'énergie par requête à ChatGPT est faible par rapport à la consommation quotidienne d'électricité. Une requête typique de ChatGPT consomme environ 0,3 wattheure d’électricité, contre près de 20 wattheures par minute pour la consommation moyenne d’un foyer américain[9].

Ces modèles peuvent être modifiés pour réduire leur impact environnemental au détriment de la précision, soulignant l'importance de trouver un équilibre entre précision et impact environnemental. BERT, un modèle d'intelligence artificielle générative entraîné en 2019, a consommé « l'équivalent énergétique d'un vol transcontinental aller-retour »[10]. GPT-3 a libéré 552 tonnes de dioxyde de carbone dans l'atmosphère lors de son entraînement, soit l'équivalent des émissions annuelles de 123 voitures à essence[10],[11]. Une grande partie du coût énergétique est due aux architectures de modèles et aux processeurs inefficaces[10]. Un modèle nommé BLOOM, développé par Hugging Face, a été entraîné avec des puces plus efficaces et n'a libéré que 25 tonnes de CO2[11].

L'intégration de l'IA dans les moteurs de recherche pourrait multiplier les coûts énergétiques de manière significative[10],[12], certaines estimations suggérant une augmentation de la consommation énergétique annuelle à près de 30 milliards de kWh, une empreinte énergétique supérieure à celle de nombreux pays[13].

Consommation d'énergie et efficacité

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Les puces d’IA, comme les processeurs graphiques (GPU), consomment plus d’énergie et génèrent plus de chaleur que les CPU traditionnels[1]. L’efficacité énergétique des modèles d’IA dépend de l’optimisation de leur architecture et du matériel utilisé[10]. Depuis les années 1940, l’efficacité énergétique des calculs a doublé tous les 1,6 ans[14] Cependant, certains craignent que l’amélioration de l’efficacité entraîne une hausse globale de la consommation énergétique, un phénomène connu sous le nom de paradoxe de Jevons[15].

En septembre 2024, Microsoft a conclu un accord avec Constellation Energy pour rouvrir la centrale nucléaire de Three Mile Island afin d’alimenter ses centres de données en énergie. Cette remise en service nécessitera l’approbation des régulateurs américains et représente un investissement de 1,6 milliard de dollars, soutenu par des subventions de la loi sur la réduction de l’inflation de 2022[16]. Par ailleurs, les autorités américaines et l’État du Michigan investissent près de 2 milliards de dollars pour rouvrir la centrale nucléaire de Palisades, prévue pour octobre 2025[17].

En 2025, Microsoft a annoncé un investissement de 80 milliards de dollars pour développer des centres de données destinés à l’IA, qui nécessitent d’importantes infrastructures électriques[18]. La demande en électricité pour l’IA explose aux États-Unis, ce qui pose un défi pour les réseaux énergétiques. Dans des régions comme la Virginie, le délai pour connecter de grands centres de données au réseau atteint sept ans, illustrant la pression sur l’infrastructure énergétique[19]. Un éditorial du New York Times souligne l’importance de moderniser ces infrastructures, affirmant que « l’électricité est le socle de l’ère numérique et de l’IA »[20].

Déchets électroniques

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Les déchets électroniques issus de la production de matériel d’IA peuvent également contribuer aux émissions de gaz à effet de serre[7]. La croissance rapide de l’IA peut également conduire à une dépréciation plus rapide des appareils, ce qui entraînerait des déchets électroniques dangereux[21]. Certaines applications de l’IA, comme le recyclage des robots, peuvent réduire les déchets électroniques[22],[23].

Consommation d'eau

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Equinix AM3 et AM4, centre de données à Amsterdam.
Equinix AM3 & AM4 à Amsterdam, Pays-Bas.

Le refroidissement des serveurs d'IA peut nécessiter de grandes quantités d'eau douce, qui s'évapore dans les tours de refroidissement[15],[24]. À l'échelle mondiale, les centres de données hébergeant l'IA devraient consommer six fois plus d'eau que le Danemark[25],[26]. D'ici 2027, l'IA pourrait utiliser jusqu'à 6,6 milliards de mètres cubes d'eau[27]. Un professeur a estimé qu'une session moyenne sur ChatGPT, comprenant 10 à 50 réponses, peut utiliser jusqu'à un demi-litre d'eau douce[15],[28],[29]. L'entraînement de GPT-3 aurait consommé 700 000 litres d'eau, soit l'équivalent de l'empreinte hydrique nécessaire à la fabrication de 320 véhicules électriques Tesla[28].

Un centre de données que Microsoft envisageait de construire près de Phoenix, en raison de l'augmentation de l'utilisation de l'IA, aurait consommé jusqu'à 56 millions de gallons (212 millions de litres) d'eau douce par an, soit l'équivalent de la consommation annuelle de 670 familles[27]. Microsoft aurait augmenté sa consommation d'eau de 34 % à cause de l'IA, tandis que Google l'aurait augmentée de 20 %[29],[7]. Dans une ville de l'Iowa, les centres de données de Microsoft étaient responsables de 6 % de l'utilisation locale d'eau douce[29].

Nucléaire

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Un accord a été approuvé le 20 septembre 2024 entre Microsoft et Constellation Energy pour rouvrir la centrale nucléaire de Three Mile Island. Bill Gates a déclaré que Microsoft avait l'intention d'utiliser cette énergie pour alimenter son utilisation des services d'Open AI au sein de ses systèmes ainsi que dans les foyers[30].

Cependant, les permis réglementaires clés pour la nouvelle vie de la centrale n'ont pas encore été déposés, affirment les régulateurs[30]. Si l’accord est conclu, Three Mile Island fournirait à Microsoft l’équivalent énergétique nécessaire pour alimenter 800 000 foyers, soit 835 mégawatts. Ce serait la première fois qu'une centrale déclassée serait rouverte et la première fois qu'une centrale commerciale serait fournie à un client unique[31].

Solutions climatiques

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L'IA a un potentiel significatif pour aider à atténuer les effets du changement climatique, notamment grâce à de meilleures prévisions météorologiques, la prévention des catastrophes et le suivi des phénomènes climatiques[32],[33]. Certains climatologues ont suggéré que l'IA pourrait être utilisée pour améliorer l'efficacité des systèmes, tels que les systèmes d'énergies renouvelables[13]. Google a affirmé que l'IA pourrait aider à atténuer certains effets du changement climatique, comme la prévision des inondations ou l'amélioration de la fluidité du trafic[34]. Certains algorithmes pourraient aider à prévoir les impacts des ouragans les plus violents, mesurer la fonte des glaces polaires, surveiller la déforestation et suivre les émissions de gaz à effet de serre[35],[33].

Un projet d'apprentissage automatique, l'Open Catalyst Project, a été utilisé pour identifier des « électrocatalyseurs à faible coût » adaptés au stockage d'énergie renouvelable[4]. L'IA pourrait également améliorer l'efficacité des chaînes d'approvisionnement et de production dans des industries à fort impact environnemental, comme l'industrie agroalimentaire et la fast fashion[32].

Cependant, il n'existe pas encore de cadres largement acceptés permettant d'évaluer l'impact climatique total des systèmes d'IA, en prenant en compte à la fois les coûts et les bénéfices[36].

Voir aussi

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Références

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(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article de Wikipédia en anglais intitulé « Environmental impacts of artificial intelligence » (voir la liste des auteurs).
  1. ↑ a b et c (en-US) David Gelles, « A.I.'s Insatiable Appetite for Energy », The New York Times,‎ (lire en ligne, consulté le ).
  2. ↑ a et b (en) Rob Toews, « Le problème des émissions de carbone de l'apprentissage profond » [archive du ], sur Forbes (consulté le ).
  3. ↑ (en) Melissa Heikkilä, « L'empreinte carbone de l'IA est plus importante qu'on ne le pense » [archive du ], sur MIT Technology Review, (consulté le ).
  4. ↑ a et b (en) « Achieving net zero emissions with machine learning: the challenge ahead », Nature Machine Intelligence, vol. 4, no 8,‎ , p. 661–662 (ISSN 2522-5839, DOI 10.1038/s42256-022-00529-w, lire en ligne [archive du ], consulté le ).
  5. ↑ (en-US) Delger Erdenesanaa, « L'IA pourrait bientôt consommer autant d'électricité qu'un pays entier », The New York Times,‎ (ISSN 0362-4331, lire en ligne, consulté le ).
  6. ↑ a et b Radosvet Desislavov, Fernando Martínez-Plumed et José Hernández-Orallo, « Évolution de la consommation énergétique de l'inférence en IA : au-delà des lois performance-paramètres de l'apprentissage profond », Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 38,‎ , p. 100857 (ISSN 2210-5379, DOI 10.1016/j.suscom.2023.100857, Bibcode 2023SCIS...3800857D, arXiv 2109.05472, lire en ligne, consulté le ).
  7. ↑ a b et c (en-US) Niklas Sundberg, « Faire face au problème climatique de l'IA », sur MIT Sloan Management Review, (consulté le ).
  8. ↑ Marc Schmitt, 2024 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI) (Actes de conférence), IEEE, , 1371–1372 p. (ISBN 979-8-3503-5409-6, DOI 10.1109/CAI59869.2024.00244), « Apprentissage automatique durable : évaluation du coût environnemental des algorithmes AutoML dans le développement de l'IA ».
  9. ↑ (en) Josh You, « How much energy does ChatGPT use? », sur Epoch AI, (consulté le ).
  10. ↑ a b c d et e (en) Kate Saenko, « Une informaticienne décrypte l'empreinte carbone massive de l'IA générative », Scientific American, (consulté le ).
  11. ↑ a et b (en) Melissa Heikkilä, « Nous avons une meilleure idée de l'empreinte carbone réelle de l'IA », sur MIT Technology Review, (consulté le ).
  12. ↑ (en-US) Brian Calvert, « AI already uses as much energy as a small country. It's only the beginning. », sur Vox, (consulté le ).
  13. ↑ a et b (en-US) Elizabeth Kolbert, « The Obscene Energy Demands of A.I. », The New Yorker,‎ (ISSN 0028-792X, lire en ligne, consulté le ).
  14. ↑ Lesley McClurg, « What Is The Carbon Cost of Our Digital Lives? », sur KQED, .
  15. ↑ a b et c (en-US) David Berreby, « The Growing Environmental Footprint Of Generative AI », sur Undark Magazine, (consulté le ).
  16. ↑ Evan Halper, « Microsoft deal would reopen Three Mile Island nuclear plant to power AI », Washington Post,‎ (lire en ligne).
  17. ↑ Jennifer Hiller, « Three Mile Island's Nuclear Plant to Reopen, Help Power Microsoft's AI Centers », The Wall Street Journal,‎ (lire en ligne).
  18. ↑ « Microsoft plans to invest $80 billion on AI-enabled data centers in fiscal 2025 », Reuters,‎ (lire en ligne).
  19. ↑ Josh Saul, « Data Centers Face Seven-Year Wait for Dominion Power Hookups », Bloomberg,‎ (lire en ligne).
  20. ↑ Azeem Azhar, « The 19th-Century Technology That Threatens A.I. », The New York Times,‎ (lire en ligne).
  21. ↑ Zhuk, « Artificial Intelligence Impact on the Environment: Hidden Ecological Costs and Ethical-Legal Issues », Journal of Digital Technologies and Law, vol. 1, no 4,‎ , p. 932–954 (ISSN 2949-2483, DOI 10.21202/jdtl.2023.40, hdl 10230/59428, lire en ligne, consulté le ).
  22. ↑ (en) Stone, « Can AI-powered robots solve the smartphone e-waste crisis? », The Verge, (consulté le ).
  23. ↑ Shreyas Madhav, Rajaraman, Harini et Kiliroor, « Application of artificial intelligence to enhance collection of E-waste: A potential solution for household WEEE collection and segregation in India », Waste Management & Research, vol. 40, no 7,‎ , p. 1047–1053 (ISSN 0734-242X, PMID 34726090, PMCID 9109239, DOI 10.1177/0734242X211052846, Bibcode 2022WMR....40.1047S).
  24. ↑ (en-US) David Berreby, « As Use of A.I. Soars, So Does the Energy and Water It Requires », sur Yale Environment 360, (consulté le ).
  25. ↑ (en) Pengfei Li, Jianyi Yang, Mohammad A. Islam et Shaolei Ren, « Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models », .
  26. ↑ (en) « AI has an environmental problem. Here’s what the world can do about that. », sur Programme des Nations unies pour l'environnement, (consulté le ).
  27. ↑ a et b Karen Hao, « L'IA puise de l'eau dans le désert », sur The Atlantic, (consulté le ).
  28. ↑ a et b David Danelski, « Les programmes d'IA consomment de grandes quantités d'eau rare | UCR News | UC Riverside », sur Université de Californie à Riverside, (consulté le ).
  29. ↑ a b et c Matt O'Brien et Hannah Fingerhut, « Les outils d'IA ont entraîné une augmentation de 34 % de la consommation d'eau de Microsoft, une ville hébergeant ses centres de données s'inquiète pour l'approvisionnement résidentiel », sur Fortune, .
  30. ↑ a et b Kearney, Roy, Bose et Gardener, « Microsoft deal propels Three Mile Island restart, with key permits still needed », Reuters, .
  31. ↑ Evan Halper, « Microsoft deal would reopen Three Mile Island nuclear plant to power AI », Washington Post,‎ (lire en ligne).
  32. ↑ a et b « Explication : Comment l'IA aide à lutter contre le changement climatique | ONU Info », sur news.un.org, (consulté le ).
  33. ↑ a et b Victoria Masterson, « 9 façons dont l'IA aide à lutter contre le changement climatique », sur Forum économique mondial, .
  34. ↑ (en) « Google blames AI as its emissions grow instead of heading to net zero », sur Al Jazeera (consulté le ).
  35. ↑ (en) Jude Coleman, « AI's Climate Impact Goes beyond Its Emissions », sur Scientific American (consulté le ).
  36. ↑ Jo Lindsay Walton, Nathalie Huegler, Faosiyat Tiamiyu-Tijani, Kinda Al Sayed, Olivia Byrne, Polina Levontin, Josephine Lethbridge, Kerry O'Donnell, Ben Price, Nic Seymour-Smith et Benjamin Sovacool, The Cloud and the Climate: Navigating AI-Powered Futures, DHCC, (lire en ligne).
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