Publié le 24 janvier 2024.
Par La Rédaction

l’IA, amplificateur silencieux de la crise climatique

Publié le 24 janvier 2024.
Par La Rédaction
Photo : Alesia - Adobe Stock

Photo : Alesia - Adobe Stock

Explorez comment l'Intelligence Artificielle, au-delà de ses promesses technologiques, amplifie secrètement la crise climatique, révélant un impact environnemental caché et urgent à redéfinir pour un avenir durable. Un éclairage nécessaire sur un enjeu crucial.

Dans leur tribune pour Vert, Lou Welgryn et Théo Alves da Costa, spécialistes de l’IA et coprésidents de l’association Data for Good, soulignent les défis écologiques posés par l’Intelligence Artificielle (IA). Ils mettent en lumière l’impact environnemental de l’IA, souvent réduit à l’émission de CO2 lors de l’entraînement des algorithmes, comme le cas de ChatGPT 3 qui a émis 550 tonnes de CO2. Cependant, cette évaluation ne prend pas en compte l’ensemble de la chaîne de valeur de l’IA, incluant la fabrication du matériel et l’utilisation des algorithmes.

En particulier, les IA génératives, comme ChatGPT, ont un impact plus significatif lors de leur utilisation que durant leur phase d’entraînement. Pour ChatGPT 3.5, l’émission de CO2 pendant l’utilisation est estimée à 100 000 tonnes, soit 200 fois plus que durant l’entraînement. L’adoption croissante de ces technologies dans divers produits accentue le besoin de considérer l’impact matériel de ce monde virtuel. L’IA, en améliorant la productivité, contribue également à l’augmentation de la production dans des industries polluantes. Par exemple, ExxonMobil a pu augmenter sa production de pétrole grâce à l’IA, entraînant des émissions de CO2 substantielles. De plus, l’IA génère de nouveaux produits souvent superflus, comme illustré par les innovations présentées au CES 2024.

L’impact de l’IA va au-delà de ses effets environnementaux directs ; elle alimente et optimise notre économie ultra-carbonée, risquant d’augmenter les émissions de CO2 de façon significative. McKinsey estime que l’IA pourrait accroître le PIB de 2,5 à 4% par an dans de nombreuses industries, ce qui se traduirait par l’émission d’un milliard de tonnes de CO2 supplémentaires par an. Les auteurs appellent à une approche “techno-lucide” de l’IA, en questionnant les finalités de son utilisation. Ils insistent sur la nécessité d’abandonner les applications inutiles et de choisir collectivement celles qui sont bénéfiques, en mettant l’accent sur la responsabilité des professionnels du secteur et des citoyens dans la décision de l’utilisation de ces technologies. Ils concluent que l’adoption de l’IA est un choix politique et que son impact n’est ni inévitable ni automatique.

Point de Vue

Cette tribune met en évidence une facette souvent ignorée de l’IAB : son impact environnemental profond. Elle invite à une réflexion critique sur la manière dont nous intégrons l’IA dans nos économies et sociétés. L’accent mis sur la nécessité d’une utilisation éthique et responsable de l’IA est crucial. Cela implique une prise de décision collective et informée sur les applications de l’IA, pour éviter d’aggraver les problèmes environnementaux et sociaux existants. La perspective des auteurs offre un contrepoint nécessaire à l’enthousiasme technologique, rappelant que l’innovation doit être alignée sur le développement durable et le bien-être collectif.

Les avantages de l’iA pour les opérateurs mobiles sont énorme et touche tous les étages de l’entreprise, du marketing au réseau. Comme souligné dans la tribune, l’IA a un impact environnemental non négligeable. Les opérateurs mobiles doivent prendre en compte l’empreinte carbone de leurs solutions basées sur l’IA, notamment dans le contexte de la pression croissante pour des pratiques commerciales durables.

Difficile équilibre

L’impact climatique de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) par les opérateurs mobiles est complexe et multifacette. D’une part, l’IA peut contribuer à une efficacité accrue des réseaux mobiles et à une réduction des émissions de gaz à effet de serre grâce à une meilleure gestion des ressources et à l’optimisation des infrastructures. Par exemple, l’IA peut améliorer la gestion du trafic de données et réduire la consommation énergétique des data centers en adaptant dynamiquement les capacités en fonction des besoins.

Les centres de données qui alimentent les applications d’IA consomment d’importantes quantités d’électricité, souvent produite à partir de sources d’énergie carbonées. De plus, le processus d’entraînement des modèles d’IA, en particulier ceux de grande envergure comme les modèles de traitement du langage naturel ou de reconnaissance d’images, requiert d’énormes ressources informatiques et génère des émissions de CO2 significatives. L’augmentation de l’utilisation de services mobiles basés sur l’IA peut également conduire à une consommation accrue d’énergie, non seulement dans les centres de données mais aussi au niveau des appareils des utilisateurs. Par exemple, des applications mobiles avancées utilisant l’IA peuvent nécessiter des processeurs plus puissants et donc plus énergivores.

La production et le remplacement fréquent des équipements de télécommunication pour soutenir des technologies avancées comme l’IA contribuerons également à l’empreinte carbone, en raison de l’énergie consommée pour la fabrication, le transport et l’élimination de ces équipements. Les opérateurs mobiles doivent donc équilibrer les avantages de l’utilisation de l’IA pour l’efficacité opérationnelle et l’amélioration de l’expérience client avec l’impact environnemental associé. Cela inclut l’adoption de stratégies pour minimiser l’empreinte carbone, telles que l’utilisation d’énergies renouvelables, l’amélioration de l’efficacité énergétique des centres de données et la prolongation de la durée de vie des équipements pour réduire les déchets électroniques.

Il est important de tenir compte de l’impact total sur le climat tout au long du cycle de vie des technologies d’IA, depuis leur développement jusqu’à leur déploiement et utilisation.

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