Publié le 16 mai 2024 à 10h30. L’essor de l’intelligence artificielle soulève des questions croissantes sur son impact environnemental, bien au-delà de la simple formulation de nos requêtes. L’IA, contrairement à un logiciel classique, consomme une quantité significative d’énergie et de ressources, posant des défis pour la planification énergétique et la gestion des ressources naturelles.
- Chaque requête adressée à une IA nécessite un calcul complet, consommant de l’énergie à chaque fois.
- La demande d’électricité des centres de données, qui alimentent l’IA, pourrait doubler d’ici la fin de la décennie.
- L’impact environnemental de l’IA ne se limite pas à la consommation d’électricité, mais inclut également l’utilisation de l’eau et l’occupation des sols.
L’idée que supprimer les formules de politesse comme « s’il vous plaît » et « merci » dans nos interactions avec ChatGPT pourrait contribuer à réduire l’empreinte environnementale de l’IA a suscité un certain engouement en ligne, comme le relève une discussion sur Medium. Cette hypothèse repose sur le fait que les systèmes d’IA traitent le texte de manière incrémentale et que des requêtes plus longues nécessitent davantage de calculs, et donc d’énergie.
Sam Altman, PDG d’OpenAI, a reconnu que ces coûts d’exploitation, à l’échelle de milliards de requêtes, sont bien réels. Cependant, il est exagéré d’affirmer que la politesse dans nos échanges avec ChatGPT aurait un impact environnemental majeur. L’effet de quelques mots supplémentaires est négligeable comparé à l’énergie nécessaire au fonctionnement de l’infrastructure des centres de données.
Ce qui est plus significatif, c’est la persistance de cette idée. Elle témoigne d’une prise de conscience croissante du fait que l’IA n’est pas une entité immatérielle. Cette intuition mérite d’être prise au sérieux. L’intelligence artificielle repose sur de vastes centres de données, construits autour d’une infrastructure informatique dense, qui consomment d’énormes quantités d’électricité et nécessitent un refroidissement constant. Ces installations sont également intégrées dans des systèmes plus larges d’approvisionnement en énergie, d’eau et d’utilisation des terres.
À mesure que l’utilisation de l’IA se généralise, son empreinte environnementale s’accroît également. La question n’est donc pas tant de savoir comment formuler nos requêtes, mais plutôt de contrôler la fréquence et l’intensité de notre utilisation de ces systèmes.
Pourquoi chaque requête d’IA entraîne une consommation d’énergie
Une différence fondamentale entre l’IA et les services numériques traditionnels permet de comprendre l’importance de cette question. Lorsqu’un document est ouvert ou une vidéo est diffusée, le principal coût énergétique a déjà été engagé : le système récupère essentiellement des données existantes.
En revanche, chaque fois qu’un modèle d’IA est interrogé, il doit effectuer un nouveau calcul pour générer une réponse. Techniquement, chaque requête déclenche une « inférence » – un processus de calcul complet à travers le modèle – et cette consommation d’énergie est engagée à chaque fois. C’est pourquoi l’IA se comporte davantage comme une infrastructure que comme un logiciel classique : son utilisation se traduit directement par une demande d’énergie.
Cette demande n’est plus marginale. Une étude publiée dans la revue Science estime que les centres de données représentent déjà une part importante de la consommation mondiale d’électricité, et que cette demande augmente rapidement avec l’essor des applications d’IA. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) a d’ailleurs mis en garde contre une possible multiplication par deux de la demande d’électricité des centres de données d’ici la fin de la décennie, si les tendances actuelles se confirment.
L’électricité n’est qu’un aspect du problème. Les centres de données nécessitent également de grands volumes d’eau pour le refroidissement, et leur construction et leur exploitation impliquent l’utilisation de terrains, de matériaux et d’actifs à long terme. Ces impacts sont ressentis localement, même lorsque les services fournis sont d’envergure mondiale.
L’empreinte environnementale cachée de l’IA
La Nouvelle-Zélande offre un exemple frappant de cette complexité. Sa forte proportion d’électricité renouvelable attire les opérateurs de centres de données, mais cela ne signifie pas que la demande supplémentaire est sans conséquence. Les grands centres de données peuvent exercer une pression importante sur les réseaux électriques locaux, et les affirmations concernant l’approvisionnement en énergie renouvelable ne correspondent pas toujours à une augmentation de la production. L’électricité utilisée pour alimenter les serveurs n’est plus disponible pour d’autres usages, en particulier pendant les périodes de sécheresse où la production hydroélectrique est limitée.
Considérée dans une perspective systémique, l’IA introduit une nouvelle charge sur des régions déjà soumises aux pressions du changement climatique, de la croissance démographique et des demandes concurrentes en ressources. L’énergie, l’eau, les terres et les infrastructures sont étroitement interconnectés : les changements dans un domaine se répercutent sur les autres.
Cela est crucial pour l’adaptation au changement climatique et la planification à long terme. Une grande partie des efforts d’adaptation se concentre sur la gestion des risques d’inondation, la protection de la qualité de l’eau, le maintien d’un approvisionnement énergétique fiable et la conception d’habitats résilients. Pourtant, l’infrastructure de l’IA est souvent planifiée et évaluée de manière isolée, comme s’il s’agissait simplement d’un service numérique et non d’une présence physique persistante avec des besoins constants en ressources.
Pourquoi le mythe est révélateur
D’un point de vue systémique, ces nouvelles pressions ne s’accumulent pas simplement, elles peuvent entraîner une réorganisation. Dans certains cas, cette réorganisation peut conduire à des arrangements plus cohérents et plus résilients, mais dans d’autres, elle peut amplifier les vulnérabilités existantes. Le résultat dépendra en grande partie de la capacité à identifier et à intégrer ces pressions dans la conception des systèmes, plutôt que de les laisser se développer sans contrôle.
C’est pourquoi le débat sur l’empreinte environnementale de l’IA doit évoluer. Se concentrer sur de petits ajustements comportementaux, comme la manière dont nous formulons nos requêtes, détourne l’attention des véritables problèmes structurels. Les questions les plus importantes concernent la manière dont l’infrastructure de l’IA est intégrée dans la planification énergétique, la gestion de sa consommation d’eau, l’interaction de son implantation avec les priorités d’utilisation des terres et la concurrence entre sa demande et d’autres besoins sociaux.
Cela ne signifie pas que l’IA doit être rejetée. Elle apporte déjà une valeur considérable dans la recherche, la santé, la logistique et de nombreux autres domaines. Mais comme toute infrastructure, elle a des coûts autant que des avantages. Traiter l’IA comme un logiciel immatériel masque ces coûts. La considérer comme faisant partie des systèmes physiques que nous gérons déjà les met en évidence. La popularité du mythe de la politesse est donc moins une erreur qu’un signal : les gens ont le sentiment que l’IA a une empreinte, même si le langage pour la décrire est encore en train d’émerger. Prendre ce signal au sérieux ouvre la voie à une conversation plus constructive sur la manière dont l’IA s’intègre dans les paysages, les systèmes énergétiques et les sociétés qui sont déjà confrontées aux limites de l’adaptation.
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