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L’IA, en alimentant des centres de données énergivores et polluants, menace l’environnement par ses émissions de carbone.
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Les centres de données, cœurs battants des modèles d’IA, consomment des quantités colossales d’électricité. Cette énergie provient souvent de combustibles fossiles comme le charbon ou le méthane.
L’IA dépendante des énergies polluantes
L’intelligence artificielle est gourmande en énergie. Selon le MIT Technology Review, la consommation énergétique des data centers passe de niveaux stables entre 2005 et 2017 à un doublement en 2023.
Cette proportion dépasse de 48 % l’intensité carbone moyenne de l’électricité aux États-Unis. Cette croissance s’explique par l’essor des modèles d’IA complexes, mais polluants.
Les modèles les plus volumineux ont une empreinte carbone comparable à celle des petites villes.
Pire encore, de nouveaux centres, comme celui de Meta en Louisiane ou celui de X utilisant des générateurs de méthane en violation des lois sur la qualité de l’air, s’appuient sur des énergies fossiles polluantes.
Ces choix aggravent l’impact polluant de l’IA, avec des émissions de carbone qui menacent les objectifs climatiques mondiaux.
Le manque de transparence des entreprises tech complique l’évaluation précise de cet impact environnemental. Les chercheurs, faute de données sur les modèles propriétaires, extrapolent à partir de modèles open source.
Plusieurs solutions envisageables
Heureusement, des solutions concrètes existent pour limiter l’impact polluant de l’IA. Une gestion intelligente de la demande énergétique pourrait libérer jusqu’à 76 gigawatts de capacité si les data centers réduisaient leur consommation pendant les pics de charge, soit 80 à 90 heures par an.
Cela implique de réaffecter les requêtes vers des serveurs situés dans des zones à faible intensité carbone. En alternative, on peut aussi ralentir temporairement les calculs.
Les énergies renouvelables, comme l’éolien ou le solaire, donnent également une piste prometteuse. Mais leur disponibilité constante reste un obstacle.
Certaines entreprises technologiques explorent le nucléaire, bien que sa mise en œuvre soit lente.
Des puces neuromorphiques ou optiques pourraient aussi diminuer la consommation d’énergie polluant des modèles d’IA. Cependant, ces technologies restent embryonnaires.
En attendant, la transparence des entreprises tech est essentielle. Car l’IA, si elle continue sur sa trajectoire actuelle, pourrait quadrupler sa demande énergétique d’ici 2030, selon l’Agence internationale de l’énergie.
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