Alors que l’intelligence artificielle (IA) s’impose dans de nombreux secteurs, son impact écologique devient une préoccupation majeure. Entre consommation énergétique galopante et externalités environnementales, cette technologie soulève des enjeux essentiels pour le futur de la planète.
La consommation énergétique de l’IA atteint des sommets
Les modèles d’IA générative, tels que ChatGPT, sont particulièrement énergivores. Le traitement d’une simple requête repose sur des algorithmes complexes intégrant jusqu’à 400 milliards de paramètres, nécessitant une puissance de calcul considérable. Pierre Schaus, professeur à l’UCLouvain, estime qu’une seule requête consomme jusqu’à dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google.
Ces besoins énergétiques massifs ont un impact direct sur les émissions de CO2. Un utilisateur régulier de ChatGPT pourrait émettre jusqu’à une tonne de CO2 par an, soit près de la moitié de l’objectif individuel annuel nécessaire pour respecter les accords de Paris. Cette intensité énergétique s’ajoute à une consommation globale du numérique déjà croissante.
Les infrastructures hyperscales au cœur du problème
Les data centers, gigantesques infrastructures nécessaires au fonctionnement de l’IA, sont responsables d’une part importante de cette empreinte écologique. Selon une étude menée par Shaolei Ren, professeur à l’Université de Californie, ces centres devraient voir leur consommation énergétique augmenter de 160 % d’ici 2030. Aujourd’hui, ils représentent déjà entre 10 et 20 % de la consommation énergétique des États-Unis.
En plus des émissions de CO2, ces centres rejettent des particules fines (PM2,5) dans l’atmosphère, aggravant les risques pour la santé publique. Il est estimé que cette pollution pourrait provoquer jusqu’à 600 000 nouveaux cas d’asthme d’ici 2030, avec un coût sanitaire avoisinant les 30 milliards de dollars.
Des impacts environnementaux multiples
L’impact environnemental de l’intelligence artificielle ne se limite pas à sa consommation énergétique. Son cycle de vie complet, de la fabrication des composants électroniques à l’exploitation des serveurs, mobilise des ressources naturelles de manière intensive. Par exemple, une réponse générée par ChatGPT consommerait, selon Shaolei Ren, l’équivalent d’une bouteille d’eau et l’énergie de 14 ampoules LED allumées pendant une heure.
Le refroidissement des serveurs, indispensable pour maintenir les systèmes à des températures optimales, sollicite également d’énormes quantités d’eau. Dans certaines régions, cela pourrait exacerber les tensions sur les ressources en eau déjà limitées. Toutefois, des solutions innovantes émergent, comme à Grenoble, où un centre de données utilise l’eau du Drac pour refroidir ses infrastructures, réduisant ainsi son empreinte écologique.
Des risques croissants pour la santé publique
Les émissions des data centers, riches en particules fines et en gaz à effet de serre, ont des conséquences directes sur la santé. Ces polluants, issus principalement de la combustion des énergies fossiles, augmentent les risques de maladies respiratoires, cardiovasculaires et de cancers. Les populations vivant à proximité de ces infrastructures sont particulièrement vulnérables.
Face à ces impacts, Shaolei Ren plaide pour une régulation stricte et une transparence accrue de la part des entreprises technologiques. Selon lui, les engagements actuels, souvent limités à l’achat de crédits d’énergie renouvelable, restent insuffisants pour répondre aux défis environnementaux et sanitaires posés par l’essor de l’IA.
Des solutions encore à l’état embryonnaire
Malgré les défis environnementaux, des initiatives commencent à voir le jour pour réduire l’empreinte écologique de l’intelligence artificielle. Parmi elles, le free cooling, une méthode qui utilise l’air extérieur pour refroidir les serveurs, ou encore la récupération de chaleur. Cette dernière permet, par exemple, de chauffer des bâtiments grâce à l’énergie générée par les data centers, comme cela se pratique déjà dans certaines villes européennes.
Par ailleurs, des organisations comme le « Pacte pour des centres de données climatiquement neutres » encouragent les entreprises à s’engager vers une alimentation 100 % décarbonée d’ici 2030. Cependant, ces initiatives restent limitées dans leur portée. De nombreuses entreprises se contentent d’acheter des crédits d’énergie renouvelable pour compenser leurs émissions de CO2, sans pour autant réduire leur dépendance aux combustibles fossiles. Cette approche, souvent perçue comme une solution de façade, ne répond pas aux enjeux de durabilité à long terme.
L’IA : un outil double tranchant pour l’environnement
Si l’intelligence artificielle est souvent présentée comme un levier pour optimiser la gestion énergétique ou réduire les émissions de CO2 dans d’autres secteurs, son propre développement pose problème. Le phénomène de l’effet rebond, où les avancées technologiques entraînent une augmentation globale de la consommation, est particulièrement préoccupant. À mesure que l’IA se démocratise, la demande en énergie et en ressources naturelles pourrait continuer de croître de façon exponentielle.
Hugues Ferreboeuf, membre de l’organisation The Shift Project, insiste sur la nécessité d’un débat collectif autour de l’utilisation de l’IA. « Nous devons nous interroger sur son utilité réelle et sur ses impacts environnementaux, sociaux et économiques. Le déploiement de l’IA est une question politique qui appelle des décisions éclairées et démocratiques. »
Pour que l’intelligence artificielle devienne un véritable allié de la transition écologique, elle doit s’inscrire dans une démarche plus responsable. Cela implique non seulement des innovations technologiques, mais aussi une régulation stricte et une transparence accrue des acteurs du secteur. Sans ces mesures, l’IA pourrait bien devenir un fardeau insoutenable pour les générations futures.
