Les promesses de durabilité de l'IA et la dure réalité du terrain

La relation entre l'IA et le climat est plus complexe qu'il n'y paraît. En effet, cette relation est mise à rude épreuve par les besoins énergétiques des modèles d'IA. Les grands modèles de langage (LLM), qui constituent les systèmes sous-jacents des chatbots comme ChatGPT, sont beaucoup plus gourmands en énergie et consomment une puissance de calcul bien supérieure à celle de leurs homologues moteurs de recherche.

Coûts environnementaux et consommation d'énergie

L'exploitation de ces modèles engendre un coût environnemental important, nécessitant une consommation considérable d'électricité et d'eau. L'empreinte carbone de l'électricité consommée est excessive et reste largement méconnue, du fait de la diversité des sources de production utilisées par les réseaux alimentant les centres de données situés sur les différents sites où ces modèles sont stockés et exploités. 

Sam Altman, PDG d'OpenAI et figure emblématique du secteur de l'IA, a déclaré que l'IA pourrait apporter de nombreux bienfaits à l'humanité, comme des traitements contre le cancer et la résolution des problèmes climatiques. Satya Nadella, PDG de Microsoft, a également exprimé un avis similaire dans sa lettre aux actionnaires l'an dernier, soulignant que le changement climatique est l'enjeu defide notre génération. Évoquant l'IA, il a déclaré :

« peut constituer un puissant accélérateur dans la lutte contre la crise climatique. »

Source : Thestreet.

Jensen Huang, PDG de Nvidia, partage cet avis et, comme Nadella, estime que l'intelligence artificielle permettra des avancées majeures dans la recherche et les sciences du climat. Malgré cet optimisme, la réalité est tout autre, du moins en ce qui concerne l'impact sur le climat.

Llama 3, le dernier modèle de Meta, émettrait 2290 tonnes de dioxyde de carbone rien que pendant son entraînement. À titre de comparaison, une voiture à essence moyenne émet une tonne de dioxyde de carbone tous les 2500 miles parcourus, selon l'Agence américaine de protection de l'environnement (EPA).

Les promesses de durabilité de l'IA

Google s'est fixé pour objectif d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2030, un objectif qui pourrait être partiellement atteint grâce à la compensation carbone. En 2022, les émissions de carbone de Google s'élevaient à 10,2 millions de tonnes. À titre de comparaison, la Finlande, avec ses 5,5 millions d'habitants, a émis 45,8 millions de tonnes de dioxyde de carbone la même année.

L'autre indicateur important de l'impact climatique est l'eau. Pour la même année, Google en a consommé 5,6 milliards de gallons, soit une augmentation de 20 % par rapport à l'année précédente. La majeure partie de cette eau a été utilisée par ses centres de données. Google a annoncé son intention de remplacer 120 % de sa consommation d'eau d'ici 2030, mais n'en a remplacé que 6 % cette année-là, selon un rapport.

Boby Hollis, vice-dent de Microsoft en charge de l'énergie, a également exprimé ce point de vue et déclaré que l'entreprise continuerait d'investir dans les énergies renouvelables et de déployer d'autres efforts pour atteindre ses objectifs environnementaux. La forte consommation énergétique de l'IA n'est pas un secret pour le secteur ; en janvier dernier, la déclaration de Sam Altman, largement relayée par les médias, soulignait que l'IA aurait bientôt besoin d'avancées majeures en matière d'énergie. 

Selon Sasha Luccioni, chercheuse en IA et développement durable , les modèles de grande taille (LLM) constituent une tendance que chacun tente d'évaluer, et elle constate une augmentation de la puissance de calcul et de la consommation d'énergie. Cependant, certains experts estiment qu'il est nécessaire d'examiner le rapport coût-bénéfice de ces modèles. Ils affirment que l'impact climatique de l'entraînement et de l'exploitation d'un modèle de cette taille peut se justifier si ce modèle permet d'avoir un impact environnemental positif beaucoup plus important.