Bilan carbone de l'IA : à la fois colossal et sous-évalué

L'essor de l'intelligence artificielle (IA) marque une révolution dans de nombreux domaines, transformant notre quotidien et la manière dont nous interagissons avec la technologie. 

Etat des lieux

A ses débuts, l’IA était principalement axée sur la recherche académique, puis elle a connu une croissance exponentielle, influençant des secteurs variés comme la santé, les transports, la finance, l'éducation et même l'art.

Le rôle croissant de l'IA dans notre quotidien se manifeste au travers plusieurs applications visibles et invisibles. Elle est partout, dans les assistants virtuels comme Siri ou Alexa, derrière les recommandations personnalisées sur les plateformes de streaming comme Netflix ou encore dans les systèmes de navigation qui optimisent les itinéraires en temps réel comme Waze.

Cependant, cet essor engendre un impact important de ces algorithmes sur l’environnement. En effet, la formation des modèles d'IA implique des millions d’heures de calculs informatiques et d'importantes quantités de données, entraînant une consommation énergétique élevée correspondant à une grande quantité d’électricité et autant de gaz à effet de serre. Les centres de données (plus de 8 millions dans le monde), qui hébergent ces calculs, sont bien évidemment devenus également de grands consommateurs d'électricité, soulevant des préoccupations quant à leur empreinte carbone. De même, le refroidissement de ces datacenters nécessitent de grandes quantités d’eau pour les refroidir.

Le bilan carbone de l'IA et son impact sur l’environnement devient ainsi un sujet crucial. Il pousse les chercheurs et les entreprises à chercher des solutions pour réduire l'impact environnemental des technologies d'IA. 

Quelques chiffres impressionnants 

L'empreinte carbone élevée de l'intelligence artificielle (IA) est principalement due à la consommation énergétique importante requise pour entraîner, exécuter et maintenir ses modèles sophistiqués, ainsi qu'aux infrastructures nécessaires à leur déploiement.

Entraîner un seul modèle d'IA, comme ceux utilisés dans le traitement du langage naturel ou la reconnaissance d'images, pourrait consommer l'équivalent énergétique de plusieurs voitures tout au long de leur vie.
De même, le coût énergétique pour entraîner un modèle de langue avancé pourrait dépasser 284 tonnes de CO2, équivalent à environ 125 allers-retours en avion entre New York et Pékin.
Les centres de données, qui hébergent ces opérations, sont également gourmands en énergie : ils consommeraient environ 200 térawattheures (TWh) par an, soit près de 1% de la demande mondiale en électricité.
De plus, à titre d’exemple, Chat GPT 3,5 émettrait 240 tonnes de CO2 par an, soit l'équivalent de 136 allers-retours entre Paris et New York. Par ailleurs, lui poser 25 prompts (questions) coûterait un demi-litre d’eau douce. Avec 200 millions d’utilisateurs, nous vous laissons imaginer l’ampleur du problème.

Le problème est que ces chiffres ne sont que des estimations car les concepteurs de ces systèmes ne sont pas transparents sur leur fonctionnement. Certains experts s’alarment de la sous-évaluation du coût réel des ces technologies sur l’environnement.

Ces chiffres mettent en lumière l’énorme défi environnemental posé par le développement rapide de l'IA et de ses algorithmes. Face à cela, la recherche de solutions pour réduire l'impact carbone, telles que l'amélioration de l'efficacité énergétique des modèles d'IA et l'utilisation d'énergies renouvelables pour alimenter les centres de données devient primordiale.

Vers une solution durable 

Pour rendre l'intelligence artificielle plus éco-responsable et atténuer son impact environnemental, plusieurs initiatives et mesures sont en cours de développement et d'application à travers l'industrie et la recherche. Voici quelques-unes des principales approches adoptées :

Optimisation des algorithmes 

La recherche se concentre sur la création d'algorithmes d'IA plus efficaces qui requièrent moins de puissance de calcul pour l'entraînement et l'exécution, réduisant ainsi leur consommation énergétique. Ceci inclut le développement de modèles "légers" ou “éco-conçus” spécialement conçus pour être moins gourmands en ressources.

Utilisation d'énergies renouvelables 

De plus en plus de centres de données hébergeant des infrastructures d'IA migrent vers l'utilisation d'énergies renouvelables, telles que l'éolien, le solaire ou l'hydroélectrique pour alimenter leurs opérations. Cela contribue à réduire l'empreinte carbone globale de l'IA.

Infrastructures de refroidissement écoénergétiques 

Les innovations dans les systèmes de refroidissement des centres de données qui représentent une part significative de leur consommation d'énergie visent à augmenter leur efficacité énergétique. L'adoption de techniques de refroidissement avancées, comme le refroidissement par immersion dans la mer ou l'utilisation de l'air extérieur dans les pays avec des climats froids, permet de diminuer la consommation énergétique.

Recyclage des chaleurs excédentaires 

Certains centres de données ont commencé à recycler la chaleur excédentaire générée par leurs opérations pour chauffer des bâtiments ou des habitations environnants, transformant ainsi un déchet en ressource.

Normes et certifications vertes 

L'adoption de normes environnementales et de certifications vertes pour les technologies et infrastructures d'IA encourage les organisations à adopter des pratiques plus durables. Cela inclut des initiatives comme l'efficacité énergétique des équipements et la réduction de l'empreinte carbone.

Finalement, pour que l'intelligence artificielle progresse en harmonie avec notre environnement, un engagement collectif est essentiel. Cela implique des efforts de la part des développeurs d’IA, des entreprises, des politiciens et de la société dans son ensemble pour mettre en œuvre des pratiques durables et eco-responsables.

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