Data / IA
Investir dans l’IA, un pari autant coûteux que risqué pour l’environnement
Par Thierry Derouet, publié le 03 octobre 2024
Le coût exponentiel de l’entraînement des modèles, couplé à une consommation énergétique colossale, pourrait compromettre non seulement les finances des entreprises, mais aussi l’ensemble de nos engagements climatiques.
L’ intelligence artificielle, ce prodige technologique qui promet de révolutionner le monde, se révèle aussi être une machine à dévorer des ressources – et pas seulement financières. Quoique cette facture-là soit déjà considérable, qu’on en juge : pour entraîner GPT-4, il a fallu débourser 100 M$, tandis que Google a investi pas moins de 191 M$ dans son modèle Gemini Ultra.
Mais l’IA a également un appétit insatiable pour l’énergie, l’eau, et les terres rares. Le géant du logiciel Microsoft, qui s’était engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici 2030, voit ses ambitions environnementales fondre à vue d’oeil, victime de sa dépendance croissante à l’IA.
D’ici 2026, les datacenters, ces monstres énergivores, pourraient absorber un supplément d’électricité équivalent à celui du Japon selon l’International Energy Agency.
Et en Île-de-France, il pourrait bien falloir construire jusqu’à sept réacteurs nucléaires d’ici 2030 rien que pour soutenir cette demande grandissante selon l’Institut Paris Region.
Et que fait-on pour endiguer cette frénésie ? Assez peu en fait. Aux États-Unis, l’Artificial Intelligence Environmental Impacts Act tente de freiner les ravages écologiques de l’IA. En Europe, on avance prudemment, sans froisser personne.
Alors, l’IA tiendra-t-elle ses promesses mirobolantes, ou ne fait-elle que nous précipiter vers une nouvelle crise, cette fois-ci à la fois économique et écologique ? Une chose est sûre : nous sommes déjà en train d’en payer le prix fort, et ce n’est que le début.
Quelques chiffres à connaître :
– Les émissions de gaz à effet de serre (GES) ont augmenté de 30% chez Microsoft entre 2020 et 2023 et de 50% chez Google sur les 5 dernières années à cause de la construction de nouveaux datacenters pour soutenir leurs activités Cloud et IA.
– L’Agence internationale de l’énergie prévoit que la demande mondiale d’électricité pour les centres de données, stimulée par la croissance de l’IA, doublera entre 2022 et 2026, date à laquelle elle sera à peu près égale à la consommation d’électricité d’un pays comme l’Allemagne.
– Les experts prévoient que, d’ici à 2027, l’augmentation de la demande d’IA pourrait entraîner le prélèvement de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau, soit près de la moitié de la consommation annuelle du Royaume-Uni. De quoi sérieusement poser problème à des régions en tension comme l’Espagne ou l’Arizona.
– La production des composants, serveurs et ordinateurs portables (et même smartphones) qui font fonctionner ou qui utilisent l’IA générative a un impact environnemental plus important que le traitement des données par ces IA et pour créer ces IA.
– Selon un rapport de 2023, l’entraînement de GPT-3 représente pour l’environnement un impact équivalent à 450 vols entre Londres et New-York.
Mais…
– L’IA a aussi le potentiel de nous aider à réduire les émissions GES de 5% à 10% d’ici 2030 selon Forrester.
Le projet européen GREEN.DAT.AI
Le projet GREEN.DAT.AI vise à exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle pour atteindre les objectifs du Green Deal européen.
Il se concentre sur le développement de services d’analyse de données à grande échelle, écoénergétiques et prêts à l’emploi pour les systèmes industriels basés sur l’IA, tout en réduisant l’impact environnemental des processus de gestion des données.
Le projet couvre plusieurs secteurs, notamment :
>> Énergie intelligente : Partage de données dans le secteur des énergies renouvelables.
>> Agriculture intelligente : Optimisation de l’agriculture grâce aux jumeaux numériques.
>> Mobilité verte intelligente : Réponse à la demande énergétique pour les vélos électriques et la planification des infrastructures.
>> Banque intelligente : Détection de fraude et IA explicable avec préservation de la confidentialité.
Le consortium GREEN.DAT.AI est composé de 17 partenaires de 10 pays différents, apportant une expertise multidisciplinaire pour mener à bien ce projet : Allemagne, Autriche, Belgique, Espagne, France, Grèce, Italie, Pays-Bas, Portugal, Suède.
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