Examinons aujourd’hui un autre volet beaucoup plus sérieux concernant l’IA, à savoir son impact environnemental.
Personne n’aura échappé aux grands discours moralisateurs relatifs aux enjeux environnementaux. On nous serine à longueur de journée que :

– le climat est menacé,

– les ressources en eau et en matières premières se font rares,

et qu’en conséquence, nous devons :

– modérer nos consommations énergétiques (électricité, gaz, pétrole…),

– réduire nos émissions de gaz à effet de serre,

– nous déplacer avec sobriété (le vélo ou la marche plutôt que la voiture, limiter les trajets en avion).

Alors que l’on sensibilise au quotidien les citoyens, dont les consommations sont dérisoires à côté de celles des multinationales, les conséquences environnementales de l’utilisation de l’IA (avec tous les équipements numériques et composants électroniques, les réseaux informatiques, les data centers, le trafic de données) sont colossales en termes :

– de consommation d’électricité,
– de consommation d’eau (nécessaire au refroidissement des serveurs et des centres de données),

– de consommation de ressources (minerais et métaux),
– d’émissions de gaz à effet de serre,
– de bilan carbone.

Le manque de transparence des créateurs d’IA (ah bon, mais pourquoi donc ?) empêche d’évaluer précisément les conséquences environnementales, ce qui donne lieu à de nombreuses extrapolations et modélisations.

Un article du Nouvel Observateur titrait même « Pourquoi ChatCPT est une bombe environnementale », relatant qu’il était impossible d’obtenir la moindre information fiable sur l’impact environnemental auprès des concepteurs d’IA génératives, alors que les entreprises se lancent dans une course effrénée pour les déployer.

Seules des études indépendantes permettent d’avoir quelques informations.

Concernant les émissions de CO₂ : Entraîner un seul modèle d’IA = 5 voitures pendant toute leur durée de vie.

Le livre blanc de l’association Data for Good sur l’IA générative (juillet 2023) indique que l’entraînement de ChatGPT-3 (c’est-à-dire la phase d’apprentissage uniquement, qui n’a duré que 15 jours !) aurait eu un impact carbone de 552 tonnes de CO2, soit l’équivalent de 200 vols aller-retour entre Paris et New York et une consommation énergétique de 1287 MWh, c’est-à-dire la consommation de 270 ménages français sur 1 an. À quoi il faut encore ajouter l’utilisation quotidienne évaluée à 23,04 kg de CO2 par jour (soit l’équivalent de 6 ans de chauffage pour une maison de 100 m2 en France).

Un article du média « vert » révèle que la majeure partie des études portant sur l’impact environnemental de l’IA ont tenu compte de la consommation électrique des data centers pour la fabrication de l’algorithme et son entraînement, mais pas de la fabrication du matériel nécessaire (centres de données et cartes graphiques), ni de l’utilisation de ces IA.

L’impact de l’utilisation de Chat GPT a été estimé à plus de 10 000 tonnes de gaz à effet de serre seulement pour le mois de janvier 2023 !

En 2020, les émissions de gaz à effet de serre du secteur du numérique représentaient de 2,1 à 3,9 % des émissions mondiales. Ces émissions devraient doubler d’ici 2025 pour atteindre 4 à 8 % des émissions mondiales.

L’impact environnemental d’un serveur (dont la durée de vie est de 6 ans) servant à l’entraînement de modèles d’IA est d’environ 3700 kg CO₂ eq.
Soit 6 ans de serveur = 3 A/R Paris-New York.

En termes de consommation d’eau, l’entraînement de ChatGPT 3 dans les datacenters américains pourrait avoir nécessité 700 000 litres d’eau, et chaque conversation pourrait nécessiter ½ litre supplémentaire.

Au vu de ces chiffres gigantesques, le bon sens voudrait que chacun s’astreigne à une utilisation raisonnée et modérée de cette forme d’« intelligence ».

Mais le média « vert » s’inquiète encore davantage des progrès technologiques et gains de production générés par l’IA, qui auront des répercussions bien plus importantes sur les émissions de CO₂, notamment avec la multiplication des usages et des produits manufacturés (pétrole, fast-fashion, produits et gadgets dits « intelligents » qui sont eux-mêmes consommateurs de ressources rares).

Est-il cohérent de culpabiliser les citoyens consommateurs en leur enjoignant de réduire la durée de leur douche, la température de leur logement et le nombre de leurs déplacements… alors que dans le même temps, chaque nouvelle version d’IA générative provoque une multiplication exponentielle des besoins en ressources, et les entreprises se jettent tête baissée dans une production totalement déraisonnée et déraisonnable — car permise par l’IA — de produits dont nous n’avons pas foncièrement besoin ?

Quand la machine s’emballe et surchauffe, n’est-ce pas à l’humain de dire stop ?
✋