Un professeur enquête : l'IA et la durabilité peuvent-elles coexister ?

Il est de plus en plus évident que les effets négatifs de l'IA sur l'environnement sont principalement dus à son immense consommation d'énergie. La majeure partie de cette consommation d'énergie a lieu lors de deux phases : l'entraînement des modèles d'IA et leur utilisation pour l'inférence, c'est-à-dire le processus de génération de réponses ou de prédictions, par exemple lorsqu'on attend une réponse à une question.

L'entraînement de grands modèles d'IA comme ChatGPT nécessite d'énormes ressources de calcul et peut durer des semaines, voire des mois - avec une consommation d'énergie élevée en conséquence. Même après l'entraînement, les besoins restent élevés, car des millions d'utilisateurs accèdent chaque jour à ces modèles.

Cela devient problématique car près de 70 % de la production mondiale d'électricité provient encore de combustibles fossiles. Les experts préviennent que l'IA pourrait augmenter la consommation d'électricité en Europe jusqu'à 50 % au cours des dix prochaines années - un fardeau supplémentaire pour la transition vers une énergie propre, qui est déjà un défi.

L'intelligence artificielle peut-elle aider ?

Malgré sa forte consommation d'énergie, l'IA recèle également un énorme potentiel pour faire progresser la durabilité, notamment dans les géosciences. Les modèles d'IA révolutionnent par exemple les prévisions météorologiques. Des programmes comme GenCast de Google surpassent des modèles déjà établis comme le ENS du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

Alors que les modèles traditionnels sont lents et nécessitent une grande puissance de calcul, l'IA fournit des prévisions météorologiques plus précises avec une dépense d'énergie nettement moindre. Il est ainsi possible d'établir des prévisions heure par heure, ce qui pourrait aider à détecter les catastrophes naturelles à un stade précoce et à minimiser les dégâts.

L'analyse de grandes quantités de données, comme des images satellites vieilles de plusieurs décennies, est également facilitée par l'IA. Cela permet de surveiller plus efficacement la déforestation, l'état des océans ou les conséquences des catastrophes naturelles. La recherche basée sur l'IA favorise en outre la protection des récifs coralliens et accélère la transition énergétique.

L'utilisation de l'IA permet aux chercheurs de mieux comprendre les changements environnementaux et les contre-mesures possibles. Il est ainsi possible de mieux comprendre le changement climatique, de le ralentir ou du moins de le rendre adaptable.

Oui, l'IA peut aider

La réduction de l'impact environnemental de l'IA nécessite une approche à plusieurs niveaux. Le centre de calcul de physique de l'université Queen Mary de Londres, récemment modernisé, en est un exemple : il utilise la chaleur résiduelle des serveurs informatiques pour chauffer les bâtiments du campus. Cette méthode montre comment les centres de données - y compris ceux utilisés pour l'IA - peuvent être rendus plus durables grâce à des solutions innovantes.

Les progrès dans le matériel et les logiciels informatiques sont également décisifs. De nouvelles technologies telles que les transistors quantiques pourraient réduire considérablement les pertes d'énergie, tandis que l'optimisation des logiciels permettrait de diminuer la charge de calcul. En outre, la consommation d'eau des centres de données peut encore être réduite grâce à l'amélioration des systèmes de refroidissement et à l'utilisation de l'IA pour un contrôle efficace.

En fin de compte, la durabilité de l'IA dépend fortement du passage aux énergies renouvelables. Le développement de l'énergie solaire, éolienne et nucléaire est indispensable pour répondre à la demande croissante d'électricité dans le respect de l'environnement. Des initiatives telles que les centres de recherche multidisciplinaires, qui font avancer de nouvelles idées en matière de technologies énergétiques vertes, apportent des contributions importantes à cet égard.

Inégalités mondiales dans l'accès à l'IA

Jusqu'à présent, les applications positives de l'IA en matière de durabilité ont surtout bénéficié au Nord mondial, où l'infrastructure, le financement et l'expertise sont disponibles. Ce déséquilibre risque d'aggraver les inégalités mondiales existantes et de priver les communautés du Sud de l'accès à des outils essentiels qui pourraient contribuer à l'adaptation au climat.

Un accès équitable aux technologies d'IA est donc crucial. Des projets tels que l'amélioration des prévisions météorologiques locales en Sierra Leone ou la formation des scientifiques en Indonésie montrent comment l'IA peut être utilisée pour aborder de manière ciblée les problèmes environnementaux locaux.

Pour faire avancer ces développements, une collaboration entre les gouvernements, les universités et le secteur privé est nécessaire. L'accent doit être mis sur des partenariats équitables et le partage des connaissances, afin que l'IA apporte des solutions durables dans le monde entier, même là où elle était difficilement accessible jusqu'à présent.

Car lorsqu'il s'agit d'IA et d'environnement, le défi est grand, mais l'opportunité aussi.

Source : Queen Mary, Université de Londres