L’intelligence artificielle (IA) est au centre de la révolution technologique, mais son empreinte écologique, notamment en termes d’énergie, inquiète. Alors que la demande augmente, l’équilibre entre innovation et durabilité devient crucial. Cet article examine les défis et solutions pour une IA plus respectueuse de l’environnement : une IA verte.
L’IA, une technologie gourmande en énergie
L’essor de l’IA, puise une grande quantité de ressources. Entre 2012 et 2018, la puissance de calcul nécessaire pour atteindre des avancées majeures dans l’IA a augmenté de 300 000 fois. Ce phénomène intensifie les préoccupations liées à l’empreinte carbone des centres de données mondiaux, qui représentent aujourd’hui 1 à 2 % de la consommation mondiale d’électricité.
D’ici 2030, cette part pourrait atteindre 8 à 20 % selon certaines prévisions, un chiffre qui alarme.
L’impact environnemental en chiffres :
- En 2018, les centres de données mondiaux ont consommé environ 200 térawattheures (TWh) d’énergie.
- NVIDIA prévoit de livrer 1,5 million de serveurs d’IA par an d’ici 2027, ce qui représenterait 85 TWh d’électricité à pleine capacité.
- L’entraînement du modèle GPT-3 d’OpenAI a consommé plus de 1 200 mégawattheures (MWh), générant 550 tonnes de CO2, soit l’équivalent de 123 voitures circulant pendant un an.
Un double dilemme : progrès technique et crise climatique
La croissance rapide des capacités de l’IA pose un dilemme de durabilité. Comment répondre à la demande tout en limitant l’empreinte environnementale ?
La consommation d’eau et d’énergie nécessaire au fonctionnement des centres de données et des serveurs IA est préoccupante.
Exemple : l’entraînement du modèle GPT-3 a entraîné l’évaporation de 700 000 litres d’eau douce.
De plus, les systèmes d’IA modernes consomment environ 10 fois plus d’énergie que les moteurs de recherche traditionnels. Si Google adoptait une IA comme ChatGPT pour ses 9 milliards de recherches quotidiennes, la consommation énergétique augmenterait de 30 % à 29 TWh par an, dépassant celle de pays comme l’Irlande.
Comment rendre l’IA verte ?
Quelques pistes vers une IA plus durable :
- Énergies renouvelables : la décarbonation du réseau électrique est essentielle. De nombreuses entreprises technologiques, comme Google et Microsoft, se tournent vers les énergies renouvelables. Microsoft vise même un bilan carbone négatif d’ici 2030.
- Optimisation du matériel : la simulation des serveurs et l’utilisation d’unités de calcul plus efficaces permettent de réduire la consommation d’énergie. Par exemple, les puces d’Amazon AWS Trainium consomment 29 % d’énergie en moins pour l’entraînement des modèles d’IA.
- Déplacement du centre des données : dans des régions riches en énergies vertes peut réduire jusqu’à 40 fois les émissions par rapport à un réseau alimenté par des combustibles fossiles.
Vers une IA plus verte
La communauté technologique travaille activement sur des solutions pour une IA plus éco-responsable. Parmi elles, on trouve la réduction de la taille des modèles, le partage des ressources entre différents systèmes ou encore le refroidissement par immersion, qui permet de récupérer la chaleur générée par les serveurs pour des usages domestiques ou industriels.
Innovations prometteuses :
- Réduction de l’empreinte carbone : certains fournisseurs, comme Crusoe Energy, utilisent des énergies renouvelables provenant de déchets, tandis que Deep Green utilise des technologies de refroidissement pour minimiser l’impact énergétique.
- Matériel optimisé : les fabricants de micropuces, comme NVIDIA, se battent pour rendre les processeurs plus écologiques. Leurs puces Hopper H200 promettent des économies d’énergie importantes tout en améliorant les performances.
L’IA verte, un allié pour la planète ?
Malgré les défis, l’IA peut devenir un atout dans la lutte contre la crise climatique. Par exemple, Google DeepMind a déjà réduit de 40 % la consommation d’énergie des centres de données. Elle peut aussi améliorer :
- la gestion des réseaux électriques
- l’efficacité des bâtiments
- la surveillance des systèmes d’eau
En bref :
- L’IA peut réduire les émissions mondiales de GES de 4 % d’ici 2030 (selon PwC).
- Les entreprises doivent accroître leur transparence sur la consommation d’énergie et d’eau liée à leurs modèles d’IA.
L’informatique et l’IA peuvent devenir des acteurs majeurs dans la transition écologique si elles s’engagent activement à réduire leur impact. Pour cela, il est important que les régulateurs, les développeurs et les entreprises adoptent des pratiques responsables et transparentes.
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