Quel est l'impact de l'IA sur l'environnement ?

Quel est l'impact de l'IA sur l'environnement ?

En résumé : l’IA a un impact environnemental principalement dû à sa consommation d’électricité dans les centres de données (pour l’entraînement et l’inférence au quotidien), ainsi qu’à la consommation d’eau pour le refroidissement, sans oublier les impacts liés à la fabrication du matériel et aux déchets électroniques. Si l’utilisation atteint des milliards de requêtes, l’inférence peut surpasser l’entraînement ; si les réseaux électriques sont plus propres et les systèmes plus efficaces, les impacts diminuent tandis que les avantages peuvent augmenter.

Points clés à retenir :

Électricité : Suivi de l'utilisation des ressources de calcul ; les émissions diminuent lorsque les charges de travail s'exécutent sur des réseaux plus propres.

Eau : Les choix en matière de refroidissement modifient les impacts ; les méthodes à base d'eau sont les plus importantes dans les régions où l'eau est rare.

Matériel : Les puces et les serveurs ont un impact environnemental considérable ; prolongez leur durée de vie et privilégiez leur remise à neuf.

Rebond : L'efficacité peut accroître la demande totale ; mesurez les résultats, et pas seulement les gains par tâche.

Leviers opérationnels : dimensionner correctement les modèles, optimiser l'inférence et rendre compte de manière transparente des indicateurs par requête.

Quel est l’impact de l’IA sur l’environnement ? Infographie

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Comment l'IA affecte l'environnement : un aperçu rapide ⚡🌱

Si vous ne devez retenir que quelques points, que ce soit ceux-ci :

Et puis il y a un aspect souvent négligé : l’échelle . Une requête d’IA peut paraître anodine, mais des milliards d’entre elles, c’est une toute autre histoire… comme une minuscule boule de neige qui se transforme en une avalanche de la taille d’un canapé. (La métaphore est un peu approximative, mais vous comprenez l’idée.) IEA : Énergie et IA

L'empreinte environnementale de l'IA n'est pas unique, c'est un ensemble 🧱🌎

Lorsque les gens débattent d'IA et de développement durable, ils se parlent souvent sans s'écouter car ils pointent du doigt des niveaux différents :

1) Calculer l'électricité

  • L'entraînement de grands modèles peut nécessiter le fonctionnement intensif de vastes clusters pendant de longues périodes. AIE : Énergie et IA

  • L'inférence (usage quotidien) peut représenter une empreinte écologique plus importante au fil du temps, car elle est constante et omniprésente. AIE : Énergie et IA

2) Frais généraux du centre de données

3) Eau et chaleur

4) Chaîne d'approvisionnement en matériel informatique

5) Effets comportementaux et de rebond

Alors, quand quelqu'un demande comment l'IA affecte l'environnement, la réponse est simple : cela dépend du niveau que l'on mesure et de ce que signifie le terme « IA » dans ce contexte.

Entraînement vs inférence : la différence qui change tout 🧠⚙️

On adore parler d'entraînement car ça fait sensation : « un modèle a consommé X d'énergie ». Mais l'inférence est un géant discret. AIE : Énergie et IA

Entraînement (la grosse construction)

L'entraînement s'apparente à la construction d'une usine. Il faut payer un coût initial important : puissance de calcul considérable, temps d'exécution longs, nombreux essais et erreurs (et bien sûr, de nombreuses itérations du type « oups, ça n'a pas marché, on recommence »). L'entraînement peut être optimisé, mais il reste souvent conséquent. IEA : Énergie et IA

Inférence (l'usage quotidien)

L'inférence est comme une usine qui tourne tous les jours, pour tout le monde, à grande échelle :

  • Des chatbots répondent aux questions

  • génération d'images

  • Classement de recherche

  • Recommandations

  • Parole en texte

  • Détection de la fraude

  • Copilotes dans les documents et les outils de code

Même si chaque requête est relativement faible, le volume d'utilisation peut largement dépasser les besoins d'entraînement. C'est le cas classique du « une paille ne vaut rien, un million de pailles posent problème ». AIE : Énergie et IA

Petite précision : certaines tâches d’IA sont bien plus gourmandes en ressources que d’autres. Générer des images ou de longues vidéos consomme généralement plus d’énergie que la classification de courts textes. Regrouper toutes les formes d’IA dans une seule catégorie revient donc à comparer un vélo à un cargo et à les qualifier tous deux de « moyens de transport ». AIE : Énergie et IA

Centres de données : alimentation électrique, refroidissement et cette histoire d’eau silencieuse 💧🏢

Les centres de données ne sont pas un phénomène nouveau, mais l'IA en change la donne. Les accélérateurs haute performance peuvent consommer énormément d'énergie dans des espaces restreints, ce qui se traduit par de la chaleur qu'il faut gérer. LBNL (2024) : Rapport sur la consommation d'énergie des centres de données aux États-Unis (PDF) ; AIE : Énergie et IA

Principes de base du refroidissement (simplifiés, mais pratiques)

C’est le compromis à faire : il est parfois possible de réduire la consommation d’électricité en utilisant un système de refroidissement à eau. Selon la rareté de l’eau dans la région, cela peut convenir… ou constituer un véritable problème. Li et al. (2023) : Rendre l’IA moins « consommatrice » (PDF)

De plus, l'empreinte environnementale dépend fortement de :

Soyons francs : le débat public présente souvent les centres de données comme une boîte noire. Ce n’est ni maléfique, ni magique. C’est une infrastructure. Et ça fonctionne comme une infrastructure.

Puces et composants électroniques : la partie que les gens zappent parce qu’elle est moins glamour 🪨🔧

L'IA repose sur du matériel informatique. Le matériel a un cycle de vie, et les impacts liés à ce cycle peuvent être considérables. Agence américaine de protection de l'environnement (EPA) : Industrie des semi-conducteurs  ; UIT : Observatoire mondial des déchets électroniques 2024

Là où l'impact environnemental se manifeste

Déchets électroniques et serveurs « parfaitement fonctionnels »

Une grande partie des dommages environnementaux ne provient pas de l'existence d'un seul appareil, mais de son remplacement prématuré parce qu'il n'est plus rentable. L'IA accélère ce phénomène en raison des progrès considérables qu'elle permet en termes de performances. La tentation de renouveler son matériel est bien réelle. UIT : Observatoire mondial des déchets électroniques 2024

Un point pratique : prolonger la durée de vie du matériel, optimiser son utilisation et le remettre à neuf sont tout aussi importants que n’importe quelle amélioration sophistiquée d’un modèle. Parfois, la carte graphique la plus écologique est celle qu’on n’achète pas. (Ça sonne comme un slogan, mais c’est aussi… plutôt vrai.)

Comment l'IA affecte l'environnement : le cercle vicieux de l'oubli 🔁😬

Voici le problème social : l'IA simplifie les choses, ce qui permet d'en faire davantage. C'est formidable – productivité accrue, créativité décuplée, accès élargi. Mais cela peut aussi entraîner une consommation globale de ressources plus importante. OCDE (2012) : Les multiples avantages des améliorations de l'efficacité énergétique (PDF)

Exemples :

  • Si l'IA rend la production vidéo peu coûteuse, les gens produiront davantage de vidéos.

  • Si l'IA rend la publicité plus efficace, davantage de publicités seront diffusées et les boucles d'engagement se multiplieront.

  • Si l'IA permet de rendre la logistique d'expédition plus efficace, le commerce électronique pourra se développer encore plus rapidement.

Il n'y a pas lieu de paniquer. Il faut plutôt mesurer les résultats, et pas seulement l'efficacité.

Une métaphore imparfaite mais amusante : l’efficacité de l’IA, c’est comme donner un plus grand frigo à un ado : certes, on y stocke mieux les aliments, mais le frigo est déjà vide en un jour. Ce n’est pas une métaphore parfaite, mais… vous l’avez déjà vu 😅

Le bon côté des choses : l’IA peut véritablement contribuer à la protection de l’environnement (lorsqu’elle est bien orientée) 🌿✨

Voici maintenant un aspect souvent sous-estimé : l’IA peut réduire les émissions et le gaspillage dans les systèmes existants qui sont, il faut bien le dire, peu performants. AIE : L’IA au service de l’optimisation énergétique et de l’innovation

Domaines où l'IA peut être utile

Nuance importante : l’IA « aidante » ne compense pas automatiquement son empreinte écologique. Tout dépend de son déploiement et de son utilisation effectifs, et de sa capacité à générer de véritables réductions, et non de simples améliorations des tableaux de bord. Mais oui, le potentiel est bien réel. AIE : L’IA au service de l’optimisation énergétique et de l’innovation

Qu'est-ce qui caractérise une bonne version d'IA éco-responsable ? ✅🌍

Voici la section « bon, et maintenant, que faire ? ». Une bonne configuration d’IA respectueuse de l’environnement comprend généralement :

Si vous vous demandez encore comment l'IA affecte l'environnement, c'est à ce stade que la réponse cesse d'être philosophique et devient opérationnelle : elle l'affecte en fonction de vos choix.

Tableau comparatif : outils et approches qui réduisent réellement l’impact 🧰⚡

Voici un tableau simple et pratique. Il n'est pas parfait, et certaines cellules reflètent un avis subjectif… car c'est ainsi que fonctionne le choix d'outils dans la réalité.

Outil / Approche Public Prix Pourquoi ça marche
Bibliothèques de suivi carbone/énergie (estimateurs de temps d'exécution) équipes ML Gratuit Cela donne de la visibilité, ce qui représente déjà la moitié du chemin, même si les estimations sont un peu floues… CodeCarbon
Surveillance de la consommation électrique du matériel (télémétrie GPU/CPU) Infrastructure + ML Gratuit Mesure la consommation réelle ; idéal pour les analyses comparatives (sans fioritures mais précieux)
distillation du modèle ingénieurs en apprentissage automatique Gratuit (coût en temps 😵) Les modèles étudiants plus petits atteignent souvent les mêmes performances avec un coût d'inférence bien moindre Hinton et al. (2015) : Extraire les connaissances d’un réseau neuronal
Quantification (inférence de précision moindre) ML + produit Gratuit Réduit la latence et la consommation d'énergie ; parfois au prix de légères pertes de qualité, parfois sans aucune Gholami et al. (2021) : Étude des méthodes de quantification (PDF)
Inférence par mise en cache et par lots Produit + plateforme Gratuit Réduit les calculs redondants ; particulièrement utile pour les invites répétées ou les requêtes similaires
Génération augmentée par la récupération (RAG) Équipes d'applications Mixte Décharge la « mémoire » sur la récupération ; peut réduire le besoin de fenêtres de contexte volumineuses Lewis et al. (2020) : Génération augmentée par la récupération
Planification des charges de travail en fonction de l'intensité carbone Infrastructure/opérations Mixte Les emplois flexibles sont réorientés vers le nettoyage des vitres électriques – nécessite toutefois une coordination API d'intensité carbone (GB)
Objectifs d'efficacité des centres de données (utilisation, consolidation) leadership informatique Payé (généralement) Le levier le moins glamour, mais souvent le plus important : cesser de faire fonctionner des systèmes à moitié vides Le réseau vert : PUE
Projets de réutilisation de la chaleur Installations Ça dépend Transformer la chaleur perdue en valeur ; pas toujours faisable, mais quand ça l’est, c’est plutôt ingénieux
« Avons-nous vraiment besoin de l’IA ici ? » Tout le monde Gratuit Évite les calculs inutiles. L'optimisation la plus puissante consiste à dire non (parfois)

Vous avez remarqué ce qui manque ? « Acheter un autocollant vert magique. » Ça n’existe pas 😬

Guide pratique : réduire l’impact de l’IA sans nuire au produit 🛠️🌱

Si vous développez ou achetez des systèmes d'IA, voici une séquence réaliste qui fonctionne en pratique :

Étape 1 : Commencez par la mesure

  • Suivez votre consommation d'énergie ou estimez-la régulièrement. CodeCarbon : Méthodologie

  • Mesure par exécution d'entraînement et par requête d'inférence.

  • Surveillez l'utilisation des ressources : les ressources inactives ont tendance à passer inaperçues. La grille verte : PUE

Étape 2 : Adapter le modèle à la tâche

  • Utilisez des modèles plus petits pour la classification, l'extraction et le routage.

  • Réservez le modèle lourd pour les étuis rigides.

  • Envisagez une « cascade de modèles » : un petit modèle d'abord, un modèle plus grand seulement si nécessaire.

Étape 3 : Optimiser l’inférence (c’est là que les problèmes d’échelle se posent)

  • Mise en cache : stocker les réponses aux requêtes répétées (avec des contrôles de confidentialité rigoureux).

  • Traitement par lots : regroupement des requêtes pour améliorer l’efficacité du matériel.

  • Des résultats plus courts : les résultats longs coûtent plus cher – parfois, un essai n'est pas nécessaire.

  • Discipline des invites : des invites désordonnées allongent les chemins de calcul… et, oui, génèrent plus de jetons.

Étape 4 : Améliorer la qualité des données

Cela peut paraître sans rapport, mais ça ne l'est pas :

  • Des ensembles de données plus propres peuvent réduire les réentraînements.

  • Moins de bruit signifie moins d'expériences et moins de tentatives inutiles.

Étape 5 : Considérez le matériel comme un actif, et non comme un produit jetable

Étape 6 : Choisir judicieusement le déploiement

  • Privilégiez les emplois flexibles où l'énergie est plus propre, si possible. API d'intensité carbone (GB)

  • Réduire les réplications inutiles.

  • Fixez des objectifs de latence réalistes (une latence ultra-faible peut imposer des configurations inefficaces et toujours actives).

Et oui… parfois, la meilleure solution est tout simplement de ne pas exécuter automatiquement le modèle le plus complexe pour chaque action de l'utilisateur. Cette habitude est comparable, d'un point de vue environnemental, au fait de laisser toutes les lumières allumées par simple agacement.

Mythes courants (et ce qui se rapproche le plus de la vérité) 🧠🧯

Mythe : « L’IA est toujours pire que les logiciels traditionnels »

Vérité : L’IA peut être plus gourmande en ressources de calcul, mais elle peut aussi remplacer les processus manuels inefficaces, réduire le gaspillage et optimiser les systèmes. Tout dépend du contexte. AIE : L’IA au service de l’optimisation énergétique et de l’innovation

Mythe : « L’entraînement est le seul problème »

Vérité : L'inférence à grande échelle peut prendre le dessus au fil du temps. Si l'utilisation de votre produit explose, cela devient l'information principale. AIE : Énergie et IA

Mythe : « Les énergies renouvelables résolvent le problème instantanément »

Constat : Une électricité plus propre est un atout considérable, mais elle n'élimine pas l'empreinte carbone, la consommation d'eau ni les effets rebond. Cela reste néanmoins important. AIE : Énergie et IA

Mythe : « Si c'est efficace, c'est durable »

En réalité, l'efficacité énergétique, même sans maîtrise de la demande, peut accroître l'impact global. C'est le piège du rebond. OCDE (2012) : Les multiples avantages des améliorations de l'efficacité énergétique (PDF)

Gouvernance, transparence et sans en faire des tonnes 🧾🌍

Pour une entreprise, c'est ici que la confiance se construit ou se perd.

C'est là que certains lèvent les yeux au ciel, mais c'est important. La technologie responsable ne se résume pas à une ingénierie brillante. Il s'agit aussi de ne pas faire comme si les compromis n'existaient pas.

En résumé : un bref aperçu de l’impact de l’IA sur l’environnement 🌎✅

L’impact de l’IA sur l’environnement se résume à une consommation accrue : électricité, eau (parfois) et matériel informatique. (AIE : Énergie et IA ; Li et al., 2023 : Rendre l’IA moins « énergétique » (PDF)). Elle offre également des outils puissants pour réduire les émissions et les déchets dans d’autres secteurs. (AIE : IA pour l’optimisation énergétique et l’innovation) . Le résultat net dépend de l’échelle, de la propreté du réseau, des choix en matière d’efficacité et de la capacité de l’IA à résoudre des problèmes réels ou à simplement innover pour le plaisir de l’innovation. (AIE : Énergie et IA)

Si vous voulez retenir la leçon la plus simple et pratique :

  • Mesure.

  • Taille idéale.

  • Optimiser l'inférence.

  • Prolongez la durée de vie de votre matériel.

  • Soyez franc sur les compromis.

Et si vous vous sentez dépassé(e), voici une vérité rassurante : les petites décisions opérationnelles, répétées mille fois, sont généralement plus efficaces qu’une grande déclaration sur le développement durable. Un peu comme se brosser les dents. Pas glamour, mais ça marche… 😄🪥

FAQ

Comment l'IA affecte-t-elle l'environnement au quotidien, et pas seulement dans les grands laboratoires de recherche ?

L'impact énergétique de l'IA provient principalement de l'électricité consommée par les centres de données qui font tourner les GPU et les CPU lors de l'entraînement et des inférences quotidiennes. Une requête isolée peut paraître modeste, mais à grande échelle, ces requêtes s'accumulent rapidement. Cet impact dépend également de l'emplacement du centre de données, de la qualité du réseau électrique local et de l'efficacité de l'infrastructure.

L'entraînement d'un modèle d'IA est-il plus néfaste pour l'environnement que son utilisation (inférence) ?

L'entraînement peut nécessiter une importante puissance de calcul initiale, mais l'inférence peut devenir plus gourmande en ressources au fil du temps, car elle s'exécute en continu et à très grande échelle. Si un outil est utilisé quotidiennement par des millions de personnes, le coût des requêtes répétées peut dépasser celui de l'entraînement initial. C'est pourquoi l'optimisation se concentre souvent sur l'efficacité de l'inférence.

Pourquoi l'IA utilise-t-elle de l'eau, et est-ce toujours un problème ?

L'IA peut consommer de l'eau principalement parce que certains centres de données utilisent un refroidissement à eau, ou parce que l'eau est consommée indirectement lors de la production d'électricité. Sous certains climats, le refroidissement par évaporation peut réduire la consommation d'électricité tout en augmentant celle d'eau, ce qui implique un véritable compromis. Son impact, positif ou négatif, dépend de la rareté de l'eau locale, de la conception du système de refroidissement et de la manière dont la consommation d'eau est mesurée et gérée.

Quelle part de l'empreinte environnementale de l'IA provient du matériel et des déchets électroniques ?

L'IA repose sur des puces, des serveurs, des équipements réseau, des bâtiments et des chaînes d'approvisionnement, ce qui implique l'extraction minière, la fabrication, le transport et l'élimination finale. La fabrication de semi-conducteurs est énergivore et les cycles de mise à niveau rapides peuvent accroître les émissions liées à l'utilisation du matériel et la quantité de déchets électroniques. Prolonger la durée de vie du matériel, le remettre à neuf et optimiser son utilisation peuvent réduire considérablement cet impact, parfois au même niveau que les changements de modèle.

L'utilisation des énergies renouvelables permet-elle de résoudre le problème de l'impact environnemental de l'IA ?

Une électricité plus propre peut réduire les émissions liées à l'informatique, mais elle n'élimine pas d'autres impacts comme la consommation d'eau, la fabrication de matériel et les déchets électroniques. Elle ne résout pas non plus automatiquement les « effets rebond », où la baisse des coûts de calcul entraîne une augmentation globale de la consommation. Les énergies renouvelables constituent un levier important, mais elles ne représentent qu'une partie de l'empreinte carbone.

Qu’est-ce que l’effet rebond, et pourquoi est-il important pour l’IA et le développement durable ?

L'effet rebond se produit lorsque des gains d'efficacité rendent une tâche moins coûteuse ou plus facile, incitant ainsi à l'effectuer davantage, ce qui peut parfois annuler les économies réalisées. Avec l'IA, la production à moindre coût ou l'automatisation peuvent accroître la demande totale de contenu, de puissance de calcul et de services. C'est pourquoi mesurer les résultats concrets est plus important que de se contenter de célébrer l'efficacité de manière isolée.

Quelles sont les solutions pratiques pour réduire l'impact de l'IA sans nuire au produit ?

Une approche courante consiste à commencer par des mesures (estimations de l'énergie et du carbone, utilisation), puis à dimensionner les modèles en fonction de la tâche et à optimiser l'inférence grâce à la mise en cache, au traitement par lots et à des résultats plus courts. Des techniques comme la quantification, la distillation et la génération augmentée par récupération permettent de réduire les besoins en calcul. Des choix opérationnels, tels que la planification des charges de travail en fonction de l'intensité carbone et l'allongement de la durée de vie du matériel, génèrent souvent des gains importants.

Comment l'IA peut-elle aider l'environnement au lieu de lui nuire ?

L'IA peut réduire les émissions et le gaspillage lorsqu'elle est déployée pour optimiser des systèmes réels : prévisions de réseau, gestion de la demande, contrôle du chauffage, de la ventilation et de la climatisation des bâtiments, optimisation des itinéraires logistiques, maintenance prédictive et détection des fuites. Elle peut également contribuer à la surveillance environnementale, notamment en alertant sur la déforestation et en détectant les émissions de méthane. L'essentiel est que le système modifie les décisions et produise des réductions mesurables, et pas seulement de meilleurs tableaux de bord.

Quels indicateurs les entreprises doivent-elles communiquer pour éviter de « greenwashing » leurs affirmations concernant l’IA ?

Il est plus pertinent de présenter des indicateurs par tâche ou par requête plutôt que de simples chiffres globaux, car cela met en évidence l'efficacité au niveau de chaque unité. Le suivi de la consommation d'énergie, des estimations de carbone, du taux d'utilisation et, le cas échéant, de l'impact sur l'eau, permet une meilleure responsabilisation. Il est également important de définir les limites (ce qui est inclus) et d'éviter les étiquettes vagues comme « IA écoresponsable » sans preuves quantifiées.

Références

  1. Agence internationale de l'énergie (AIE) - Énergie et intelligence artificielle - iea.org

  2. Agence internationale de l'énergie (AIE) - IA pour l'optimisation et l'innovation énergétiques - iea.org

  3. Agence internationale de l'énergie (AIE) - Numérisation - iea.org

  4. Laboratoire national Lawrence Berkeley (LBNL) - Rapport sur la consommation énergétique des centres de données aux États-Unis (2024) (PDF) - lbl.gov

  5. Li et al. - Rendre l'IA moins « consommatrice » (2023) (PDF) - arxiv.org

  6. ASHRAE (TC 9.9) - Émergence et expansion du refroidissement liquide dans les centres de données grand public (PDF) - ashrae.org

  7. Le Green Grid - PUE - Analyse complète de l'indicateur - thegreengrid.org

  8. Département de l'Énergie des États-Unis (DOE) - FEMP - Opportunités d'amélioration de l'efficacité du refroidissement des centres de données fédéraux - energy.gov

  9. Département de l'Énergie des États-Unis (DOE) - FEMP - Efficacité énergétique des centres de données - energy.gov

  10. Agence américaine de protection de l'environnement (EPA) - Industrie des semi-conducteurs - epa.gov

  11. Union internationale des télécommunications (UIT) - Observatoire mondial des déchets électroniques 2024 - itu.int

  12. OCDE - Les multiples avantages des améliorations de l'efficacité énergétique (2012) (PDF) - oecd.org

  13. API d'intensité carbone (GB) - carbonintensity.org.uk

  14. imec - Réduire l'impact environnemental de la fabrication de puces - imec-int.com

  15. PNUE - Comment fonctionne MARS - unep.org

  16. Global Forest Watch - Alertes GLAD sur la déforestation - globalforestwatch.org

  17. L'Institut Alan Turing - Intelligence artificielle et systèmes autonomes pour l'évaluation de la biodiversité et de la santé des écosystèmes - turing.ac.uk

  18. CodeCarbon - Méthodologie - mlco2.github.io

  19. Gholami et al. - Étude des méthodes de quantification (2021) (PDF) - arxiv.org

  20. Lewis et al. - Génération augmentée par la recherche (2020) - arxiv.org

  21. Hinton et al. - Distilling the Knowledge in a Neural Network (2015) - arxiv.org

  22. CodeCarbon - codecarbon.io

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