L’impact de l’intelligence artificielle sur la pollution est peut-être plus important que vous ne le pensez. Elle peut contribuer à suivre en temps réel le changement climatique et la pollution, à prévoir les causes et les zones de pollution futures et à stimuler les innovations dans les technologies antipollution. Cependant, l’entraînement des modèles d’IA nécessite la puissance de calcul d’immenses centres de données qui utilisent des quantités considérables de ressources naturelles, notamment des combustibles fossiles, qui contribuent largement à la pollution et au réchauffement climatique. Comprendre le lien entre l’IA et la pollution peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à mieux comprendre l’impact de leurs technologies sur l’environnement.
- À RETENIR
- Comprendre l’impact de l’IA sur la pollution
- Exploiter l’IA pour lutter contre la pollution liée à l’intelligence artificielle
- Efforts réglementaires des pouvoirs publics : lutter contre la pollution liée à l’IA
- Foire aux questions (FAQ)
- En résumé : concilier le potentiel de l’IA et la responsabilité environnementale
À RETENIR
- •L’entraînement et l’utilisation des modèles d’IA consomment de l’électricité, émettent des gaz à effet de serre, utilisent excessivement l’eau, produisent des déchets électroniques et exercent une pression sur les ressources naturelles. (Aller à la section)
- •La technologie de l’IA peut atténuer le changement climatique et la pollution en nous aidant à les suivre en temps réel, à les prévoir et à stimuler les innovations dans les technologies antipollution. (Aller à la section)
- •Malgré la lenteur des progrès, les gouvernements jouent un rôle croissant dans la réglementation du développement de l’IA et l’encouragement d’une IA durable. (Aller à la section)
Comprendre l’impact de l’IA sur la pollution
L’intelligence artificielle contribue à la pollution de l’air, de l’eau et des sols de trois façons. Premièrement, la production de modèles d’IA nécessite d’immenses quantités d’énergie, généralement produite par la combustion de combustibles fossiles. Deuxièmement, les équipements informatiques reposent sur des ressources non renouvelables extraites selon des méthodes nuisibles à l’environnement. Troisièmement, les équipements informatiques arrivés en fin de vie peuvent devenir des déchets électroniques qui finissent dans les rivières, les décharges et les océans.
L’empreinte carbone de l’IA : consommation d’énergie et émissions
L’entraînement des modèles d’IA, notamment des grands modèles de langage comme Chat-GPT, est un processus énergivore qui rejette une quantité considérable de CO2 dans l’atmosphère. Des chercheurs de l’université du Massachusetts à Amherst ont constaté que l’entraînement d’un modèle d’IA émet cinq fois plus de dioxyde de carbone que l’alimentation en carburant et la fabrication d’une voiture américaine moyenne. Les principaux responsables sont les centres de données où de nombreux modèles d’IA sont entraînés et hébergés.
Les centres de données nécessitent une quantité d’énergie stupéfiante pour exécuter des algorithmes d’IA complexes et alimenter leurs équipements électroniques. Pour donner un ordre de grandeur, une recherche Google moyenne consomme environ 0,3 Wh d’électricité, tandis qu’une requête moyenne sur Chat-GPT en consomme 2,9 Wh, soit environ 10 fois plus. Les centres de données consomment actuellement environ 1 à 2 % de l’énergie mondiale. Goldman Sachs prévoit que cette part atteindra 3 ou 4 % d’ici 2030. Malheureusement, une grande partie de cette énergie provient encore de la combustion de combustibles fossiles, qui libère des gaz à effet de serre (GES) dans l’environnement.
Si les entreprises de centres de données comme Amazon ne parviennent pas à trouver des méthodes plus économes en énergie et à adopter des sources d’énergie plus renouvelables, les émissions de carbone et la pollution liées à l’IA continueront d’augmenter et d’aggraver le changement climatique.
Déchets électroniques : le coût caché des technologies d’IA
Les gaz à effet de serre ne sont pas les seuls sous-produits nocifs pour l’environnement de la construction et de la maintenance des modèles d’IA. Les centres de données produisent également des équipements mis au rebut de manière inadéquate, connus sous le nom de déchets électroniques ou e-déchets. Les routeurs, cartes de circuits imprimés, blocs d’alimentation, systèmes de refroidissement et commutateurs réseau sont des exemples courants de matériel qui devient des déchets électroniques.
Ces appareils électroniques contiennent souvent des substances chimiques dangereuses comme le plomb et le mercure, qui dégradent l’environnement en contaminant les sols, la faune et les étendues d’eau. Cela peut entraîner des problèmes de santé chez les personnes qui dépendent de ces ressources contaminées. L’essor de l’IA stimule la construction de nouveaux centres de données, qui nécessitent davantage de matériel et produisent donc davantage de déchets électroniques. Statista prévoit qu’en 2030, 82 millions de tonnes métriques de déchets électroniques seront produits chaque année.
Si le passé est un indicateur fiable, il est peu probable qu’une grande partie de ces déchets finisse dans des centres de recyclage. En 2022, seuls 23 % des 62 millions de tonnes métriques de déchets électroniques ont été officiellement collectés et recyclés. Une grande partie du reste a probablement fini dans des décharges. Si la mauvaise gestion des déchets électroniques se poursuit, les centres de données resteront une préoccupation environnementale croissante.
Impact sur les ressources naturelles : consommation d’eau et épuisement des ressources
De nombreux centres de données d’IA utilisent des techniques de refroidissement qui nécessitent de grandes quantités d’eau pour empêcher les ordinateurs et les équipements informatiques de surchauffer. Une méthode courante est le refroidissement par évaporation, qui consiste à évaporer de l’eau pour refroidir l’air autour des équipements. Une fois chaud, l’air est rejeté dans l’atmosphère. De tels systèmes fonctionnent souvent en continu. Plus les équipements chauffent, plus la consommation d’eau augmente.
Malheureusement, les charges de travail liées à l’IA, combinées à l’augmentation de la chaleur due au changement climatique, rendent les centres de données plus chauds que jamais. Il est difficile de calculer la quantité exacte d’eau consommée par les centres de données. NPR rapporte qu’un centre de données de taille moyenne consomme environ 300 000 gallons d’eau par jour. En comparaison, une personne moyenne consomme environ 100 gallons d’eau par jour. Les sécheresses menacent déjà des millions de personnes dans le monde. Le changement climatique, avec ses températures plus élevées, rend ces sécheresses plus longues et plus sévères. Il est essentiel que les centres de données d’IA trouvent des moyens plus efficaces de refroidir leurs équipements informatiques et de gaspiller moins d’eau.
L’eau n’est toutefois pas la seule ressource que les centres de données d’IA consomment à outrance. Les équipements informatiques comme les semi-conducteurs, les LED et les cartes électroniques sont fabriqués à partir de ressources naturelles, notamment de minéraux rares et de matériaux issus de la terre. Les cartes de disques durs contiennent du dysprosium et de l’yttrium, des éléments extrêmement rares. Parmi les autres éléments terrestres nécessaires aux centres de données figurent le cuivre, l’or, l’argent, le lithium et le silicium. Ces matériaux sont souvent extraits selon des méthodes non durables qui peuvent perturber les écosystèmes, polluer l’air, contaminer les eaux souterraines et transformer radicalement les paysages par la déforestation, la formation de dolines et l’érosion. Les fournisseurs d’IA sont poussés à faire preuve de plus de transparence concernant leur utilisation des ressources naturelles, mais le processus ne fait que commencer.
Exploiter l’IA pour lutter contre la pollution liée à l’intelligence artificielle
Bien que l’intelligence artificielle contribue à la pollution, cette technologie peut également la prévenir et l’atténuer en optimisant la consommation d’énergie, en surveillant la pollution et les dommages environnementaux et en alimentant de nouvelles technologies de dépollution.
Optimiser la consommation d’énergie grâce à l’IA : potentiel et applications
L’IA peut aider les centres de données, les bâtiments et les entreprises à réduire leurs dépenses énergétiques en analysant automatiquement les données de consommation et en identifiant les moyens les plus efficaces de fonctionner. Cette gestion de l’énergie pilotée par l’IA pourrait compenser une partie des pertes d’énergie liées aux activités associées à l’IA, comme le refroidissement des centres de données et l’entraînement des modèles d’IA. Par exemple, un centre de données pourrait utiliser un système de climatisation alimenté par l’IA qui suit la température des pièces et des ordinateurs, prévoit les températures futures et ajuste automatiquement le thermostat en conséquence. La consommation d’énergie est ainsi optimisée. En d’autres termes, le système de climatisation ne fonctionne jamais lorsqu’il pourrait être éteint, ce qui permet d’économiser de l’électricité.
Certains bâtiments, comme The Edge in Amsterdam, utilisent la technologie de l’IA pour produire davantage d’énergie qu’ils n’en consomment. En plus de panneaux solaires, The Edge utilise des capteurs intelligents IoT répartis dans tout le bâtiment pour surveiller en temps réel des données sur l’occupation, la luminosité, la température et l’humidité. Ces données permettent à ses systèmes de gérer efficacement le chauffage, l’éclairage et la ventilation. Qu’il s’agisse d’un centre de données ou d’un immeuble de bureaux, la gestion de l’énergie pilotée par l’IA peut contribuer à réduire la consommation d’énergie et, par conséquent, l’empreinte carbone.
L’IA au service de la surveillance environnementale : suivre et prévoir la pollution
L’intelligence artificielle offre de puissantes applications pour la surveillance environnementale et la détection de la pollution. Les installations de surveillance en temps réel peuvent identifier la pollution à tout moment de la journée, permettant aux organisations d’intervenir rapidement pour éliminer la contamination existante. Certaines technologies peuvent même identifier la source de la pollution, ce qui permet aux autorités de retrouver le responsable, de résoudre le problème et d’empêcher qu’il ne se reproduise.
L’IA contribue également à prévoir et à prévenir les pollutions futures. En appliquant des analyses prédictives fondées sur l’IA aux données historiques relatives à la pollution et à la qualité de l’air, les urbanistes peuvent prévoir dans quelle mesure un projet donné polluera l’air. Un suivi et des prévisions précis de la pollution aident les organisations environnementales et les gouvernements à prendre des décisions respectueuses de l’environnement.
Des solutions d’IA innovantes pour réduire l’impact écologique
Pour l’instant, la pollution est inévitable. À mesure que les économies émergentes s’industrialisent, de nouvelles cheminées d’usines s’élèveront tandis que les forêts disparaîtront. Même dans les économies les plus modernes et les plus vertes, les entreprises dépendent encore fortement de la combustion de combustibles fossiles pour leur énergie et, malgré les projets de recyclage à grande échelle, le plastique finit toujours dans les rivières. Cependant, des innovateurs utilisent l’IA pour concevoir des technologies capables de réduire l’impact écologique de telles activités. Par exemple, The Ocean Cleanup exploite la technologie de l’IA pour localiser et retirer les déchets marins, protégeant ainsi la faune et réduisant les émissions de GES liées aux plastiques. Une autre entreprise, Space Intelligence, utilise l’IA et l’imagerie satellitaire pour suivre les taux de déforestation. Des entreprises comme celle-ci peuvent fournir aux organisations environnementales les données dont elles ont besoin pour protéger les forêts, tout en permettant aux investisseurs soucieux de l’environnement d’orienter leur argent vers des initiatives qui n’entraînent pas de déforestation.
Du point de vue du changement climatique, intervenir contre la déforestation est essentiel, car la combustion des arbres rejette beaucoup de CO2 dans l’environnement. L’Environmental Defense Fund estime qu’environ 20 % des émissions mondiales annuelles de gaz à effet de serre proviennent de la déforestation tropicale. Les arbres absorbent le CO2 présent dans l’atmosphère, ce qui en fait notre plus puissant allié dans la lutte contre le changement climatique. Si nous encourageons et finançons les entreprises qui «innovent au vert», c’est-à-dire qui innovent grâce aux technologies vertes, l’intelligence artificielle pourra tenir sa promesse de devenir un soutien majeur de l’environnement.
Space Intelligence associe apprentissage automatique, imagerie satellitaire et expertise en écologie pour identifier et surveiller la déforestation.
Efforts réglementaires des pouvoirs publics : lutter contre la pollution liée à l’IA
La politique en matière d’IA des pouvoirs publics est un aspect essentiel de la réduction de la pollution liée à l’intelligence artificielle. Les autorités peuvent créer des lois et des politiques qui incitent les entreprises liées à l’IA à utiliser moins d’eau, d’énergie et de ressources essentielles, et à produire moins de déchets électroniques et d’émissions de GES. Les gouvernements peuvent également inciter ou contraindre les entreprises à déclarer leurs rejets polluants, leurs émissions de carbone et d’autres pratiques nuisibles à l’environnement, renforçant ainsi la responsabilité dans le développement et l’exploitation de l’IA.
La plupart des pays se sont contentés d’établir des lignes directrices pour le développement durable de l’IA, et rares sont ceux qui ont adopté une véritable législation. Les gouvernements semblent toutefois s’engager dans cette direction. Aux États-Unis, en 2024, 31 États ont adopté des résolutions ou promulgué des lois visant à réglementer l’IA. La plupart concernaient l’utilisation sûre de l’IA, mais certaines portaient sur l’IA et l’environnement. Par exemple, Hawaï a demandé à l’Université d’Hawaï de créer un programme destiné à mettre au point un système de prévision de la faune alimenté par l’IA afin de prévoir les incendies de forêt.
De nouveaux projets de loi sur l’IA sont régulièrement présentés. Le Congrès a récemment présenté l’Artificial Intelligence Environmental Impacts Act of 2024, qui demande à l’Environmental Protection Agency d’étudier les impacts environnementaux de l’IA et de mettre en place un système de déclaration volontaire. Une telle législation est un signe positif pour l’avenir : elle montre que le gouvernement prend au sérieux l’impact environnemental de l’IA. À mesure que les scientifiques en apprendront davantage sur le lien entre l’IA et l’environnement, les initiatives législatives visant à répondre aux préoccupations environnementales devraient se multiplier et gagner du terrain.
Foire aux questions (FAQ)
Comment l’IA peut-elle contribuer à lutter contre la pollution des océans ?
L’IA peut lutter contre la pollution des océans en analysant les données satellitaires pour suivre les déchets plastiques, en optimisant les itinéraires des navires de nettoyage, en surveillant les écosystèmes, en localisant les sources de pollution et en automatisant le tri des déchets. L’IA prédictive aide les agences et les organisations à but non lucratif à prévoir les mouvements de la pollution afin d’intervenir rapidement. Des navires équipés d’IA peuvent également utiliser des caméras, des bras robotisés et l’imagerie par IA pour collecter, identifier et trier les déchets océaniques, permettant un recyclage efficace.
Les applications d’IA générative sont-elles nuisibles à l’environnement ?
Les applications d’IA générative peuvent être nuisibles. Les générateurs d’art par IA comme Midjourney ou Dall-E sont entraînés et exploités dans des centres de données qui nécessitent d’immenses quantités d’énergie. Cette énergie est souvent produite par la combustion de combustibles fossiles, qui libère des gaz à effet de serre dans l’atmosphère. Ces centres de données produisent souvent des déchets électroniques — des équipements informatiques obsolètes — qui contiennent des substances chimiques nocives susceptibles d’endommager l’environnement.
Les robots polluent-ils l’environnement ?
Les robots peuvent contribuer à la pollution environnementale tout au long de leur cycle de vie. Lors de leur fabrication, les constructeurs peuvent recourir à des pratiques non durables dépendant des combustibles fossiles. En fonctionnement, les robots peuvent consommer beaucoup d’énergie et d’électricité, ce qui peut également nécessiter des combustibles fossiles. Lorsqu’ils sont mis au rebut, les robots peuvent contribuer aux déchets électroniques, certains étant fabriqués à partir de matériaux nuisibles à l’environnement. À l’inverse, les robots peuvent aussi contribuer à réduire la pollution en améliorant l’efficacité industrielle ainsi que la surveillance et le nettoyage de l’environnement.
En résumé : concilier le potentiel de l’IA et la responsabilité environnementale
L’intelligence artificielle transforme la manière dont les humains travaillent, ouvre des perspectives d’innovation pour les entreprises et sous-tend une nouvelle révolution technologique. Cependant, l’IA soulève également de graves préoccupations environnementales. Le développement de l’IA est un processus énergivore qui contribue à la pollution de diverses manières, notamment par la production de déchets électroniques et l’utilisation de combustibles fossiles pour alimenter les centres de données qui entraînent les modèles d’IA. Ces centres de données utilisent également d’énormes quantités d’eau et de ressources naturelles, dont l’extraction peut endommager les sols.
Les entreprises spécialisées dans l’IA doivent trouver des moyens plus efficaces et plus durables de développer l’IA, et les gouvernements devraient encourager ces innovations. Dans le cas contraire, l’intelligence artificielle risque de n’être qu’une technologie de plus qui pollue notre environnement et endommage les écosystèmes, la faune et les vies humaines qui en dépendent pour leur survie.
Lisez AI for Climate Change pour découvrir comment cette technologie émergente peut être bénéfique à l’environnement.