Une récente étude menée par des chercheurs de Caltech et de l’Université de Californie à Riverside révèle que les besoins énergétiques considérables de l’IA génèrent une dangereuse pollution atmosphérique, qui pourrait entraîner 1 300 décès prématurés aux États-Unis chaque année d’ici 2030 et jusqu’à 20 milliards de dollars de coûts sanitaires annuels.
Intitulé « The Unpaid Toll: Quantifying the Public Health Impact of AI », cet article de recherche met en évidence l’empreinte environnementale sous-estimée qui se cache derrière les progrès de l’IA. Alors que de plus en plus de centres de données et d’installations informatiques voient le jour pour alimenter les systèmes d’IA, la consommation d’énergie s’envole. Cette hausse de la demande en électricité entraîne une augmentation des émissions des centrales électriques et des générateurs de secours au diesel utilisés pour garantir une alimentation constante. Ces émissions contiennent des particules fines de moins de 2,5 micromètres, capables de pénétrer dans les poumons.
Un impact disproportionné sur les populations vulnérables
Les chercheurs ont découvert que les communautés à faibles revenus situées à proximité des centrales électriques et des centres de données sont exposées aux risques sanitaires les plus élevés. Les générateurs diesel couramment utilisés comme sources d’alimentation de secours émettent 200 à 600 fois plus de dioxyde d’azote que les centrales au gaz naturel, dégradant la qualité de l’air dans ces zones. Mais la pollution ne s’arrête pas là. Elle traverse les frontières entre les États et touche des communautés très éloignées de sa source initiale.
« La pollution issue des générateurs de secours des centres de données du nord de la Virginie se déplace vers le Maryland, la Virginie-Occidentale, la Pennsylvanie, New York, le New Jersey, le Delaware et le district de Columbia, indique l’étude, générant des coûts sanitaires publics régionaux de quelque 190 à 260 millions de dollars par an. Si ces générateurs de secours émettent au niveau maximal autorisé, le coût annuel sera multiplié par 10 et atteindra 1,9 à 2,6 milliards de dollars. »
Le coût des progrès dopés à l’IA
L’article de recherche insiste sur l’ampleur sidérante du problème. L’entraînement d’un seul grand modèle de langage, comme le Llama 3.1 de Meta, génère une pollution atmosphérique équivalente à 10 000 allers-retours en voiture entre Los Angeles et New York. D’ici 2030, la pollution liée à l’IA pourrait égaler les émissions des 35 millions de véhicules de Californie, dépassant même l’impact de l’industrie sidérurgique sur la santé publique.
Shaolei Ren, professeur associé à UC Riverside et coauteur de l’étude, a souligné une lacune importante en matière de responsabilité des entreprises.
« Si vous consultez les rapports de durabilité des entreprises technologiques, elles se concentrent uniquement sur les émissions de carbone et la consommation d’eau, a déclaré Ren. Il n’y est absolument pas fait mention des polluants atmosphériques nocifs, qui pèsent déjà sur la santé publique. »
Les auteurs encouragent les entreprises d’IA à adopter des pratiques plus transparentes en déclarant leurs émissions de carbone ainsi que la pollution atmosphérique résultant de leurs activités. Ils recommandent également d’indemniser les communautés touchées et d’adopter des pratiques énergétiques durables afin de réduire les dommages environnementaux.
« Si des membres de votre famille souffrent d’asthme ou d’autres problèmes de santé, a déclaré Ren, la pollution atmosphérique de ces centres de données pourrait les affecter dès maintenant. C’est un problème de santé publique auquel nous devons nous attaquer de toute urgence. »
Pour en savoir plus sur la consommation d’énergie nécessaire pour alimenter l’IA et son effet sur les ressources et l’environnement.