L’intelligence artificielle et le changement climatique : entre espoirs et défis
L’intelligence artificielle (IA) nous est présentée comme une technologie révolutionnaire capable de transformer nos sociétés. Malgré tout, nous nous posons beaucoup de questions sur son impact environnemental. L'IA est-elle un remède ou un danger pour le climat ? Réfléchissons ensemble sur les impacts négatifs de l’IA sur le climat mais projetons-nous également sur le potentiel de l’IA comme outil de lutte contre le réchauffement climatique, et examinons des pistes pour une utilisation plus responsable.
L’IA est une technologie grosse consommatrice d’énergie et de matières premières
▪️Empreinte carbone élevée : les IA nécessitent des Data center qui consomment d’énormes quantités d’énergie, aussi bien dans leur phase d’entraînement que dans leur utilisation quotidienne. Selon différentes études, une simple requête sur ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google. Ce qui doit nous amener à réfléchir avant d’utiliser une IA générative si une simple question à un moteur de recherche suffit.
▪️Rareté des matériaux : Les matériaux rares utilisés pour fabriquer les équipements informatiques, comme les GPU, ont une empreinte écologique importante, liée à l’extraction et au traitement.
▪️Gestion des déchets électroniques : Le renouvellement rapide des équipements informatiques génère une quantité croissante de déchets électroniques, souvent mal recyclés.
Les contributions positives de l’IA face au changement climatique
L’IA offre néanmoins des solutions prometteuses pour répondre aux défis climatiques. Voici quelques exemples clés :
Optimisation des ressources : l’IA permet de modéliser et de prédire les besoins en énergie ou en eau, favorisant ainsi une meilleure gestion des ressources naturelles. Par exemple, elle peut être utilisée pour anticiper les pics de consommation énergétique dans des usines, ajuster les processus de production en temps réel et réduire les pertes en matières premières. Elle peut également permettre de surveiller et optimiser les systèmes de transport logistique, réduisant ainsi les trajets inutiles et les émissions associées.
Appui à la transition énergétique : Les réseaux électriques intelligents (“smart grids”) utilisent l’IA pour intégrer efficacement les sources d’énergie renouvelables, comme le solaire et l’éolien (https://www.connaissancedesenergies.org/fiche-pedagogique/reseau-intelligent-smart-grid).
Modélisation climatique : les IA apportent une aide précieuse pour affiner les prévisions climatiques. Par exemple, les modèles d’IA peuvent prévoir avec précision les variations des températures, des précipitations et des épisodes climatiques extrêmes, facilitant ainsi la réalisation de plans d’urgence ou la protection des infrastructures critiques. Le site https://www.lebigdata.fr/l-ia-vient-de-surpasser-definitivement-les-meteorologues-humains-gencast relate l’arrivée de Gencast une IA qui selon Google Deepmind, son créateur, peut prévoir la météo jusqu’à 15 jours avec une précision jamais vue.
Agriculture durable : l’IA joue un rôle crucial en agriculture durable. Elle permet d’optimiser la consommation d’eau grâce à des capteurs connectés qui collectent des données en temps réel. Ces informations permettent d’éviter les gaspillages tout en assurant une irrigation optimale. L’IA aide également à réduire l’utilisation d’intrants chimiques nocifs en offrant des modèles prédictifs sur les moments idéaux pour semer, fertiliser ou récolter.
Surveillance environnementale : grâce à l’analyse d’images satellites et à des drones équipés de capteurs, tout cela analysés par l’IA, on peut surveiller en temps réel des écosystèmes fragiles pour détecter des problèmes comme la déforestation illégale ou les feux de forêt. Cette technologie contribue aussi à prévenir les catastrophes naturelles en analysant des données pour anticiper des événements climatiques extrêmes.
Voici quelques liens pour approfondir le sujet :
https://www.inria.fr/fr/ia-changement-climatique-environnement
https://www.ultralytics.com/fr/blog/harnessing-ai-to-combat-deforestation
https://www.lesalonnumerique.com/ia-environnement/
Vers une IA frugale et responsable
Face à ces constats, une approche plus durable de l’IA s’impose. Voici des pistes pour réduire son empreinte environnementale :
- Optimisation énergétique : améliorer l'efficacité des infrastructures, notamment les Data center, par l’utilisation de matériaux plus durables et de sources d’énergie renouvelables. Certaines entreprises innovent avec des solutions de réduction active des besoins en refroidissement.
- Prolongement de la durée de vie des équipements : encourager le réemploi et le recyclage des composants informatiques.
- Adoption de pratiques responsables : intégrer des critères environnementaux dès la conception des projets d’IA.
- Soutien aux initiatives réglementaires : adopter des normes telles que le référentiel d’écoconception pour les services numériques, promues par des organisations comme l’AFNOR (https://ecoresponsable.numerique.gouv.fr/posts/afnor-spec-iafrugale/).
- Utilisation d'outils d'aide à la décision : Le site https://www.comparia.beta.gouv.fr/ est un excellent exemple. Il offre des solutions pour comparer et choisir des outils numériques en fonction de leur impact environnemental, favorisant ainsi des choix plus responsables. Le site compare le coût énergétique de votre requête selon 2 IA utilisées aléatoirement et affiche pour chacun le cout énergétique en CO² émis, l’équivalent avec la consommation d’une ampoule LED et la comparaison en temps de visionnage d’une vidéo en ligne.
Conclusion
L’IA joue un double rôle dans la lutte contre le changement climatique : elle est à la fois une opportunité pour innover et un énorme défi à relever mais chacun doit prendre conscience des impacts pour utiliser ces formidables outils à bon escient en adoptant des pratiques écoresponsables. Prêt à relever le défi en faisant un usage plus responsable de l'IA ?
