Même si l’intelligence artificielle augmentera probablement la consommation mondiale d’énergie à court terme, son potentiel de réduction des émissions de carbone dans un large éventail d’industries est immense. En effet, les progrès technologiques permettent désormais de dissocier la croissance économique des émissions.
Azeem Azhar, Harvard Business School
Azeem Azhar, fondateur d’Exponential View, est chargé de cours à la Harvard Business School, investisseur en technologie et auteur de The Exponential Age : How Accelerating Technology is Transforming Business, Politics and Society (Diversion Books, 2021).
Carl Benedikt Frey, professeur associé d’AI & Work à l’Oxford Internet Institute et directeur du programme Future of Work à l’Oxford Martin School, est l’auteur de The Technology Trap : Capital, Labor, and Power in the Age of Automation (Princeton University Press, 2019).
Historiquement, les révolutions technologiques ont entraîné une augmentation des émissions de dioxyde de carbone : la première révolution industrielle a été alimentée par le charbon et la seconde par le pétrole. L’intelligence artificielle – la technologie polyvalente de notre époque – fera-t-elle de même ? Les premiers signes sont inquiétants. Les émissions de CO2 de Microsoft ont bondi de quelque 30 % depuis 2020, l’entreprise ayant investi dans l’infrastructure de l’IA, et celles de Google ont augmenté de près de 50 % au cours des cinq dernières années.
Une hausse d’efficacité insuffisante
Il faut tenir compte de deux forces contraires : la demande et l’efficacité. Si la demande a augmenté, l’efficacité s’est améliorée. Les puces de sociétés comme Nvidia s’améliorent, et la prochaine génération devrait être cinq fois plus rapide que l’actuelle. De même, OpenAI et d’autres leaders du secteur rendent leurs modèles plus efficaces en termes de formation et d’exécution.
Toutefois, compte tenu de l’explosion de la demande d’IA, la consommation d’énergie dans le monde pourrait encore augmenter, même si les modèles deviennent plus efficaces. Ce qui compte vraiment, ce sont les émissions, et pour les prévoir, nous devons savoir comment sera produite l’électricité qui alimentera les centres de données de l’IA, et quel sera l’impact de l’IA sur les industries à forte intensité de carbone.
Des systèmes électriques de plus en plus décarbonés
Selon l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données représentaient environ 1 à 1,5 % de la consommation d’électricité dans le monde en 2023, et cette part est appelée à croître à court terme. Microsoft, Google et Meta ont presque doublé leur consommation cumulée d’électricité entre 2020 et 2022, et ce avant l’arrivée du ChatGPT. Depuis, ils n’ont fait que renforcer leur engagement à développer cette infrastructure.
Alors que les centres de données représentaient environ 1 % des émissions de CO2 liées à l’énergie en 2023, les systèmes électriques qui les alimentent se décarbonisent rapidement. Aux États-Unis, 41 % de l’électricité sera produite à partir de sources sans carbone en 2023, soit une augmentation d’un quart au cours de la dernière décennie, et en Europe, la proportion est plus proche de 60 %. Aux États-Unis, en Europe, au Royaume-Uni et en Chine, les énergies renouvelables sont les moyens de production d’électricité qui connaissent la plus forte croissance.
L’IA, un grain de sable qui grandit, mais reste un grain de sable
Dans le même temps, Goldman Sachs prévoit que la demande d’énergie des centres de données augmentera de 15 % par an jusqu’en 2030, l’IA représentant un cinquième de cette croissance. Même si les deux cinquièmes des besoins énergétiques des centres de données américains sont couverts par les énergies renouvelables, l’infrastructure de l’IA émettrait environ 26 millions de tonnes de CO2 supplémentaires par an.
Bien qu’il s’agisse d’une quantité énorme en termes absolus, il convient de la replacer dans son contexte. Les émissions supplémentaires de l’IA représenteraient 0,4 % des émissions actuelles et seraient inférieures aux émissions directes (scope 1) de l’une des trois plus grandes compagnies aériennes américaines. Malgré les gros titres sur l’empreinte carbone de l’IA, le système énergétique américain est si vaste que l’impact direct de l’IA représente davantage une perturbation qu’un changement systématique.
L’IA pour réduire les émissions
En outre, il existe des preuves irréfutables que l’IA peut réduire les émissions dans toute une série de secteurs difficiles à décarboniser. Étant donné que les traînées de condensation des avions sont à elles seules responsables d’environ 35 % des émissions de l’aviation, Google et American Airlines étudient comment l’apprentissage automatique peut être utilisé pour minimiser la formation de traînées de condensation. Les premiers résultats montrent qu’environ un sixième des émissions de l’aviation dans le monde pourrait être évité (plus que toute la production actuelle des centres de données d’IA aux États-Unis réunis).
De même, les déchets alimentaires (qui représentent 6 % des émissions mondiales) peuvent être réduits en utilisant l’IA pour prévoir la demande, gérer les niveaux de production et optimiser les calendriers tout au long de la chaîne d’approvisionnement. L’IA est déjà utilisée pour réduire les émissions des processus industriels (qui représentent actuellement 30 % du total mondial), notamment en contribuant au développement de matériaux d’inspiration biologique moins dépendants des combustibles fossiles (tout en répondant aux normes mécaniques des industries), et en réduisant le coût et en augmentant l’efficacité du recyclage des matériaux. L’IA contribuera également à l’adaptation au climat en améliorant les prévisions météorologiques et les systèmes d’alerte précoce. Une préparation opportune peut sauver des vies et réduire les pertes économiques.
Viser le plein potentiel de l’IA
Ainsi, même si l’IA augmentera très probablement la consommation mondiale d’énergie à court terme, son potentiel de réduction des émissions dans un large éventail d’industries est immense. Il ne faut pas oublier que le progrès technologique peut dissocier la croissance économique des émissions. Le Royaume-Uni, par exemple, a augmenté son PIB par habitant de près de 50 % depuis 1990 tout en réduisant ses émissions de moitié. L’IA pourrait être la clé de l’accélération de cette tendance à l’échelle mondiale.
La réalisation du plein potentiel de l’IA en tant qu’outil de décarbonisation nécessitera toutefois des politiques climatiques plus fortes. La fixation d’un prix pour le carbone et le renforcement du soutien aux énergies propres inciteraient fortement les entreprises à investir dans des solutions d’IA qui réduisent les émissions et accélèrent la transition vers un avenir durable. Si nous jouons bien nos cartes, l’IA pourrait bien s’avérer être notre atout dans la lutte contre le changement climatique.
Pour en savoir plus :
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_4bd55c1e0993488f87c0fbf442752139
