Même si elle accélère les progrès technologiques et économiques, l’intelligence artificielle engendre une forte empreinte environnementale. Cela se traduit par une augmentation des émissions de gaz à effet de serre et une exploitation considérable des ressources naturelles. Toutefois, si elle est bien utilisée, l’IA peut proposer des alternatives pour limiter ses effets négatifs sur l’environnement.
L’expansion significative de la GenAi, notamment dans les datacenters, impacte sur l’environnement de manière préoccupante. En se basant sur le rapport de Forrester Research, plus l’on utilise l’IA dans le cloud, plus cela entraîne une hausse importante de dioxyde de carbone. À ce titre, le terme « pharmakon » est souvent utilisé pour décrire l’intelligence artificielle comme une technologie à double tranchant, à la fois bénéfique et risquée pour l’environnement. Forrester souhaite que les entreprises prennent des mesures en optant par exemple pour des technologies plus durables, qui consomment moins d’énergie.
Une hausse inquiétante de la consommation d’énergie et de ressources
Selon le rapport de Forrester Research, l’explosion des usages de l’IA dans le cloud génère une augmentation significative ;
- Des émissions de CO2 ;
- De la consommation d’énergie et d’eau ;
- De l’exploitation de ressources rares comme le lithium et le cobalt.
En 2023, par exemple, Meta a consommé près de 15 millions de MWh, une augmentation de 34 % en une année, illustrant cette tendance inquiétante. L’entreprise américaine a également dépensé 3.881.000 mètres cube d’eau, soit plus de 7% sur un an.
Par ailleurs, l’Agence internationale de l’énergie souligne que :
« La demande globale d’électricité des datacenters, dopée par la croissance de l’IA, devrait doubler entre 2022 et 2026, au point d’égaler quasiment celle de l’Allemagne. »
Par contre, le rapport souligne aussi que des industries utilisent l’IA pour améliorer l’extraction des énergies fossiles.
Pour les entreprises, y compris celles qui emploient des salariés portés, il devient crucial de trouver un équilibre entre la réduction de l’impact environnemental et l’optimisation des ressources. Cette recherche d’équilibre pourrait encourager la transition vers des énergies renouvelables et durables.
Vers des technologies plus durables comme l’Edge AI
Pour mesurer les impacts environnementaux, Forrester encourage toute entreprise à évaluer le niveau de leur émission et de l’utilisation des ressources dans le cadre de l’IA. Il recommande d’adopter des technologies moins énergivores comme l’Edge AI ou encore les Small Language Models (SML). Ces technologies fonctionnent en effet sur des appareils plus petits : puces neuronales, smartphones, etc.
En général, l’IA est majoritairement utilisée pour des cas d’usage business, soit 99,9 % selon le rapport. Seules 0,1% des entreprises présentent des objectifs de contrer les problèmes climatiques et environnementaux.
Ainsi, Thomas Husson, vice-président et analyste principal de Forrester, recommande qu’il est préférable de :
« d’expliquer et de former à l’impact environnemental de l’IA. Et les entreprises doivent aussi prioriser les cas d’usage de l’IA et non essayer de tout régler avec elle. »
Avec le deep learning et le machine learning par exemple, l’IA peut être un outil puissant pour prévoir les catastrophes naturelles. Par ailleurs, pour réduire les impacts environnementaux, cette technologie peut optimiser des processus comme les chaînes d’approvisionnement ou les prévisions météorologiques.
Dans le secteur de l’agriculture, l’IA peut aider à optimiser l’utilisation des ressources naturelles, réduisant ainsi les dépenses et les impacts environnementaux. Cette approche est bénéfique non seulement pour les entreprises mais aussi pour les salariés portés, qui peuvent utiliser ces technologies pour améliorer leur efficacité et minimiser leur empreinte écologique.