Quelle est la véritable empreinte écologique de l’intelligence artificielle?

Chatbots, générateurs d’images, assistants intelligents: l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une promesse d’avenir, mais fait partie du quotidien, tant dans les entreprises qu’à la maison. Mais ce que beaucoup ignorent, ce que l’IA nécessite d’énormes quantités de puissance de calcul, de capacité de serveur – et d’énergie.

Quelle est l’empreinte écologique réelle de l’IA? Et existe-t-il des moyens plus durables de l’utiliser?

L’IA est loin d’être invisible, et encore moins économe en énergie

Chaque demande de recherche, chaque image générée par l’IA, chaque conversation avec un chatbot déclenche des processus complexes en arrière-plan. Pour entraîner des modèles d’IA tels que GPT ou des générateurs d’images comme Midjourney, il faut des centres de données de la taille de petites villes. Des études estiment que l’entraînement de grands modèles de langage peut générer à lui seul plusieurs centaines de tonnes de CO₂ – soit l’équivalent de dizaines de vols transatlantiques.

Particulièrement énergivore: l’entraînement lui-même, au cours duquel des billions de paramètres sont calculés sur d’immenses fermes de serveurs. Mais l’utilisation au quotidien contribue également à l’empreinte écologique. Plus nous utilisons les outils d’IA, plus l’énergie qui circule dans les câbles – souvent sans que nous nous en rendions compte – est importante.

Existe-t-il une IA verte?

Bonne nouvelle: l’IA n’est pas en soi nuisible pour le climat. Bien utilisée, elle peut même contribuer à la protection du climat. Des algorithmes intelligents peuvent par exemple aider à gérer plus efficacement les réseaux électriques, à réguler les bâtiments pour économiser de l’énergie ou à concevoir des chaînes d’approvisionnement plus durables. L’IA peut aussi aider à utiliser les ressources de manière plus ciblée dans l’agriculture ou à optimiser les flux de trafic, contribuant ainsi à réduire les émissions.

Des progrès ont également été réalisés dans l’entraînement de nouveaux modèles: de plus en plus d’entreprises misent sur des puces plus efficaces, des énergies renouvelables dans les centres de données ou des modèles plus compacts nécessitant moins de données.

Comment utiliser l’IA de manière plus durable au quotidien

En tant qu’utilisateur, tu peux aussi faire la différence de manière simple:

• Pose-toi des questions au lieu de cliquer sans réfléchir: as-tu vraiment besoin d’une image générée par l’IA à chaque fois? Ou est-ce qu’une photo d’une banque d’images pourrait convenir?
• Choisis judicieusement ton cloud: certains fournisseurs comme Infomaniak ou «pCloud» utilisent des serveurs neutres en CO₂ – une bonne alternative aux services américains.
• Privilégie l’efficacité plutôt que l’excès: de nombreux outils peuvent être utilisés de manière plus respectueuse des ressources en posant des questions plus ciblées, en évitant les répétitions inutiles et en optant pour des modèles plus légers.