Anne-Laure Ligozat, professeure en informatique au Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique et à l'École Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise.

L'usage de systèmes basés sur l'intelligence artificielle s'est généralisé ces dernières années, mais que savons-nous du coût énergétique de ces nouvelles technologies ? Consommation énergétique des data centers, pollution générée par la construction des infrastructures, une IA plus sobre est-elle possible ?

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La difficulté d'évaluer l'empreinte environnementale de l'IA

Anne-Laure Ligozat explique d'emblée qu'il est difficile de déterminer la part de l'IA dans l'impact environnemental du secteur global du numérique : "D'une part parce que dans le numérique, il y a effectivement de l'IA, mais ce n'est pas forcément simple de séparer la partie IA, c'est-à-dire que, par exemple, dans les data centers, vous allez avoir plein de choses qui servent à l'IA, mais vous allez avoir plein d'équipements qui servent à autre chose aussi. Inversement, l'IA va être présente partout et pas forcément dans des secteurs qui ne sont que numériques. Donc c'est compliqué d'arriver à vraiment englober tout ce que l'IA va avoir comme impact et comme effet d'un point de vue environnemental sur la société." Pour rappel, le secteur numérique est responsable de 2 à 4% des émissions de gaz à effet de serre dans le monde.

Cela fait plusieurs années que l'on s'intéresse à l'empreinte environnementale de l'IA, pour deux raisons : "D'abord la création des modèles d'IA nécessite d'utiliser des centres de calcul pendant plusieurs mois en général, et puis maintenant, avec tous les outils d'IA grand public qui sont sortis, il y a toute la phase de déploiement, qu'on appelle inférence, mais qui est toute la phase où les utilisateurs l'utilisent. Donc quand vous faites une requête à Chat GPT, cela consomme de l'énergie. Étant donné que le nombre d'utilisateurs a explosé avec les outils grand public, on se retrouve avec un impact aussi qui est très important du côté du déploiement. Enfin, il y a une raison un peu différente, qui est que l'IA est souvent vue comme quelque chose de positif pour la transition. Il y a énormément de travaux qui expliquent comment l'IA peut être utilisée, par exemple, pour optimiser la consommation des bâtiments, pour mieux détecter les feux de forêt, etc., mais sans se poser la question des impacts négatifs, donc c'est vraiment important de réfléchir comment évolue l'empreinte de l'IA."

Une technologie très énergivore

Le problème environnemental de l'IA provient de l'utilisation massive de certaines ressources, à travers tout le cycle de vie des équipements qui entrent en jeu : "Quand on parle, par exemple, des data centers et du calcul, on est dans la phase d'usage des équipements, c'est-à-dire le moment où l'on utilise les serveurs. Mais ces serveurs ont aussi été produits et ils ont aussi une fin de vie, donc c'est quelque chose qu'il y a à prendre en compte aussi, et qui n'est pas négligeable. Dans le cas d'un serveur, la partie fabrication est assez importante, même si pour des serveurs d'IA, cela dépense tellement d'électricité quand c'est utilisé que c'est un peu moins vrai. Lors de la phase d'usage dans les data centers, on va faire des grosses quantités de calculs et on a donc besoin de systèmes de refroidissement pour compenser toute l'énergie qui est produite par ces calculs. Ces systèmes de refroidissement utilisent soit de l'énergie, soit de l'eau."

Optimiser l'IA pour préserver l'environnement ?

L'enjeu est de trouver des systèmes d'intelligence artificielle qui seraient moins énergivores, ce qui est possible, explique Anne-Laure Ligozat : "Il y a beaucoup de travaux qui se font sur l'optimisation de systèmes d'intelligence artificielle, avec trois types d'optimisation. On peut faire de l'optimisation algorithmique, c'est-à-dire qu'on va optimiser les réseaux de neurones pour qu'ils apprennent de façon la plus efficace possible. On peut avoir de l'optimisation matérielle, où les cartes graphiques sur lesquelles tournent les calculs sont de plus en plus efficaces pour une même quantité d'énergie. Enfin, on peut avoir une optimisation énergétique, en utilisant des énergies renouvelables." Le problème est qu'il est démontré que ces optimisations sont compensées par un effet rebond : plus on optimise, plus on utilise, ce qui ne fait qu'augmenter l'empreinte environnementale.