L'IA, un gouffre insoupçonné pour la planète
Depuis quelques années, l'intelligence artificielle s'est imposée comme un catalyseur de transformation dans tous les secteurs. Elle crée du texte, génère des images, répond aux interrogations... Mais chaque interaction s'accompagne d'un coût environnemental colossal, rappelé par un nouveau rapport de l'United Nations University (UNU). Les chercheurs y montrent que, d'ici 2030, les datacenters dédiés à l'IA absorberont près d'un million de térawattheures d'électricité, soit l'équivalent de la consommation combinée du Pakistan, du Bangladesh et du Nigeria. Ce chiffre astronomique n'est que la partie émergée de l'iceberg.
Des datacenters aux besoins colossaux
Le même rapport prévoit que la demande hydrique de ces installations atteindra le niveau de l'approvisionnement annuel minimal de 1,3 milliard de personnes vivant en Afrique subsaharienne. En parallèle, plus de 14 500 km² d'espace terrestre seront requis, ce qui représente plus d'un tiers de la superficie totale des Pays-Bas. Ainsi, l'IA ne consomme pas seulement de l'électricité ; elle aspire également d'immenses quantités d'eau et occupe des territoires qui pourraient servir à l'agriculture ou à la préservation de la biodiversité.
Quand la notion de « vert » se révèle trompeuse
Le rapport souligne les limites des indicateurs traditionnels basés uniquement sur les émissions de CO₂. Une transition vers des sources d'énergie dites « propres », comme la bioénergie, peut réduire l'empreinte carbone de 70 % tout en multipliant par trente le besoin en eau et par cent le besoin en sol. Miriam Aczel, chercheuse du projet, met en garde contre les solutions qui, sous couvert de durabilité climatique, déplacent le problème vers d'autres ressources essentielles, touchant des populations qui n'ont pas été consultées.
Le vrai coupable : l’inférence
Si le débat public se concentre souvent sur l'entraînement des modèles – par exemple, GPT‑3 aurait nécessité 1,3 GWh et GPT‑4 entre 50 et 70 GWh – l'étape la plus énergivore survient après le déploiement. L'« inference », c’est‑à‑dire le traitement des requêtes des utilisateurs, représente 80 à 90 % de la consommation totale d'énergie des systèmes d'IA. ChatGPT, avec ses 2,5 milliards de requêtes quotidiennes, consomme à lui seul environ 383 GWh par an, soit l'équivalent de la plantation de 2,6 millions de jeunes arbres pendant dix ans – une forêt de la taille de Manhattan. Ce modèle d'usage massif rend l'impact environnemental de l'IA encore plus critique.