Côté obscur de l'IA : une question à ChatGPT consomme comme une ampoule allumée pendant une minute

L’intelligence artificielle peut contribuer à la transition verte, mais ses centres de données risquent de devenir une nouvelle menace énergétique

L'IA est un peu comme ce colocataire brillant mais désordonné : elle vous aide, mais en même temps laisse derrière elle un désordre difficile à ignorer. D’une part, il représente un allié précieux dans la lutte contre le changement climatique, capable d’optimiser les réseaux électriques, de réduire les déchets et de rendre les processus industriels plus efficaces. D’un autre côté, cependant, sa soif d’énergie augmente à un rythme qui inquiète les experts en développement durable.

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation électrique mondiale des centres de données pourrait presque doubler en quatre ans, passant de 460 TWh en 2022 à plus de 1 000 TWh en 2026. Une augmentation portée par l’expansion de l’intelligence artificielle et le nombre toujours croissant de requêtes traitées par les systèmes d’apprentissage automatique et les modèles génératifs.

Chaque requête envoyée à un système comme GPT ou Gemini a un coût énergétique réel : jusqu'à 0,43 Wh par requête unique, l'équivalent d'allumer une lumière LED pendant près d'une minute. Pour des questions plus longues et plus complexes, vous pouvez monter jusqu’à 2 à 4 Wh.

Des données qui font réfléchir : même le monde numérique, souvent perçu comme « immatériel », s'appuie sur des infrastructures physiques qui consomment d'énormes quantités d'électricité et d'eau pour le refroidissement.

Centres de données et IA : en Italie, la demande d'électricité a augmenté de 50 % en 4 ans

Si l’on regarde la situation italienne, les chiffres ne sont plus rassurants.
Selon Confartigianato, entre 2019 et 2023, la demande d'électricité liée aux services informatiques et aux centres de données a augmenté de 50 %, avec une hausse de 144 % de la consommation des infrastructures de traitement de données.
Rien qu'en 2023, la consommation totale a atteint 509,7 GWh d'électricité, la Lombardie, le Latium, l'Émilie-Romagne et le Piémont représentant à eux seuls 85 % du total.

En parallèle, les émissions indirectes (Scope 3) des big tech ont explosé : entre 2020 et 2023, Microsoft, Amazon et Meta ont enregistré une augmentation moyenne de 150 %.
Google a enregistré une hausse de 48 % par rapport à 2019, tandis que Microsoft a enregistré une hausse de 29 % sur l'ensemble de l'agrégat (Scope 1–3).

En bref, l’innovation numérique va plus vite que la capacité à la maintenir durable.

Comment rendre l’intelligence artificielle durable ?

La clé pour réduire l’impact environnemental de l’intelligence artificielle ne réside pas dans le ralentissement de l’innovation, mais dans sa mesure et sa gestion responsable. Les émissions liées à l’IA relèvent aujourd’hui du Scope 3 (émissions indirectes des services numériques) pour les entreprises qui l’utilisent, et du Scope 1 et 2 pour celles qui gèrent des infrastructures ou des modèles propriétaires.

Pour cette raison, les entreprises sont appelées à intégrer des systèmes numériques de comptabilité carbone, capables de mesurer précisément l’empreinte énergétique de leurs services d’IA. Ce n'est qu'en sachant « où et combien sont émises » que nous pourrons concevoir des stratégies de réduction et de compensation efficaces, conformes aux principes ESG.

Comme le souligne Edoardo Bertin, responsable du développement commercial et de la croissance chez ClimateSeed – une startup qui accompagne les entreprises sur la voie de la décarbonation –

L’IA ne peut devenir une alliée de la transition verte que si elle est gérée de manière transparente et durable. Il est essentiel de mesurer et de surveiller l’impact des systèmes numériques pour garantir que l’innovation accélère, et non n’entrave, les objectifs climatiques.

Le véritable défi sera donc de concilier technologie et durabilité, en construisant une transformation numérique consciente, capable de réduire la consommation, d'optimiser les ressources et de maintenir le respect des engagements climatiques.

En fin de compte, l’IA n’est pas le problème : c’est la façon dont nous choisissons de l’alimenter.

Source : ClimateSeed