Intelligence artificielle : la consommation d’eau explose : sommes-nous en train de devenir pauvres ?

Intelligence artificielle : la consommation d’eau explose : sommes-nous en train de devenir pauvres ?

L’augmentation rapide de l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) présente non seulement des progrès remarquables mais également des défis écologiques importants. Des études montrent que les centres de données prenant en charge les applications d’IA nécessitent non seulement de grandes quantités d’électricité, mais également de l’eau pour leur refroidissement. Cette préoccupation urgente a été soulignée dans diverses analyses, par exemple dans un rapport de couronne, qui aborde les relations complexes entre l’IA, la consommation d’énergie et les besoins en eau.

Le patron d'OpenAI, Sam Altman, a exprimé son optimisme quant à l'avenir de l'IA dans un article de blog, mais a reconnu les graves perturbations sociales qui pourraient accompagner l'essor de ces technologies. Altman prédit que l’intelligence artificielle rendra le monde plus riche, ce qui pourrait financer de nouvelles idées politiques telles qu’un éventuel revenu de base alimenté par des gains de productivité. Mais malgré ces perspectives positives, l’impact environnemental des applications de l’IA est important.

Empreinte environnementale de l'IA et des centres de données

Les données sur la consommation d’eau et d’énergie sont alarmantes. Fort nouvelles quotidiennes La consommation d'eau d'une seule conversation avec un chatbot peut atteindre 500 millilitres. Le développement de modèles d’IA comme ChatGPT-3 a nécessité environ 5,4 millions de litres d’eau, dont 700 000 litres ont été utilisés uniquement pour refroidir les centres de données. La demande en eau pourrait augmenter considérablement à l’avenir : on prévoit qu’un total de 664 milliards de litres d’eau seront nécessaires pour refroidir les serveurs d’ici 2030.

Les besoins énergétiques des centres de données augmentent également rapidement. La consommation d'électricité passera de 50 milliards de kilowattheures en 2023 à environ 550 milliards de kWh en 2030. Cette évolution entraînera une augmentation des émissions de gaz à effet de serre, qui devraient passer de 212 millions de tonnes en 2023 à 355 millions de tonnes en 2030. Une telle évolution pourrait sérieusement mettre en danger les objectifs climatiques, comme le montre l'analyse de l'Öko-Institut pour le compte de Greenpeace Allemagne.

Durabilité et mesures politiques

La dépendance aux combustibles fossiles reste problématique dans la mesure où de nombreux centres de données continuent de dépendre de sources d'énergie conventionnelles. Selon les rapports de Ingénieur.de D’ici 2030, la consommation totale d’énergie nécessaire au traitement des données atteindra environ 1 400 milliards de kWh. Cela nécessite de toute urgence des modèles d’action politique pour évaluer et réglementer systématiquement les impacts environnementaux de l’utilisation de l’IA.

Les mesures recommandées comprennent des exigences de transparence obligatoires pour les fournisseurs de centres de données, le développement d'un label d'efficacité pour ces installations et l'intégration des énergies renouvelables dans le refroidissement et l'alimentation électrique de ces centres. Les responsables politiques ont la responsabilité de créer des conditions-cadres garantissant que le potentiel d’innovation de l’IA ne se fait pas au détriment de l’environnement et de la protection du climat.