Bilan carbone de l’intelligence artificielle : évaluation et usage raisonné

Alors que l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilisée pour accroître la productivité et l’efficacité au travail, deux questions essentielles – et fréquemment ignorées – méritent d’être posées : quel est l’impact carbone de cette technologie ? L’IA participe-t-elle au réchauffement climatique ?”

Que vous soyez DSI, responsable technique ou manager dans votre entreprise, vous êtes souvent confronté à un défi de taille : tirer parti des bénéfices de l’intelligence artificielle (IA) tout en limitant son impact environnemental. Les outils d’IA, d’une puissance considérable, génèrent des émissions de CO2 souvent invisibles et, sont par conséquent, largement sous-estimées. C’est pourquoi, il est important de mettre en place au sein de votre organisation une gestion stratégique et éclairée de l’IA pour :

• Comprendre le bilan carbone de l’IA
• Identifier les facteurs clés de son empreinte écologique
• Adopter des stratégies concrètes pour un usage plus responsable
• Découvrir des initiatives innovantes qui allient performance et durabilité

Quel est le bilan carbone de l’IA ?

Révolutionnaire dans de nombreux domaines, l’intelligence artificielle n’échappe pas à une réalité incontournable : elle a, comme toute activité humaine, sa propre empreinte carbone.

Son bilan carbone englobe l’ensemble des émissions de gaz à effet de serre (GES) produites tout au long de son cycle de vie, depuis la fabrication des infrastructures et l’entraînement des modèles jusqu’à leur utilisation.

Les principales sources d’émissions de CO2 de l’IA

1. Conception et formation des modèles d’IA

La formation des modèles d’intelligence artificielle, notamment les modèles de grande taille comme les GPT, nécessite des datacenters alimentés en électricité. Pour répondre à une grande puissance de calcul, ils consomment des quantités importantes d’énergie. Aussi, plus le modèle est complexe, plus la durée d’entraînement est longue, ce qui augmente les émissions. Par exemple, entraîner le modèle GPT-3 a généré 550 tonnes de CO2, soit l’équivalent de 500 vols transatlantiques.

2. Utilisation continue des modèles d’IA

Les coûts d’inférence (génération de réponses par l’IA) sont responsables de la majorité des émissions de CO2. Par exemple, une requête sur ChatGPT consomme 3 à 10 fois plus d’énergie qu’une recherche Google.

💡 À noter : les modèles spécialisés consomment souvent moins d’énergie. Par exemple, utiliser un modèle plus léger comme Llama 3 peut réduire de moitié l’impact énergétique.

3. Production et maintenance des infrastructures

La fabrication des équipements essentiels, tels que les GPU (unités de traitement graphique), les serveurs et les centres de données, alourdissent le bilan carbone en raison de l’extraction des matières premières et des processus de production. À cela s’ajoute la consommation électrique massive des datacenters, nécessaire pour alimenter les serveurs et systèmes de refroidissement, aggravant ainsi la pollution numérique.

Plus largement, d’après des rapports de The Shift Project et de GreenIT.fr, le numérique représente aujourd’hui 3 à 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES) dans le monde, et 2,5 % de l’empreinte carbone de la France selon une étude de l’Arcep. Enfin, un pré-rapport de la mission d’information sur l’empreinte environnementale du numérique du Sénat projetteque les émissions en GES du numérique pourrait augmenter de 60 % d’ici à 2040 si rien n’est fait pour réduire l’impact environnemental du numérique. La lutte contre le changement climatique passe donc également par une réduction des émissions de CO2 de l’IA.

Méthodes d’évaluation de l’impact environnemental de l’IA

Pour mieux comprendre les effets de l’IA sur la planète, il est essentiel de mettre en place au sein de votre entreprise des méthodes d’évaluation fiables, notamment en termes de consommation énergétique et d’émissions de gaz à effet de serre.

1. Analyse du cycle de vie (ACV)

Cette méthode permet de mesurer l’impact environnemental des systèmes d’IA tout au long de leur cycle de vie :

• Production des matériels : l’extraction des matériaux nécessaires à la fabrication des composants électroniques, comme les processeurs et les puces.
• Fabrication des équipements : l’assemblage et la mise en service des datacenters, des serveurs, des unités de traitement graphique (GPU), etc.
• Utilisation : l’énergie consommée pour entraîner et faire fonctionner les systèmes d’IA pendant leur cycle de vie.
• Fin de vie : la gestion des déchets électroniques, leur recyclage ou leur mise en décharge.

L’analyse du cycle de vie permet d’identifier les axes d’amélioration et de mettre en place des programmes d’innovation technologique adaptés.

2. Outils de calcul de l’empreinte carbone

Des outils de mesure spécifiques permettent de quantifier les émissions de CO2 liées à l’entraînement d’un modèle d’IA. Ces outils sont souvent utilisés pour calculer l’empreinte environnementalle d’un projet en fonction de la puissance de calcul nécessaire. Voici quelques exemples :

• CodeCarbon et ML CO2 Impact : deux outils conçus pour mesurer l’empreinte carbone des projets de machine learning.
• Green AI : ce concept et ces outils visent à quantifier l’impact environnemental des projets d’IA en prenant en compte la puissance de calcul nécessaire et les émissions de gaz à effet de serre associées.
• Cloud Carbon Footprint : des services proposés par des fournisseurs de cloud (comme AWS, Google Cloud, ou Microsoft Azure) pour mesurer l’empreinte carbone des services cloud utilisés dans les applications d’IA.

Ces outils permettent aux chercheurs et aux entreprises d’estimer l’impact environnemental d’une tâche d’IA en tenant compte des paramètres comme la durée de l’entraînement, le type de matériel utilisé, et l’efficacité énergétique des infrastructures de cloud.

3. Outils de suivi énergétique

Des métriques comme le PUE (Power Usage Effectiveness) évaluent l’efficacité énergétique des datacenters. En collaboration avec vos prestataires cloud, exigez des rapports réguliers sur leur mix énergétique et leurs indicateurs d’efficacité.

Comment réduire l’empreinte carbone de l’IA ?

La Stratégie nationale bas-carbone (SNBC), introduite par la Loi de transition énergétique pour la croissance verte (LTECV), constitue la feuille de route de la France pour atteindre la neutralité carbone d’ici 2050. Elle définit des objectifs clairs pour réduire les émissions de gaz à effet de serre à court et moyen termes, tout en favorisant une économie circulaire et durable. Les technologies numériques, y compris l’IA, sont concernées par ces mesures.

Pour s’inscrire dans cette transition écologique et répondre à leurs objectifs en matière de développement durable, les entreprises doivent trouver des solutions permettant de réduire l’impact sur le climat de l’IA. Cela passe notamment par une optimisation des algorithmes et une meilleure gestion des sources d’énergie renouvelable.

Pour accompagner la transition écologique et atteindre leurs objectifs de développement durable, les entreprises doivent adopter des solutions visant à réduire l’impact climatique de l’IA. Cela inclut notamment l’optimisation des algorithmes et une gestion plus efficace des sources d’énergie renouvelable.

1. Adopter une IA frugale

• Prioriser les modèles légers et spécialisés : optez pour des modèles d’IA moins gourmands en ressources, adaptés à des tâches spécifiques. Cela permet de réduire la consommation d’énergie tout en maintenant une performance optimale.
• Limiter l’usage de l’IA générative : réservez l’IA générative pour les usages complexes nécessitant une créativité ou une analyse poussée. Pour les tâches simples, comme les recherches ou les calculs, des outils classiques, moins énergivores, peuvent suffire.

💡 Exemple : Préférez un moteur de recherche classique à une requête ChatGPT pour trouver une information existante.

2. Optimiser les infrastructures

•   Adaptez vos équipements : en fonction de vos besoins réels. Modernisez-les uniquement si cela entraîne un bénéfice énergétique significatif.  Il est possible d’utiliser du matériel d’occasion d’une génération précédente plutôt que celui de la dernière génération (hormis usages spécifiques nécessitant les dernières technologies).
• Utiliser des centres de données plus verts : dirigez les calculs vers des datacenters alimentés par des énergies bas-carbone, comme ceux qui sont de plus en plus présents en France. Cette approche permet de réduire l’empreinte carbone associée à l’infrastructure cloud.

3. Sensibiliser et former vos équipes

• Encadrer l’usage de l’IA : il est essentiel de définir des lignes directrices claires pour l’utilisation de l’IA au sein des organisations. Une charte interne doit être élaborée pour fixer des critères environnementaux et éthiques, et orienter les choix technologiques.
• Former les collaborateurs : sensibilisez vos équipes à l’impact environnemental des technologies qu’elles développent et utilisent. Les formations doivent permettre à chacun de comprendre les conséquences écologiques de l’usage des outils IA et de prendre des décisions éclairées.

4. Promouvoir la transparence

• Exiger des informations claires des fournisseurs : demandez à vos partenaires technologiques de fournir des données transparentes sur leur empreinte carbone, leur consommation d’eau et leur mix énergétique. Cette exigence favorisera une sélection plus responsable des fournisseurs.
• Encourager l’utilisation de logiciels open-source : privilégier les logiciels open-source peut aider à éviter l’utilisation de modèles trop génériques et énergivores. Ces solutions permettent également une meilleure gestion des ressources et une personnalisation plus adaptée aux besoins spécifiques des utilisateurs.

En appliquant ces principes, il est possible de réduire significativement l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle.

Quelques initiatives inspirantes pour un avenir plus durable

Certains acteurs montrent la voie vers une IA plus responsable. Par exemple, voici 3 démarches à saluer :

• Google optimise l’énergie de ses datacenters, réduisant leur consommation de 30 % grâce à des algorithmes d’IA.
• Microsoft prévoit d’atteindre la neutralité carbone d’ici 2030, notamment en misant sur des énergies renouvelables.
• Des projets comme CarbonMin de l’Université de Chicago redirigent automatiquement les calculs vers des centres alimentés par une énergie décarbonée, réduisant les émissions de 35 %.

Agissez dès maintenant !

Votre utilisation de l’IA peut être optimisée sans compromettre ses bénéfices. La clé réside dans des choix stratégiques, une sensibilisation accrue et des outils performants.

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