Adopter la Green iA en entreprise

L’impact environnemental de l’intelligence artificielle

Selon l’étude ADEME-ARCEP, l’empreinte carbone du numérique représentait 2,5 % de l’empreinte carbone nationale en 2020. Aujourd’hui, elle atteint 4,4 %. Une hausse qui devrait se poursuivre, notamment en raison de l’essor de l’IA générative. Toutefois, l’impact majeur provient des data centers situés à l’étranger, principaux responsables de cette augmentation.

Ces infrastructures, très énergivores, émettent d’importantes quantités de gaz à effet de serre, contribuant ainsi au réchauffement climatique. En plus de leur forte consommation d’électricité, elles nécessitent d’énormes volumes d’eau pour éviter la surchauffe. Or, l’intelligence artificielle requiert des quantités colossales de données pour entraîner ses algorithmes, amplifiant encore son empreinte environnementale.

Fait intéressant : actuellement, les données disponibles sur internet sont presque toutes déjà exploitées. L’IA se tourne donc vers la création de données synthétiques, qui imitent les données réelles.

Les défis de l’intégration d’une IA responsable

L’intégration d’une intelligence artificielle responsable implique une anticipation minutieuse de nombreux paramètres. Il est essentiel de prévoir les besoins en flux énergétiques et d’adapter l’offre en fonction des différentes sources d’énergie renouvelable disponibles.

De plus, la gestion des éventuelles pannes requiert l’expertise de professionnels en intelligence artificielle, cybersécurité et ingénierie électrique. L’analyse des données climatiques représente également un défi majeur, nécessitant la collecte de données sur le terrain pour garantir leur fiabilité et leur pertinence.

Enfin, cette transition demande des infrastructures adaptées, avec des capacités de stockage et des ressources informatiques conséquentes. En somme, l’intégration d’une IA responsable est un défi complexe qui exige du temps, des investissements financiers et une coordination efficace entre divers acteurs.

Quels leviers activer pour développer une IA plus responsable ?

Heureusement, l’avenir de l’humanité n’est pas compromis, et de nombreuses green tech émergent dans divers secteurs. L’intelligence artificielle, elle aussi, peut jouer un rôle clé dans la préservation de l’environnement. D’ici 2030, Microsoft s’est engagé à réduire l’empreinte carbone du numérique, qui représente actuellement, comme mentionné plus haut, 4,4 % de l’empreinte carbone totale en France.

À l’échelle des entreprises, plusieurs solutions existent pour favoriser un développement durable de l’IA :

• Privilégier le cloud : Contrairement aux serveurs sur site, les infrastructures cloud fonctionnent de plus en plus avec des énergies renouvelables, réduisant ainsi leur impact environnemental.
• Optimiser les algorithmes et les systèmes de refroidissement : Le développement d’algorithmes plus efficaces et de nouvelles technologies de refroidissement permet de diminuer la consommation énergétique des data centers.
• Favoriser les modèles d’IA spécialisés : Les petits modèles d’IA, plus ciblés et performants, sont une alternative aux grands modèles généralistes, souvent très énergivores.
• Encourager le recyclage et la réutilisation des équipements : Recycler les composants et privilégier la réparation plutôt que le remplacement rapide des infrastructures permet de limiter l’extraction de ressources naturelles et la production de déchets électroniques.
• Former et sensibiliser aux enjeux environnementaux : Il est essentiel d’éduquer aussi bien les professionnels que le grand public aux impacts écologiques de l’IA et de mettre en place des politiques incitatives pour favoriser des solutions moins énergivores.

Certaines entreprises, comme Salesforce, adoptent déjà des pratiques plus responsables. Plutôt que d’entraîner leurs modèles en une seule fois sur l’ensemble des données, elles privilégient un entraînement progressif par étapes, appelées « époques », où les données sont ajustées en fonction des résultats obtenus. Cette méthode réduit la consommation de ressources tout en optimisant l’efficacité des modèles.

Conclusion

Adopter une Green IA est essentiel pour réduire l’empreinte environnementale du numérique. Malgré son impact énergétique croissant, des solutions concrètes existent : optimisation des algorithmes, recours à un cloud plus vert, développement de modèles d’IA spécialisés et recyclage des équipements.

Toutefois, cette transition nécessite une prise de conscience collective et un engagement fort de la part des entreprises, notamment à travers la formation et la mise en place de stratégies durables. Pensée de manière responsable, l’intelligence artificielle peut devenir un véritable levier de la transition écologique.

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Article écrit par Manon Baivier