- L'impact environnemental de l'IA : la croissance de l'IA augmente considérablement la consommation d'énergie, contribuant à des émissions mondiales comparables à celles des petits pays.
- Demande de centres de données : l'essor de l'IA a entraîné une Augmentation de 72 % de la consommation électrique des centres de données rien que de 2019 à 2023, contribuant de manière significative aux émissions.
- Émissions de requêtes d'IA : chaque interaction avec des systèmes d'IA tels que ChatGPT entraîne 4,32 grammes de CO₂, soulignant la nécessité de stratégies de réduction des émissions.
- Initiatives industrielles : des entreprises comme OpenAI et Google adoptent des énergies renouvelables et des opérations neutres en carbone pour réduire l'impact environnemental de l'IA.
- Stratégies de durabilité: Réduire l'empreinte de l'IA implique l'adoption de technologies économes en énergie, l'utilisation d'énergies renouvelables, l'optimisation des centres de données et la gestion responsable des déchets électroniques.
Les grands modèles linguistiques (LLM) constituent une avancée en matière d'intelligence artificielle (IA). L'IA est en train de tout transformer, de la recherche d'informations en ligne aux opérations commerciales et aux processus de prise de décision. Des pionniers comme OpenAI, avec Chat GPT, aux côtés de Google Gémeaux, le lama de Meta, celui d'Anthropic Claude, et d'autres, sont à l'avant-garde de cette révolution de l'IA.
Mais voici ce dont personne ne parle : L'IA peut être très néfaste pour la planète.
Comprenons l'impact environnemental de l'IA et voyons ce que nous pouvons faire pour réduire les émissions provenant de l'IA.
Pourquoi les émissions d'IA sont-elles importantes ?
L'épine dorsale de l'IA se compose de vastes centres de données qui hébergent des milliers de machines nécessitant une alimentation continue. L'énergie consommée par les systèmes d'IA dans le monde pourrait dépasser la consommation annuelle de pays entiers comme le Danemark ou le Portugal.
Ci-dessous, j'utilise un exemple de haut niveau pour illustrer l'impact carbone de ChatGPT, le plus utilisé modèle de langage large (LLM).
Quel est l'impact carbone d'une requête ChatGPT ?
Chaque requête envoie environ 4,32 grammes de CO₂ (ML DE CO2), ce qui peut sembler anodin en soi, mais qui génère des millions de requêtes par jour, et vous obtenez un résultat quotidien impressionnant.
Pour mettre les choses en perspective, 1 million de messages envoyés à ChatGPT équivaut à (EPA) :
- 11 001 miles parcourus par un véhicule de tourisme à essence moyen
- 4,3 acres de carbone absorbés par les forêts américaines en un an
- 349 258 smartphones rechargés
La réponse de l'industrie aux préoccupations environnementales
Les leaders de l'IA prennent des mesures importantes pour atténuer cet impact. OpenAI, par exemple, s'associe à Microsoft pour tirer parti des capacités neutres en carbone d'Azure, dans le but de réduire les émissions liées à ses vastes opérations d'IA.
Leur collaboration reflète une tendance croissante de l'industrie en faveur de la durabilité :
- Azure: Les centres de données Azure se sont engagés à devenir négatifs en carbone d'ici 2030. Pour réduire leur empreinte carbone, ils ont recours à des énergies renouvelables et à des programmes de compensation.
- AWS: S'efforce d'atteindre Utilisation d'énergie renouvelable à 100 % d'ici 2025 et propose des outils de développement durable pour aider les clients à calculer et à gérer leurs émissions.
- Google Cloud: Grâce à ses centres de données durables, Google Cloud associe 100 % de l'énergie consommée par ses opérations à des achats d'énergie renouvelable.
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Comment mesurer l'impact environnemental de l'IA
Voici cinq étapes simples pour estimer les émissions de carbone liées à vos charges de travail liées à l'IA.
Étape 1 : Déterminez ce que vous suivez réellement
La mesure des émissions d'IA commence par la définition de limites claires. Déterminez où l'IA est utilisée dans votre organisation et quelles activités vous souhaitez mesurer.
Dans lequel vous situez-vous ?
1. Entraînez-vous vos propres modèles d'IA sur une infrastructure interne ?
Si vous entraînez vos propres modèles LLM à l'aide des serveurs appartenant à votre entreprise, les émissions entrent dans les Scope 1 et 2, car elles proviennent directement de vos opérations contrôlées.
2. Concédez-vous des licences pour des fonctionnalités d'IA en externe, comme les modèles d'OpenAI ou en utilisant des API ?
Si vous payez les coûts des serveurs auprès de fournisseurs externes tels qu'AWS ou Azure, ces émissions sont transférées au Scope 3 puisque l'impact carbone est ajouté sous Champ d'application 3 Catégorie 1: Biens et services achetés.
Étape 2 : suivez la quantité de puissance de calcul que vous utilisez
L'IA fonctionne grâce au calcul, et le calcul fonctionne à l'électricité. Pour calculer vos émissions, vous devez suivre la quantité de calcul que vous utilisez.
Pour les modèles d'IA internes
Si votre entreprise crée et forme des modèles d'IA en interne, vous devrez calculer la consommation d'énergie de l'ensemble du matériel. Cela inclut le suivi de la consommation d'énergie (en kWh) par étapes telles que les phases de formation, de réglage fin et d'inférence du cycle de vie de l'IA.
Pour les modèles d'IA externes
Si vous concédez une licence pour un modèle d'IA auprès de fournisseurs externes (par exemple, OpenAI, AWS ou Azure), vous n'aurez pas d'accès direct à leur puissance informatique ni aux serveurs qui fonctionnent en coulisse. Concentrez-vous plutôt sur mesures d'utilisation et compter le nombre d'appels d'API ou des demandes d'inférence.
Par exemple, chaque fois que votre application interroge l'API d'OpenAI, cette action consomme des ressources de calcul.
💡 Astuce de pro
La plupart des fournisseurs de cloud proposent des tableaux de bord ou des rapports de facturation qui répertorient l'utilisation par heures de calcul, stockage et réseau. Utilisez-les comme point de départ.
Étape 3 : Trouvez votre source d'énergie
L'électricité alimente votre IA, mais toute l'électricité n'est pas créée de la même manière. Selon que vos centres de données (ou les serveurs de votre fournisseur de cloud) se trouvent dans des zones alimentées au charbon, au gaz naturel ou à des énergies renouvelables, l'impact carbone peut varier beaucoup.
Déterminez le emplacement des serveurs exécuter vos charges de travail.
- Si vos serveurs sont basés dans une région dotée de réseaux d'énergie propres (comme Norvège ou des parties de Canada), les émissions seront beaucoup plus faibles.
- D'autre part, les centres de données opérant dans des régions riches en charbon produiront beaucoup plus d'émissions.
Utilisez l'outil Our World in Data pour déterminer intensité en carbone du réseau énergétique dans votre région.
Étape 4 : Utiliser les facteurs d'émission pour calculer l'impact carbone
Une fois que vous connaissez la quantité d'électricité consommée par votre charge de travail et l'emplacement des serveurs, utilisez facteurs d'émission pour calculer la quantité de CO2e (équivalent en dioxyde de carbone) est produit par unité d'énergie.
Par exemple :
- Supposons qu'un centre de données typique aux États-Unis émette 0,4 kg de CO2e par kWh de l'électricité consommée.
- Si vous savez que votre charge de travail d'IA a consommé 1 000 kWh, calculez comme suit :
- 1 000 kWh × 0,4 kg de CO2/kWh = 400 kg d'équivalent CO2
Étape 5 : Quantifier les émissions totales à l'aide d'un calculateur de carbone
Voici deux options fiables :
- Calculateurs d'émissions pour fournisseurs de cloud : AWS, Microsoft Azure et Google Cloud proposent tous des outils permettant d'estimer les émissions de leurs clients.
- Comptabilité du carbone en libre-service : Des plateformes comme Tonnelle se spécialisent dans les empreintes carbone ascendantes spécifiques à la chaîne de valeur, en fournissant aux entreprises des données précises sur la durabilité.
Mais n'oubliez pas que la qualité des calculatrices dépend des données que vous saisissez, et la véritable amélioration se produit lorsque vous utilisez vos propres données pour optimiser votre chaîne de valeur.
Comment réduire l'impact environnemental de l'IA ?
Relever les défis environnementaux posés par l'IA nécessite une évolution vers des pratiques durables. Cela inclut :
- Investir dans du matériel et des algorithmes économes en énergie : Le développement de modèles d'IA et de matériel nécessitant moins d'énergie peut réduire considérablement l'impact environnemental global.
- Alimenter les opérations d'IA grâce à des sources d'énergie renouvelables : La transition vers des sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne peut atténuer les émissions de carbone associées à l'IA.
- Optimisation de l'emplacement des centres de données et des systèmes de refroidissement : La localisation stratégique des centres de données dans les régions ayant accès à des énergies renouvelables et la mise en œuvre de systèmes de refroidissement efficaces peuvent minimiser l'impact environnemental.
- Développement de modèles d'IA axés sur l'efficacité des ressources : La conception de modèles d'IA économes en ressources peut contribuer à réduire la consommation d'énergie et d'eau.
- Promouvoir une gestion responsable des déchets électroniques : Des programmes appropriés d'élimination et de recyclage des déchets électroniques peuvent prévenir la contamination de l'environnement.
L'avenir de l'IA et de l'environnement
Les leaders du secteur doivent trouver des solutions durables pour réduire l'empreinte environnementale de l'IA. Cela inclut l'investissement dans des technologies économes en énergie, l'utilisation d'énergies renouvelables, l'amélioration des opérations des centres de données, la conception de modèles d'IA économes en ressources et la gestion responsable des déchets électroniques.
L'IA et ses systèmes deviendront plus efficaces au fil du temps, en équilibrant leur impact environnemental avec leurs avantages positifs.
Mesurez vos émissions avec Tonnelle.
Mesurez vos émissions de carbone avec Arbor
Comptabilité du carbone simple et facile.
FAQ sur l'impact environnemental de l'IA :
Quelle est l'empreinte carbone de l'IA ?
L'empreinte carbone de l'IA provient principalement de l'infrastructure nécessaire pour soutenir les opérations d'IA, telles que les centres de données. Ces installations consomment d'énormes quantités d'énergie, provenant généralement de combustibles fossiles, ce qui entraîne d'importantes émissions de gaz à effet de serre. Les efforts visant à réduire cette empreinte incluent l'utilisation de technologies économes en énergie et une dépendance accrue à l'égard des sources d'énergie renouvelables.
L'IA augmente-t-elle les émissions de carbone ?
L'IA contribue à l'augmentation des émissions de carbone en raison des processus énergivores impliqués, en particulier lors de la formation de grands modèles. Des entreprises comme Google et Microsoft ont déclaré des émissions importantes liées à leurs activités d'IA, soulignant ainsi le rôle de la technologie en tant que contributeur au changement climatique.
L'IA est-elle mauvaise pour l'environnement ?
L'IA peut avoir des impacts environnementaux négatifs en raison de sa dépendance à l'égard de sources d'énergie non renouvelables, ce qui contribue à émissions de gaz à effet de serre. La production physique de matériel d'IA implique l'extraction de métaux, ce qui peut entraîner une érosion des sols et une pollution. Le recyclage inadéquat des déchets électroniques aggrave encore la pollution en contaminant le sol et les sources d'eau.
Quel est l'impact de l'IA sur la consommation d'eau ?
Les centres de données, qui hébergent les serveurs nécessaires aux opérations d'IA, consomment de grandes quantités d'eau à des fins de refroidissement. Aux États-Unis, ces centres consomment environ 7 100 litres d'eau pour chaque mégawattheure d'énergie consommé, ce qui met à rude épreuve les réseaux d'alimentation en eau, en particulier dans les zones où l'eau est rare.
Quelle est l'empreinte environnementale de ChatGPT ?
ChatGPT émet environ 4,32 grammes de CO2 par requête, ce qui est une quantité significative par rapport à une recherche sur Google. La maintenance de systèmes tels que ChatGPT nécessite d'importantes ressources en eau et en énergie, ce qui contribue encore à son empreinte environnementale.
Quelles sont les solutions pour réduire l'empreinte carbone de l'IA ?
La réduction de l'empreinte carbone de l'IA implique plusieurs stratégies, telles que l'utilisation de matériel économe en énergie, l'optimisation des centres de données pour une meilleure utilisation de l'énergie et l'utilisation de sources d'énergie renouvelables. L'amélioration des processus de formation des modèles d'IA et l'adoption de modèles préexistants dans la mesure du possible peuvent réduire l'impact environnemental.
L'IA peut-elle contribuer à réduire sa consommation d'électricité ?
La consommation d'énergie de l'IA peut être minimisée en concevant des modèles plus petits et plus spécifiques aux tâches et en améliorant l'efficacité du traitement des données. Réduire l'utilisation inutile des données dans les systèmes d'IA peut également réduire de manière significative la consommation d'énergie.
Quel rôle jouent les déchets électroniques dans l'impact environnemental de l'IA ?
Les systèmes d'IA contribuent à la production de déchets électroniques à mesure que les composants matériels deviennent obsolètes. S'ils ne sont pas recyclés de manière appropriée, ces déchets libèrent des substances toxiques dans l'environnement, dégradant ainsi davantage la qualité des sols et de l'eau.
Quel est l'impact de l'IA sur le changement climatique ?
L'importante consommation d'énergie de l'IA et sa dépendance à l'égard des ressources non renouvelables augmentent les émissions de gaz à effet de serre, contribuant ainsi au changement climatique. Cependant, l'IA offre également des solutions potentielles pour la gestion environnementale, telles que l'optimisation de la consommation d'énergie et le soutien au développement de réseaux intelligents.
Quels sont les avantages de rendre l'IA durable sur le plan environnemental ?
L'adaptation des opérations d'IA à des pratiques durables peut réduire de manière significative les émissions de carbone et atténuer la pression sur les systèmes d'eau. En outre, l'IA peut être exploitée pour créer des technologies et des systèmes respectueux de l'environnement, démontrant ainsi son potentiel d'impact positif sur la santé environnementale.
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