Le secteur en plein essor de l’intelligence artificielle (IA) est confronté à un défi majeur : ses centres de données en expansion rapide menacent de faire dérailler les objectifs de zéro émission nette de carbone. Une nouvelle étude prévient que les tendances actuelles laissent entrevoir un déficit énergétique massif et une pression environnementale importante d’ici 2030, à moins que des mesures drastiques ne soient prises.
Des chercheurs de l’Université Cornell ont modélisé la consommation potentielle d’énergie et d’eau des principaux serveurs d’IA jusqu’en 2030. Leurs conclusions dressent un tableau inquiétant. Ils estiment que le déploiement de serveurs d’IA pourrait nécessiter entre 731 millions et 1,125 milliard de mètres cubes d’eau supplémentaires par an, tout en générant l’équivalent de 24 à 44 millions de tonnes d’émissions de dioxyde de carbone chaque année.
Cette projection qui donne à réfléchir dépend de facteurs tels que le rythme d’adoption de l’IA, le nombre de serveurs hautes performances fabriqués et la situation géographique des nouveaux centres de données aux États-Unis. Notamment, certaines grandes entreprises technologiques fortement investies dans l’IA, notamment Google, Microsoft et Meta, se sont publiquement engagées à atteindre zéro émission nette d’ici 2030.
Emplacement, efficacité et énergies renouvelables : les clés de l’atténuation
L’étude identifie trois stratégies clés pour atténuer ces impacts potentiels :
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Placement stratégique des centres de données : L’emplacement des centres de données dans les États du Midwest, où les sources d’énergie renouvelables sont plus répandues et les ressources en eau plus abondantes, peut réduire considérablement les émissions et la consommation d’eau.
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Décarboniser les approvisionnements énergétiques : Il est essentiel d’abandonner les combustibles fossiles au profit de sources renouvelables comme l’énergie solaire et éolienne pour minimiser l’empreinte carbone de l’informatique IA.
- Amélioration de l’efficacité des centres de données : L’optimisation de la conception des serveurs, des systèmes de refroidissement et des pratiques globales de gestion de l’énergie au sein des centres de données peut réduire considérablement leurs besoins énergétiques globaux.
Selon les chercheurs, ces stratégies combinées pourraient collectivement réduire les émissions de l’industrie de 73 pour cent et son empreinte eau de 86 pour cent, un chiffre stupéfiant.
L’opposition publique complique l’équation
Cependant, la mise en œuvre de ces solutions se heurte à des obstacles importants. L’inquiétude croissante du public concernant l’impact environnemental des centres de données conduit à une résistance locale dans des régions comme la Virginie, la Pennsylvanie, le Texas, l’Arizona, la Californie et l’Oregon. Data Center Watch, une société de recherche qui suit le développement des centres de données, rapporte que l’opposition de la communauté a déjà bloqué des projets d’une valeur de 64 milliards de dollars.
Si ce recul met en évidence la nécessité d’un déploiement responsable des centres de données, il souligne également les défis sociopolitiques complexes entourant le progrès technologique.
Un appel à la transparence et à l’action
Les conclusions de l’étude Cornell ont été accueillies avec un optimisme prudent par les experts en durabilité de l’IA. Tout en reconnaissant la difficulté de prédire les progrès technologiques rapides, ils soulignent le besoin urgent de transparence au sein du secteur de l’IA.
Sasha Luccioni de Hugging Face plaide pour une plus grande divulgation concernant les besoins en énergie et en calcul des modèles d’IA. Elle estime que les informations accessibles au public sur la consommation d’énergie, associées à des engagements clairs de la part des développeurs à réduire leur impact environnemental, constituent des étapes cruciales vers le développement responsable de l’IA.
La course pour libérer le potentiel de l’IA ne doit pas se faire au détriment de notre planète. Cette recherche souligne l’impératif d’une action immédiate : optimiser l’emplacement et les opérations des centres de données, passer aux sources d’énergie renouvelables et favoriser une plus grande transparence tout au long du cycle de vie de l’IA. Ce n’est qu’alors que l’industrie pourra espérer concilier son ambition avec un avenir durable.
