Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) transforme nos vies. Mais derrière cette
révolution technologique se cache une réalité bien plus terre-à-terre : l’empreinte écologique de
ces technologies. Selon une étude de l’Université de Californie à Riverside, chaque requête sur
ChatGPT consommerait environ 15 millilitres d’eau. Autrement dit, poser une simple question à
l’IA reviendrait à boire la moitié d’une petite bouteille d’eau. Et ce n’est que la partie émergée de
l’iceberg. L’entraînement du modèle GPT-3, l’une des versions précédentes de cette IA, aurait
nécessité pas moins de 5,4 millions de litres d’eau, soit l’équivalent de deux piscines
olympiques. Ces chiffres font réfléchir : l’IA est-elle en train de sacrifier notre planète pour
améliorer notre productivité ? Décortiquons tout cela pour comprendre ce qui se cache derrière
ces données.

  1. Pourquoi une simple requête consomme-t-elle de l’eau ?
    Quand vous posez une question à ChatGPT, celle-ci est traitée par des serveurs informatiques
    très puissants. Ces serveurs consomment de l’électricité et, souvent, cette électricité est produite
    par des centrales qui utilisent de l’eau pour leur refroidissement. Résultat : chaque requête
    consomme environ 500 ml d’eau, l’équivalent d’un petit verre. Mais ce n’est pas tout. Ces
    chiffres concernent uniquement les scopes 1 et 2 de l’empreinte écologique : * Scope 1 : l’eau
    utilisée directement pour refroidir les data centers. * Scope 2 : l’eau nécessaire pour produire
    l’électricité qui alimente ces serveurs.
    Le scope 3, qui inclut des éléments comme la fabrication des équipements informatiques, est
    beaucoup plus difficile à mesurer et donc rarement pris en compte.
  2. L’entraînement des modèles d’IA : des chiffres impressionnants
    mais à relativiser

    Entraîner un modèle comme GPT-3 a nécessité 5,4 millions de litres d’eau. À première vue, ce
    chiffre donne le vertige. Mais qu’est-ce que cela représente réellement ? Pour mettre les choses
    en perspective : * Cela correspond à la consommation annuelle en eau potable d’environ 100
    Français. * C’est aussi l’équivalent de 540 000 chasses d’eau tirées simultanément.
    Et surtout, cette consommation paraît dérisoire comparée à celle d’autres secteurs comme
    l’agriculture ou l’industrie. Cela montre bien que, si l’IA consomme beaucoup d’eau, son impact
    reste à relativiser par rapport à d’autres activités humaines.
  3. Une consommation très variable selon les pays
    Un point crucial souvent négligé : l’impact écologique des data centers varie énormément en
    fonction de leur localisation. Aux États-Unis, où les centrales thermiques à charbon et gaz
    dominent encore, la consommation d’eau liée à une requête ChatGPT est élevée. En revanche,
    si ces serveurs étaient basés en France, où l’électricité provient majoritairement de l’énergie

nucléaire, la consommation d’eau serait 45 fois plus faible. Pourquoi une telle différence ? Tout
simplement parce que le mix énergétique des États-Unis est beaucoup plus gourmand en eau et
en émissions de CO2. Cela souligne que le problème ne vient pas de l’intelligence artificielle en
elle-même, mais plutôt du mode de production de l’électricité utilisée par les data centers.

  1. Comparaison avec d’autres technologies : ChatGPT vs Tesla
    Pour mieux comprendre, comparons la consommation d’eau d’une requête ChatGPT à celle
    d’une voiture électrique. Aux États-Unis, parcourir 1 km en Tesla consomme environ 565 ml
    d’eau, soit à peu près la même chose qu’une requête ChatGPT. Une comparaison qui invite à
    relativiser : nous utilisons quotidiennement des technologies énergivores sans y penser. Il est
    également intéressant de noter que 87 à 98 % de l’eau consommée par l’IA provient de la
    production d’électricité (scope 2). Ce qui signifie que les efforts pour réduire cet impact
    doivent avant tout se concentrer sur la transition énergétique.
  2. Quelles solutions pour réduire l’impact écologique des data centers
    ?

    Des data centers mieux localisés De plus en plus, les entreprises choisissent de construire
    leurs data centers dans des régions où le mix énergétique est propre et où le refroidissement est
    facilité par le climat. Par exemple, Meta (anciennement Facebook) a installé un data center en
    Suède, où le froid naturel réduit les besoins en énergie. Investissements dans des énergies
    propres Les géants comme Microsoft, Google et Apple investissent massivement dans les
    énergies renouvelables (solaire, éolien) et même dans le nucléaire. Microsoft, par exemple, a
    signé un accord pour utiliser l’énergie produite par des réacteurs nucléaires de nouvelle
    génération. Optimisation technologique Les progrès techniques permettent également de
    réduire l’impact écologique. Entre 2015 et 2019, la demande en calcul a triplé, mais la
    consommation énergétique des data centers est restée stable grâce à des innovations dans les
    systèmes de refroidissement et l’efficacité des serveurs.
  3. Transition énergétique : une priorité mondiale
    Avec l’explosion de l’intelligence artificielle et de la digitalisation, la consommation électrique des
    data centers pourrait atteindre jusqu’à 800 TWh d’ici 2030, soit presque le double de la
    consommation actuelle. Aux États-Unis, cette consommation pourrait représenter 8 % de
    l’électricité totale du pays. Heureusement, les grandes entreprises prennent ce problème au
    sérieux. Meta, par exemple, mise sur des parcs éoliens, tandis que Microsoft et Google
    s’engagent à devenir neutres en carbone d’ici 2030.
    Conclusion : l’IA, victime des énergies fossiles ?
    En définitive, accuser l’intelligence artificielle d’être une catastrophe écologique serait simpliste.
    Ce que montrent ces chiffres, c’est avant tout que : 1 Le véritable problème réside dans notre
    dépendance aux énergies fossiles. 2 Des solutions existent : les énergies renouvelables, le
    nucléaire et une meilleure localisation des data centers pourraient réduire drastiquement l’impact
    environnemental de l’IA.
    Finalement, l’IA est un miroir de nos choix énergétiques. Si nous réussissons notre transition
    écologique, son impact environnemental pourrait être drastiquement réduit, voire devenir

insignifiant. Et vous, que pensez-vous de cette problématique ? L’IA est-elle une menace
ou une opportunité pour l’environnement ? Partagez votre avis en commentaire !

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