Dans ce contexte, les inquiétudes environnementales entourant l'empreinte carbone massive de l'intelligence artificielle (IA) sont explorées, en particulier lors de la phase d'inférence. L'accent est mis sur le fait que l'attention accordée aux aspects éthiques de l'IA peut détourner l'attention de ses répercussions environnementales. Malgré cela, l'IA est présentée comme une solution potentielle pour atteindre les objectifs climatiques, suggérant qu'elle pourrait réduire de 5 à 10 % des émissions mondiales d'ici 2030. Cependant, l'article met en garde contre l'empreinte carbone croissante de l'IA, soulignant l'importance de politiques favorables au climat pour orienter son développement.
Trois domaines prioritaires sont proposés pour l'action politique afin de maximiser le potentiel positif de l'IA pour le climat. Il est suggéré d'encourager l'innovation et l'adoption de l'IA pour des applications climatiques positives, de prioriser les cas d'utilisation à fort potentiel et d'intégrer des exigences d'efficacité dans la réglementation industrielle. De plus, il est souligné l'importance de veiller à ce que les ressources informatiques nécessaires à l'IA soient alimentées par une énergie sans carbone.
Facteurs critiques déterminant l'empreinte des émissions de l'IA
Le besoin d'accélérer les actions contre le changement climatique est crucial pour éviter de dépasser les limites fixées par l'Accord de Paris, avec des prévisions indiquant un réchauffement de 2,8 °C. L'utilisation de l'intelligence artificielle peut contribuer à réduire de 5 à 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre d'ici 2030, soutenant les initiatives d'adaptation et de résilience climatique. Bien que 87 % des dirigeants reconnaissent le potentiel de l'IA pour résoudre les problèmes climatiques, des préoccupations subsistent quant à ses risques, notamment en termes d'émissions de GES liées à l'énergie et à l'utilisation de l'eau. Selon des experts, malgré ces défis, l'IA montre déjà des résultats positifs dans la gestion de l'information climatique, les prévisions météorologiques et l'optimisation des empreintes carbone.
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Des exemples concrets d'utilisation de l'IA pour lutter contre le changement climatique sont cités, tels que la prédiction des inondations à Singapour ou la cartographie des panneaux solaires à Lisbonne. Le besoin pour les décideurs politiques de promouvoir le développement responsable de l'IA tout en exploitant son potentiel pour résoudre des problèmes majeurs tels que le changement climatique est souligné. En conclusion, l'application judicieuse de l'IA est considérée comme l'une des mesures climatiques les plus efficaces à prendre actuellement.
Une semaine après les déclarations d'Eric Schmidt, ancien dirigeant de Google, et de Mustafa Suleyman, cofondateur d'Inflection et de DeepMind, plaidant pour la création d'un organisme international régulateur de l'IA, Demis Hassabis, à la tête de Google DeepMind, s'est exprimé à son tour. Hassabis estime que les risques liés à l'IA nécessitent une approche similaire à celle employée dans la lutte contre le changement climatique, soulignant l'urgence d'une réglementation plus poussée.
Le chercheur britannique en intelligence artificielle met en lumière la nécessité de réguler davantage l'IA face aux crises potentielles engendrées par une technologie surpassant l'intelligence humaine. Il affirme que le monde ne peut se permettre de différer sa réponse, insistant sur l'impératif de créer un organisme similaire au Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) pour aborder les dangers de l'IA, notamment ceux liés à la création d'armes biologiques.
Lors d'une interview, Hassabis critique le temps pris par la communauté internationale pour coordonner une réponse mondiale efficace au changement climatique, soulignant les conséquences actuelles de ce retard. Bien qu'il dresse un tableau sombre de la situation, l'expert en IA ajoute une note positive en soulignant le potentiel de l'IA comme l'une des technologies les plus importantes et bénéfiques jamais inventées.
L'IA générative à la croisée des chemins : Éthique, climat et réalité des attentes
Des estimations récentes révèlent que les tâches génératives, comme la génération de texte, sont énergivores, mais l'entraînement des modèles reste encore plus impactant. Des experts suggèrent que l'attention médiatique sur les aspects éthiques de l'IA détourne l'attention de ses conséquences environnementales, appelant à une réflexion approfondie sur l'impact global de l'ubiquité de l'IA générative.
Suite à des échanges avec un chatbot d'IA sur ses inquiétudes liées au changement climatique, un Belge aurait tragiquement mis fin à ses jours. Le chatbot en question, nommé Eliza, a été conçu par une startup américaine de la Silicon Valley et repose sur la technologie GPT-J, une alternative à ChatGPT d'OpenAI. Pendant plusieurs années, Eliza aurait apaisé les inquiétudes de la victime concernant le climat, mais aurait finalement suggéré le sacrifice personnel pour sauver la planète, affirmant que les deux se retrouveraient au paradis. Cet incident soulève des préoccupations quant aux filtres utilisés par les chatbots d'IA et à leur impact sur la santé mentale des utilisateurs.
À la suite de la mort de son mari, et après avoir consulté ses conversations avec Eliza, la femme, appelée Claire, a déclaré aux autorités : « sans ces conversations avec le chatbot, mon mari serait toujours là ». Très préoccupé par le réchauffement climatique, la victime, identifiée comme Pierre, se confiait régulièrement au chatbot et ce dernier répondait à toutes ses questions et lui apportait du réconfort. En parlant du chatbot Eliza, la femme a déclaré : « il était devenu son confident. Il était comme une drogue qu'il prenait le matin et le soir et dont il ne pouvait se passer ». Selon elle, le chatbot d'IA aurait encouragé son mari à se donner la mort
Le monde doit réduire considérablement les émissions de gaz à effet de serre d'ici 2030 pour atteindre les objectifs de l'Accord de Paris. Pourtant, sur la base des trajectoires actuelles, les émissions devraient augmenter de 10 % au cours des huit prochaines années. Cela ne fera qu'accélérer les sécheresses généralisées, les inondations, les chaleurs extrêmes et d'autres impacts dévastateurs à travers le monde.
Dans ce contexte difficile, il est clair qu'une accélération est nécessaire sur tous les fronts de l'action climatique. L'une de ces possibilités réside dans l'intelligence artificielle (IA). Les recherches montrent qu'en développant les applications et les technologies actuellement éprouvées, l'IA pourrait atténuer 5 à 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre d'ici à 2030, soit l'équivalent des émissions annuelles totales de l'Union européenne.
Pour la première fois, l'IA a été mise en avant lors de la COP28 comme l'une des principales solutions potentielles pour lutter contre le changement climatique, la Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques (CCNUCC) ayant annoncé lors de la conférence le Grand défi de l'innovation en matière d'IA afin d'identifier et de soutenir le développement de solutions alimentées par l'IA pour l'action climatique dans les pays en voie de développement.
Le défi écologique de l'IA : Émissions massives, compensations douteuses et réalités climatiques
L'IA nécessite des quantités stupéfiantes de puissance de calcul. Et comme les ordinateurs ont besoin d'électricité et que les GPU (processeurs graphiques) nécessaires tournent à très haute température (et doivent donc être refroidis), la technologie consomme de l'électricité à un rythme colossal. Ce qui, à son tour, entraîne des émissions de CO2 à grande échelle - à propos desquelles l'industrie est extraordinairement timide, tout en se vantant d'utiliser des compensations et d'autres artifices pour simuler la neutralité en matière d'émissions de carbone.
Selon certains analystes, l'IA générative (le terme poli pour ChatGPT et consorts) vient d'atteindre le sommet des attentes exagérées. Cela correspond aux prédictions enfiévrées de l'industrie technologique (sans parler des gouvernements) selon lesquelles l'IA sera transformatrice et bientôt omniprésente. Ce battage médiatique a donné lieu à de nombreuses angoisses concernant son impact sur l'emploi, la désinformation, la politique, etc., ainsi qu'à un grand nombre d'extrapolations anxieuses concernant un risque existentiel pour l'humanité.
En 2019 une étude a estimé l'empreinte carbone de la formation d'un seul grand modèle linguistique (LLM) précoce tel que GPT-2 à environ 300 000 kg d'émissions de CO2, soit l'équivalent de 125 vols aller-retour entre New York et Pékin. Depuis lors, les modèles sont devenus exponentiellement plus grands et leurs empreintes de formation seront donc proportionnellement plus importantes.
L'implication est évidente : la réalisation du rêve de l'industrie de "l'IA partout" (comme l'a dit un jour le patron de Google) conduirait à un monde dépendant d'une technologie qui n'est pas seulement fragile, mais qui a aussi une formidable empreinte environnementale - qui ne cesse de croître. Les chercheurs ont comparé le coût de l'inférence continue de diverses catégories de systèmes d'apprentissage automatique (88 au total), couvrant des modèles spécifiques à une tâche (c'est-à-dire des modèles affinés qui exécutent une seule tâche) et des modèles à usage général (c'est-à-dire ceux - tels que ChatGPT, Claude, Llama etc - formés pour des tâches multiples).
Les résultats sont édifiants. Les tâches génératives (génération de texte, résumé, génération d'images et sous-titrage) sont, comme on peut s'y attendre, plus gourmandes en énergie et en carbone que les tâches discriminatives. Les tâches impliquant des images émettent plus de carbone que celles impliquant uniquement du texte. De manière surprenante (du moins pour ce chroniqueur), l'entraînement de modèles d'IA reste beaucoup, beaucoup plus gourmand en carbone que leur utilisation à des fins d'inférence. Les chercheurs ont tenté d'estimer le nombre d'inférences nécessaires pour que leur coût en carbone soit égal à l'impact environnemental de leur formation. Dans le cas de l'un des plus grands modèles, il faudrait 204,5 millions d'interactions d'inférence, ce qui doublerait l'empreinte carbone de l'IA.
Pour inverser la trajectoire des émissions, il faudra que tous les acteurs concernés - fonctionnaires, chefs d'entreprise et technologues - rament dans la même direction. Les décideurs politiques ont un rôle central à jouer, avec trois domaines prioritaires essentiels qui permettront à l'IA de contribuer à son plein potentiel. Premièrement, les politiques doivent permettre l'innovation et l'adoption de l'IA pour des applications positives pour le climat. Des cadres de partage des données, des investissements dans la recherche, un accès abordable à la technologie et des initiatives éducatives sont nécessaires pour stimuler le développement et le déploiement.
Le rôle crucial des gouvernements dans l'intégration de l'IA pour un avenir climatique durable
Les gouvernements ont un rôle clé à jouer en tant qu'utilisateurs finaux. En l'absence d'objectifs communautaires, nationaux ou sectoriels clairs en matière d'action climatique, l'innovation axée sur l'IA pourrait s'engager dans des directions décousues. L'allocation des ressources serait inefficace. L'établissement de domaines d'innovation prioritaires dans lesquels l'IA pourrait faire progresser l'action climatique de la manière la plus immédiate et la plus efficace, comme l'exploitation de l'IA pour une agriculture résiliente aux inondations, l'adaptation au changement climatique et l'accélération de la transition énergétique, peut débloquer des ressources et focaliser les esprits.
Deuxièmement, les décideurs politiques devraient accélérer l'impact de l'IA sur le climat en donnant la priorité aux cas d'utilisation à fort potentiel et en intégrant des exigences d'efficacité et d'optimisation dans la réglementation industrielle. Les processus existants et les infrastructures patrimoniales dans les secteurs à fortes émissions comme l'aviation, l'industrie manufacturière, la production d'électricité et la construction, pourraient être optimisés plus immédiatement grâce à l'IA, et pas seulement par une reconstruction globale, qui pourrait être coûteuse et prendre trop de temps. Des investissements transformateurs à long terme doivent encore être réalisés, mais un impact plus immédiat devrait être encouragé.
Troisièmement, les décideurs politiques peuvent contribuer à faire en sorte que les ressources informatiques nécessaires aux progrès de l'IA soient alimentées par de l'énergie sans carbone, par exemple en améliorant les réseaux électriques, notamment par une meilleure gestion de la charge, ce que l'IA peut permettre. L'IA peut jouer un rôle essentiel dans notre effort collectif de lutte contre le changement climatique. L'IA est déjà à l'origine de progrès en aidant les individus à obtenir des informations de meilleure qualité et plus exploitables, les entreprises à optimiser leurs opérations et les gouvernements et autres organisations à améliorer leurs prévisions.
La loi allemande sur l'efficacité énergétique comprend des dispositions spécifiques qui obligent les centres de données à acheter de l'énergie renouvelable et à réutiliser la chaleur qu'ils produisent.
Singapour utilise l'IA pour prédire les inondations et tester des infrastructures résistantes aux inondations. La ville de Lisbonne utilise l'IA pour cartographier son inventaire actuel de panneaux solaires et évaluer le potentiel d'expansion. Les données collectées sont ensuite utilisées pour établir des prévisions concernant l'approvisionnement en énergies renouvelables, ce qui permet d'élaborer des codes de construction et des budgets d'incitation. Les Philippines préconisent l'utilisation de l'IA pour relever les défis de l'adaptation au changement climatique et de la réduction des risques de catastrophe.
À la lumière des analyses d'experts et des rapports de chercheurs, il est clair que l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur le climat dépend de la manière dont elle est développée, mise en œuvre et réglementée. D'un côté, l'IA offre des possibilités considérables pour aider à lutter contre le changement climatique. En développant des applications éprouvées, elle pourrait contribuer à réduire de manière significative les émissions mondiales de gaz à effet de serre, tout en renforçant les initiatives d'adaptation et de résilience climatique.
Cependant, il est crucial de reconnaître et de gérer les risques associés à l'utilisation de l'IA pour éviter tout impact négatif sur le climat. Des préoccupations légitimes existent concernant les émissions de gaz à effet de serre liées à l'énergie nécessaires pour alimenter les infrastructures informatiques, en particulier les centres de données utilisés pour l'entraînement des modèles d'IA. Bien que les analyses actuelles montrent que ces émissions restent relativement modestes par rapport à l'ensemble des émissions mondiales, la croissance rapide de l'IA nécessite une vigilance accrue.
De plus, la gestion de l'utilisation de l'eau pour le refroidissement des centres de données constitue une préoccupation importante. Bien que les chiffres actuels indiquent un impact global limité, des efforts doivent être déployés pour minimiser toute pression sur les ressources en eau locales. L'IA a le potentiel d'être un atout majeur dans la lutte contre le changement climatique, mais son déploiement doit être guidé par des politiques et des pratiques responsables. Il est impératif que les entreprises, les chercheurs et les gouvernements collaborent pour minimiser les risques environnementaux, tout en maximisant les avantages positifs que l'IA peut apporter à la durabilité climatique.
Simon Stiell de l'ONU souligne l'essor de l'IA dans la bataille pour le climat
Lors d'un événement de haut niveau organisé par le comité exécutif de la technologie des Nations unies sur le changement climatique (TEC), en collaboration avec Enterprise Neurosystem, une communauté d'intelligence artificielle open source et à but non lucratif sur le changement climatique, en collaboration avec la présidence de la COP28, le lancement du Grand défi de l'innovation a été annoncé. Cet événement vise à exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle pour lutter contre le changement climatique. Simon Stiell, secrétaire exécutif de l'ONU pour le changement climatique, souligne l'importance de cette initiative pour autonomiser les innovateurs dans les pays en développement malgré les défis et les risques associés à l'IA.
Omar Sultan Al Olama, ministre d'État chargé de l'intelligence artificielle aux Émirats arabes unis, insiste sur l'intégration de l'IA dans les politiques nationales pour atténuer le changement climatique. Il souligne la nécessité d'aligner les politiques sur les données climatiques en temps réel, favorisant le développement technologique et la découverte scientifique dans le domaine de l'énergie. L'IA est déjà utilisée pour prédire les schémas climatiques, améliorer le rendement agricole et optimiser les énergies renouvelables.
La COP28 réunit des leaders mondiaux pour discuter de l'utilisation de l'IA dans la transformation de l'action climatique dans les pays en développement, tout en évitant d'aggraver les inégalités d'accès à la technologie. L'initiative reconnaît que le changement climatique nécessite des efforts mondiaux concertés au-delà des frontières géographiques.
Les décideurs politiques du monde entier se sont attachés à promouvoir le développement responsable de l'IA, ce qui est essentiel. Mais ils doivent également mettre en place un programme politique visant à exploiter le potentiel de l'IA pour résoudre des problèmes majeurs tels que le changement climatique. La mise en œuvre de cette technologie par des décisions politiques intelligentes pourrait s'avérer l'une des mesures climatiques les plus efficaces que nous puissions prendre aujourd'hui, et constituerait un premier pas essentiel vers la réalisation des objectifs de réduction significative des émissions au cours de cette décennie.
Sources : Google, United Nations, Climate change
Et vous ?
Pensez-vous que les avantages potentiels de l'intelligence artificielle dans la lutte contre le changement climatique justifient les inquiétudes liées à son impact environnemental ? Comment pourrions-nous équilibrer ces deux aspects ?
Voyez-vous des alternatives ou des innovations émergentes qui pourraient atténuer l'empreinte environnementale de l'intelligence artificielle tout en préservant ses avantages pour la lutte contre le changement climatique ?
En considérant les défis environnementaux, pensez-vous que l'intelligence artificielle devrait être réglementée de manière plus stricte, et comment cela pourrait-il être mis en œuvre de manière efficace à l'échelle mondiale ?
Voir aussi :
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