Comment l’intelligence artificielle peut-elle aider l’environnement ?

L’intelligence artificielle (IA) génère un fort impact environnemental. Les data centers abritant les données consomment une énergie colossale et des millions de litres d’eau. L’IA fait partie intégrante de la pollution numérique croissante. Son empreinte carbone ne cesse d’augmenter. Alors, comment l’IA et l’environnement pourraient-ils faire bon ménage ? Paradoxalement, l’intelligence artificielle permet de surveiller les émissions de gaz à effet de serre. Elle optimise la gestion des ressources. En matière de transition énergétique, elle s’applique même aux énergies renouvelables. Le défi actuel est de la rendre plus verte. Cela passe, entre autres, par le développement de modèles durables. Si elle réduit son impact, l’IA pourrait devenir un acteur majeur de la transition écologique.

L’impact environnemental de l’IA : entre opportunité et menace

Avec le développement de l’intelligence artificielle, les entreprises se libèrent de tâches chronophages et répétitives. Toutefois, son impact environnemental est loin d’être négligeable. Ainsi, une cohabitation sereine entre l’IA et l’environnement se heurte à différents défis.

La consommation énergétique colossale des data centers

Les data centers, ces centres informatiques qui hébergent les données, sont très gourmands en énergie. En 2022, ils ont consommé environ 460TWh d’électricité au niveau mondial, selon un rapport de l’Agence internationale de l’énergie (AIE).

Cela représente 2 % de la demande mondiale en électricité. Une seule requête à une IA générative comme ChatGPT pourrait consommer 10 fois plus d’électricité qu’une recherche Google, d’après l’AIE.

Les data centers sont également gourmands en eau. L’entreprise américaine Google a ainsi révélé qu’elle avait utilisé 28 milliards de litres d’eau, dans son rapport environnemental de 2023. Le tiers a servi à refroidir ses centres de données.

La pollution numérique et l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle

L’industrie du numérique ne cesse d’évoluer. Les équipements doivent être régulièrement remplacés. En France, selon l’Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie (Ademe), 20 millions de tonnes de déchets sont produits chaque année. Ce chiffre concerne l’ensemble du cycle de vie des équipements.

Avec l’explosion des besoins en intelligence artificielle, l’empreinte carbone du numérique a explosé ces dernières années. Géant de la recherche en ligne, Google a vu ses émissions de gaz à effet de serre (GES) augmenter de 48 % en 2023 par rapport à 2019.

Des entreprises comme Amazon ou Microsoft sont également confrontées à cette hausse de la pollution numérique. Au niveau mondial, en 2026, l’IA pourrait représenter 0,9 % des émissions de GES, selon l’AIE.

L’intelligence artificielle au service de la consommation énergétique

En matière environnementale, l’IA joue un rôle de plus en plus prépondérant dans la gestion des ressources énergétiques. Ses performances s’appliquent notamment au domaine de l’énergie renouvelable.

Une gestion plus efficace des ressources grâce à des algorithmes

Les algorithmes de l’IA aident à mieux gérer les ressources en énergie. Par exemple, grâce à l’intelligence artificielle, des batteries de stockage sont désormais capables d’ajuster leur fonctionnement selon les besoins énergétiques en cours ou à venir. Par l’intermédiaire d’une maintenance prédictive, l’IA peut anticiper les pannes. Des analyses en temps réel permettent d’améliorer le rendement énergétique.

L’IA et l’environnement : des technologies appliquées à l’énergie renouvelable

Les sources d’énergie renouvelable, comme l’éolien ou le solaire, sont intermittentes. Prévoir leurs fluctuations reste un vrai casse-tête. L’utilisation de technologies d’IA permet d’harmoniser production et consommation.

• Production : les algorithmes de l’IA analysent les données météorologiques en continu. Les opérateurs connaissent en amont la production d’énergie future. Ils maximisent ainsi l’efficacité du réseau électrique.
• Consommation : les algorithmes de l’IA prédisent avec précision les fluctuations de la demande énergétique. Ils anticipent les pics de consommation. La distribution d’énergie est ajustée en conséquence .

Lutte contre le changement climatique : quelles applications concrètes ?

L’IA et l’environnement ne sont pas antinomiques. Dans la lutte contre le changement climatique, l’intelligence artificielle comprend plusieurs atouts pour favoriser le développement durable. L’analyse des rejets de GES dans l’atmosphère et l’optimisation du transport et de la logistique en font partie.

La surveillance et l’analyse des émissions de gaz à effet de serre

À l’avenir, l’IA pourrait être utilisée pour surveiller les émissions de gaz à effet de serre. Elle agirait en complément de données d’observation de la Terre par satellite. C’est ce que montre une étude de l’Académie suisse des sciences techniques.

En traitant de grandes quantités de données en temps réel, les algorithmes basés sur l’IA sont capables de créer des cartes globales des rejets de CO2 et de méthane. Ces données pourraient permettre de repérer les principaux pollueurs et de mesurer la quantité de gaz à effet de serre qu’ils émettent.

L’optimisation du transport et de la logistique

L’industrie utilise de plus en plus l’intelligence artificielle. Les algorithmes optimisent le transport et la logistique des entreprises. Itinéraires en temps réel, analyse de données pour gérer les stocks : l’IA agit concrètement sur leur empreinte carbone.

Des itinéraires optimisés, une empreinte de CO2 réduite

Les modèles d’IA optimisent les itinéraires de transport. Ils analysent en temps réel des données sur le trafic, la météo, les accidents routiers. En résulte un gain de temps, une réduction des coûts de transport, mais aussi de l’empreinte carbone de l’entreprise. Ici, l’IA et l’environnement sont complémentaires.

L’analyse de données afin de mieux gérer les stocks

Dans le transport et la logistique, la gestion des stocks est cruciale. Les modèles d’IA sont capables d’analyser les données passées et de prévoir la demande. Cela permet d’optimiser la gestion des stocks. En conséquence, les coûts liés au surstockage baissent drastiquement. L’empreinte écologique des entrepôts est amoindrie.

L’automatisation de la chaîne logistique

Lorsqu’elle s’allie à la robotique, l’IA peut par ailleurs automatiser la chaîne logistique des entrepôts. Elle remplace alors du matériel de manutention alimenté grâce aux énergies fossiles. Par conséquent, l’empreinte écologique des entreprises diminue.

Vers une IA plus responsable et écologique

Et si à l’avenir, l’IA et l’environnement parvenaient à coexister ? Pour atteindre ce qui relève pour l’heure de l’utopie, les chercheurs doivent relever plusieurs défis. En particulier, concevoir une intelligence artificielle plus écologique et durable afin de réduire son impact.

La Green AI, une intelligence artificielle plus verte

Face à l’impact écologique de l’IA, une approche, appelée Green AI, a vu le jour. Il s’agit de concevoir des modèles d’intelligence artificielle plus durables. Afin de limiter la pollution, des modèles d’IA pré entraînés peuvent être réutilisés. Ils réalisent des tâches différentes, mais similaires.

L’empreinte carbone de l’IA peut aussi être réduite en choisissant des data centers plus verts pour le stockage et le calcul. Ces centres de données sont alimentés en énergie renouvelable. Ils utilisent également moins d’eau.

3 façons de réduire l’impact des technologies numériques sur l’environnement

La pollution environnementale liée au numérique émane principalement des data centers où sont stockées les données. C’est au cœur du réacteur, dans ces centres de données, qu’il faut agir.

Favoriser l’énergie renouvelable pour alimenter les centres de données

Des entreprises comme Google font déjà fonctionner ces éléments centraux de l’infrastructure numérique en partie grâce à l’énergie renouvelable. Le géant de la recherche en ligne vise, d’ailleurs, la neutralité carbone d’ici 2030.

Miser sur le refroidissement par immersion liquide pour utiliser moins d’eau

Pour refroidir leurs centres de données, les entreprises se tournent, par ailleurs, vers des technologies plus vertes. Parmi elles, le refroidissement par immersion liquide. Il limite l’utilisation d’eau et réduit ainsi l’empreinte hydrique du data center.

Créer des IA plus légères pour une consommation moindre

L’optimisation des algorithmes est une autre piste pour limiter l’impact du numérique sur l’environnement. La conception de modèles plus légers réduit la puissance indispensable à leur entraînement et à leur développement.

Malgré les défis climatiques actuels, l’IA et l’environnement pourraient cohabiter sans que la première ne phagocyte le second à l’avenir. L’intelligence artificielle pourrait même se transformer en atout face à la crise climatique. Seul impératif : que sa voracité énergétique soit réduite. Selon l’AIE, en 2026, la hausse de la consommation électrique des centres de données pourrait être équivalente à la consommation d’un pays comme la Suède. Vous vous intéressez à la transition écologique ? Découvrez les formations de l’ESI Business School.