Vers une intelligence artificielle durable : coûts, enjeux, pistes concrètes

L’intelligence artificielle change notre monde, mais elle porte aussi une empreinte écologique croissante. Énergie, eau, métaux rares : chaque innovation pèse sur la planète. Pour que l’IA ne devienne pas un piège climatique, il faut agir dès maintenant, sur tous les fronts, dans les infrastructures comme dans les usages.

L’IA : une croissance énergétique rapide

L’IA, les centres de données, l’informatique en nuage : tous consomment de plus en plus. Aujourd’hui ils accaparent entre 1 % et 2 % de la consommation électrique mondiale. Même si certains scénarios optimistes rappellent qu’on peut limiter la casse, les prévisions montrent une montée inévitable des besoins.

Par exemple, en 2022, la consommation d’énergie liée aux centres de données — y compris ceux dédiés à l’IA — était d’environ 460 térawattheures (TWh). Ensuite, on estimait en 2024 qu’elle pourrait atteindre 900 TWh d’ici à 2030. Des progrès techniques ont toutefois permis de réviser certains chiffres à la baisse : des modèles plus efficaces, un refroidissement amélioré, des datacenters mieux conçus.

Dans ce contexte, les comparaisons sont éclairantes : la demande électrique du secteur des véhicules électriques pourrait atteindre 854 TWh en 2030, celle des chauffages domestiques ou industriels se situer autour de 486 TWh. Cela montre l’ampleur des défis à venir.

Refroidissement, matériel, optimisation : les leviers d’action

Refroidissement liquide et immersion

Les centres de données traditionnels, refroidis à l’air, atteignent leurs limites techniques et écologiques quand l’IA impose des températures élevées. Le refroidissement liquide gagne du terrain : l’eau conduit la chaleur mieux que l’air, ce qui réduit la consommation d’énergie.

L’immersion — plonger entièrement les serveurs dans un liquide non conducteur — est une piste prometteuse. Associée à des plaques de refroidissement ciblées pour les composants les plus chauds (CPU, GPU), elle permet de répartir la charge thermique de manière plus homogène et d’améliorer l’efficacité énergétique globale des installations.

Choix des modèles d’IA et des architectures matérielles

Toutes les tâches d’IA ne requièrent pas les GPU les plus puissants. Parfois, un matériel plus simple, moins énergivore, peut suffire si l’on ajuste les objectifs.

Par ailleurs, l’entraînement des modèles — qui est souvent la phase la plus consommatrice — peut être planifié pour utiliser des sources d’énergie renouvelable. Déplacer des opérations d’entraînement vers des régions où l’électricité est plus verte réduit significativement les émissions de CO₂.

Un autre point : étudier l’empreinte carbone de fabrication du matériel. Par exemple, certains GPU haut de gamme ont une empreinte trois fois plus élevée que des GPU de génération antérieure ou moyenne pour des tâches similaires.

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Eau, métaux rares, recyclage : ressources sous pression

L’eau est une ressource clé, souvent sous-estimée dans les calculs d’impact. Un simple exemple : une recherche Internet classique utilise environ 0,5 millilitre d’eau. Une version avec IA consomme près de 25 ml — 50 fois plus. À grande échelle, cela devient un enjeu sérieux.

Du côté des métaux, lithium, nickel, cuivre, palladium, or… leur extraction engendre pollution, consommation d’eau massive, émissions de CO₂ élevées, et parfois des tensions géopolitiques. Il est crucial de promouvoir la réutilisation des composants, le recyclage des déchets électroniques.

Des techniques comme la pyrolyse permettent de décomposer des composants complexes pour récupérer certains métaux, l’électrolyse aide à les purifier. Ces procédés ne remplacent pas tout, mais ils transforment une partie du problème en opportunité.

Responsabilité partagée : utilisateurs, entreprises, régulateurs

Pour les entreprises

Les entreprises qui conçoivent ou utilisent l’IA doivent intégrer la durabilité dès la conception. Cela signifie choisir une infrastructure adaptée, planifier l’entraînement avec des sources d’énergie renouvelable, privilégier des datacenters efficaces thermiquement, et monitorer l’empreinte carbone de chaque composant.

Pour les utilisateurs

Même les usages quotidiens comptent. Un courriel lourd, une vidéo haute définition, un usage excessif des data : tout cela cumule. Être conscient de ses usages, compresser, privilégier des formats légers, optimiser ses réglages — ce sont des gestes simples mais efficaces.

Pour les décideurs publics et les régulateurs

Des lois, des normes, des incitations fiscales ou réglementaires peuvent pousser à l’éco-conception, à la transparence sur les émissions carbone, à la limitation des usages non essentiels. Le numérique doit être un secteur dans lequel la norme est la sobriété.

Des gains progressifs mais indispensables

Le défi n’est pas d’arrêter le progrès. L’IA apporte des bénéfices — dans la santé, l’éducation, l’efficacité industrielle, la science. Le défi est de rendre ces bénéfices compatibles avec la survie écologique de notre planète.

Chaque amélioration, chaque optimisation, chaque décision durable compte. Refroidissement plus efficace, modèle matériel adapté, recyclage, choix énergétiques responsables, régulations : tous ces leviers, pris ensemble, peuvent éviter que l’IA ne se transforme en piège climatique.