Quel est l'impact écologique de l'utilisation de l'intelligence artificielle

Le chercheur Stéphane Roche s'intéresse aux enjeux socioécologiques des nouvelles technologies.

- Yan Doublet - Université Laval

Chaque requête envoyée à une intelligence artificielle semble immatérielle. Pourtant, derrière les réponses générées en un claquement de doigts se cachent d'immenses centres de données énergivores, une consommation d'eau colossale et une empreinte carbone bien réelle.

Directeur de l'Institut en environnement, développement et société et spécialiste des enjeux environnementaux et numériques, Stéphane Roche décrypte ce phénomène qui inquiète Maggy.

«On associe souvent l'intelligence artificielle (IA) à des usages "immatériels": écrire un texte, traduire une langue, analyser des données. Pourtant, l'IA repose sur des infrastructures bien concrètes, dont l'impact écologique est loin d'être négligeable.

Tout d'abord, certaines IA généralistes consomment beaucoup d'énergie. Les systèmes d'IA, en particulier les IA génératives, fonctionnent grâce à de puissants serveurs regroupés dans des centres de données actifs en continu. Une seule requête peut demander bien plus d'électricité qu'une recherche internet classique. Si cette électricité provient de sources fortement carbonées, les émissions de gaz à effet de serre augmentent rapidement.

Mais l'empreinte énergétique n'est qu'une partie du problème. Les serveurs chauffent et doivent être refroidis, souvent à l'aide de grandes quantités d'eau douce. Dans un contexte de sécheresses plus fréquentes, cette pression sur la ressource soulève des questions importantes.

À cela s'ajoute la fabrication des équipements. Serveurs, processeurs, ordinateurs et téléphones nécessitent des métaux rares et des ressources extraites aux quatre coins du monde, avec des impacts environnementaux et sociaux souvent invisibles pour les usagers. La fin de vie de ces appareils génère également des déchets électroniques difficiles à recycler.

Enfin, l'IA peut encourager des usages numériques plus nombreux et plus rapides: recommandations automatisées, consommation facilitée, services toujours disponibles. Ces "effets rebond" peuvent atténuer, voire annuler, les gains d'efficacité technique obtenus par écoconception.

Le défi n'est donc pas seulement de rendre l'IA plus performante, mais de réfléchir collectivement à la priorisation des usages, à leur utilité réelle et à leur compatibilité avec la transition écologique.»

Propos recueillis par Matthieu Dessureault