Ne pas oublier l'impact environnemental de l'IA

Alors que l'empreinte environnementale des outils numériques, en croissance constante, inquiète les spécialistes depuis plusieurs années, l'explosion des applications de l'intelligence artificielle, extrêmement gourmandes en énergie, fait craindre le pire. Heureusement, quelques entreprises utilisatrices explorent les moyens de modérer leur impact.

Les estimations courantes donnent une fourchette de 2 à 4% des émissions de gaz à effet de serre mondiales dues à l'informatique. Dans le secteur bancaire, en particulier, dont les métiers consistent essentiellement à manipuler de l'information, elle représenterait près de la moitié de la facture globale. Et leurs nouveaux outils favoris sont des gouffres, comme l'illustre l'entraînement de GPT-3 et son utilisation massive de ressources, ayant conduit OpenAI à abandonner son statut sans but lucratif.

Que ce soit, par exemple en Europe, en raison d'un réel souci pour l'avenir de la planète (sincère ou contraint par la réglementation) ou par préoccupation financière face aux coûts de l'électricité nécessaire pour faire fonctionner les économies « digitales », les entreprises sont de plus en plus attentives à leurs approvisionnements. Et les plus avancées en la matière mettent en place des solutions variées, certaines, superficielles, relevant uniquement de l'exercice de communication, et d'autres plus sérieuses.

Parmi les premières, les programmes de compensation gardent leur place privilégiée dans les stratégies en dépit de leur caractère passif (et parfois carrément trompeur). En revanche, les secondes comprennent désormais des approches relativement sophistiquées de relocalisation de la charge, visant à transférer l'exécution des logiciels dans des zones où la production d'énergie est plus verte. Au mieux, des algorithmes viennent même en support afin de réaliser ces mouvements de manière dynamique.

En effet, il n'est pas seulement question d'installer un centre de production (ou de choisir une infrastructure de « cloud ») en Islande (où la géothermie et la température offrent une combinaison favorable), en Irlande (devenue leader grâce à l'éolien) ou dans le nord-est américain (avec ses centrales hydroélectriques), pour ne citer que ces options. Il est aussi possible de basculer automatiquement et en toute transparence, le jour, dans un pays (correctement équipé) à fort ensoleillement puis, la nuit, dans un autre où la météo prévoit des vents puissants, toujours pour ne retenir que cette illustration sommaire.

La démarche est intéressante autant pour les organisations consommatrices, qui peuvent de la sorte optimiser leur bilan carbone, que pour les fournisseurs, dont les cycles de production, dépendant de facteurs externes incontrôlables, sont trop aléatoires pour leur permettre de garantir une source d'électricité stable et fiable. Incidemment, pour peu que les applications exploitées dans ces systèmes « mobiles » soient vraiment utiles, voilà une promesse moins farfelue que celle qui veut faire croire que le bitcoin aurait cette même vertu (alors que son principal usage, aujourd'hui, concerne la spéculation).

Derrière cette vision idyllique il ne faudrait cependant pas perdre de vue une réalité incontournable : l'énergie disponible, surtout la plus propre, n'est pas infinie et les opportunités dont profitent pour l'instant les acteurs en pointe ne sont pas généralisables en l'état. La priorité reste donc et restera encore longtemps, sinon toujours, à la sobriété. Dans ce registre, j'inviterais volontiers les amateurs d'IA à s'interroger systématiquement sur l'équilibre environnemental de chacun de leurs projets : au même titre que ses coûts directs, son bénéfice justifie-t-il les émissions de CO₂ qu'il engendre ?

Photo de Rudy & Peter Skitterians, via Pixabay