Les entreprises technologiques mélangent l’intelligence artificielle traditionnelle avec l’IA générative en affirmant que cette technologie gourmande en énergie pourrait aider à prévenir le changement climatique, selon un rapport. La majorité des allégations selon lesquelles l’IA pourrait contribuer à lutter contre le dérèglement climatique font référence à l’apprentissage automatique et non aux chatbots énergivores et outils de génération d’images qui alimentent la croissance explosive des centres de données à forte consommation de gaz.
Cette recherche, commandée par des organisations à but non lucratif comme Beyond Fossil Fuels et Climate Action Against Disinformation, n’a trouvé aucun exemple où des outils populaires tels que Gemini de Google ou Copilot de Microsoft entraînaient une réduction « matérielle, vérifiable et substantielle » des émissions de gaz à effet de serre.
Ketan Joshi, analyste en énergie et auteur du rapport, a déclaré que les tactiques de l’industrie étaient « détournantes » et reposaient sur des méthodes éprouvées qui s’apparentent au « greenwashing ». Il a comparé cela aux entreprises pétrolières qui mettent en avant leurs modestes investissements dans des panneaux solaires tout en surestimant le potentiel de la capture du carbone.
« Ces technologies ne compensent qu’une fraction dérisoire des émissions par rapport aux énormes émissions de leur cœur de métier », a déclaré Joshi. « Les grandes entreprises technologiques ont adopté cette approche et l’ont améliorée et élargie. »
La majorité des allégations examinées provenaient d’un rapport de l’Agence internationale de l’énergie (AIE), revu par des entreprises technologiques majeures, et de rapports d’entreprise de Google et Microsoft. Le rapport de l’AIE, qui a consacré deux chapitres aux bénéfices climatiques potentiels de l’IA traditionnelle, avait une division à peu près égale entre les allégations reposant sur des publications académiques, des sites web d’entreprise et celles ne présentant aucune preuve.
Selon l’analyse, les revendications étudiées, publiées lors du sommet sur l’impact de l’IA à Delhi cette semaine, montrent que l’industrie technologique présente de manière trompeuse des solutions climatiques et de pollution carbone comme un ensemble en « mélangeant » les types d’IA.
Sasha Luccioni, responsable de l’IA et du climat chez Hugging Face, une plateforme et communauté open-source d’IA, a précisé que ce rapport ajoutait de la nuance à un débat qui a souvent amalgamé des applications très différentes. « Lorsque nous évoquons des IA relativement nuisibles pour la planète, il s’agit principalement de l’IA générative et des grands modèles de langage », a-t-elle déclaré, appelant l’industrie à être plus transparente concernant son empreinte carbone.
Quant aux allégations « vertes » pour l’IA traditionnelle, l’analyse a révélé qu’elles reposaient souvent sur des preuves faibles non vérifiées de manière indépendante. Seul 26 % des allégations vertes citées reposaient sur des recherches académiques publiées, tandis que 36 % ne citaient aucune preuve.
Un exemple marquant mentionné dans le rapport est la revendication selon laquelle l’IA pourrait contribuer à atténuer 5 à 10 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre d’ici 2030. Ce chiffre, réitéré par Google aussi récemment qu’avril dernier, était issu d’un rapport commandé auprès de BCG, un cabinet de conseil, qui citait un billet de blog de 2021 en se basant sur son « expérience avec les clients ».
Les centres de données consomment seulement 1 % de l’électricité mondiale, mais leur part de l’électricité américaine devrait plus que doubler pour atteindre 8,6 % d’ici 2035, selon BloombergNEF. L’AIE prévoit qu’ils représenteront au moins 20 % de l’augmentation de la demande électrique dans le monde riche d’ici la fin de la décennie.
Bien que la consommation d’énergie d’une simple requête comme celle d’un grand modèle de langage tel que ChatGPT puisse être équivalente à faire fonctionner une ampoule pendant une minute, les divulgations partielles de l’industrie indiquent que cela augmente considérablement pour des fonctions complexes telles que la génération vidéo ou la recherche approfondie, ce qui inquiète certains chercheurs en énergie sur la rapidité et l’ampleur de cette croissance.
Un porte-parole de Google a affirmé que : « Nos estimations de réduction des émissions reposent sur un processus de justification robuste fondé sur les meilleures sciences disponibles, et nous avons partagé de manière transparente les principes et la méthodologie qui le guident. » Microsoft a décliné de commenter, tandis que l’AIE n’a pas répondu aux demandes.
Joshi a insisté sur le fait que le discours autour des bénéfices climatiques de l’IA devait être « ramené à la réalité ». « Le lien fallacieux entre un grand problème et une petite solution détourne l’attention des préjudices tout à fait évitables causés par une expansion incontrôlée des centres de données », a-t-il conclu.
Points à retenir
- Les entreprises technologiques confondent souvent l’IA traditionnelle et générative dans le débat sur le changement climatique.
- La majorité des affirmations sur les bénéfices climatiques de l’IA reposent sur des assertions recyclées plutôt que sur des preuves solides.
- Le rapport de l’AIE est un des principaux documents sur lequel s’appuient ces revendications, mais il présente une incohérence dans ses sources.
- Les technologies énergivores posent des défis croissants, impactant l’environnement de manière paradoxale.
- Une transparence accrue sur l’empreinte carbone de l’IA est essentielle pour mieux comprendre son impact global.
En tant qu’observateur passionné de l’évolution technologique et de ses relations avec notre environnement, je me demande à quel point il est crucial d’évaluer de manière honnête et précise le potentiel de ces technologies. Est-il acceptable de minimiser les répercussions négatives en faveur d’une vision optimiste ? La réflexion sur cet équilibre pourrait s’avérer déterminante pour l’avenir de nos sociétés face aux défis climatiques qui se profilent à l’horizon.