Une conversation avec ChatGPT, ça peut consommer 50 centilitres d'eau."
Derrière l'émergence de l'intelligence artificielle se cachent plusieurs enjeux environnementaux : besoins énergétiques, consommation d'eau, extraction de minerais, construction de data centers et d'infrastructures... Notre journaliste Florian Thomas
a fait le point avec Julia Meyer et Thomas Brillant, ingénieurs spécialistes du numérique à l'Ademe.
Derrière l'émergence de l'intelligence artificielle se cachent plusieurs enjeux environnementaux : besoins énergétiques, consommation d'eau, extraction de minerais, construction de data centers et d'infrastructures... Notre journaliste Florian Thomas
a fait le point avec Julia Meyer et Thomas Brillant, ingénieurs spécialistes du numérique à l'Ademe.
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00:00C'est une carte graphique qui est utilisée pour n'importe quel IA génératif.
00:04On en a des dizaines de milliers en fait, dans les data centers.
00:07Donc c'est ça aussi qui a un impact sur l'environnement.
00:09Une recherche factuelle sur ChatGPT au lieu d'aller sur Wikipédia,
00:12ça va être beaucoup plus consommateur.
00:13Et donc si on se met à remplacer Wikipédia par exemple par ChatGPT,
00:17globalement on aura le même usage, mais qui sera bien plus consommateur qu'avant.
00:21On sait qu'une conversation avec ChatGPT par exemple, ça peut consommer 50 cl d'eau.
00:24Il y a le patron d'Alphabet, donc la maison mère de Google,
00:27qui a déclaré dans Reuters que le fait d'intégrer BARD,
00:30donc le nouveau chatbot, au moteur de recherche Google,
00:33ça allait multiplier par 10 le cours d'une recherche.
00:36On sait que c'est un peu plus, mais il y a un manque de transparence aussi
00:40qui fait qu'on n'a pas de données exactes.
00:43Mais c'est déjà très impressionnant de se dire que c'est la valeur minimale.
00:48Donc ça c'est pour une recherche classique,
00:49site recherche Google améliorée via l'IA.
00:51Mais il y a différents types d'IA et il y a différents types de consommation.
00:54En fait, il y a plein d'usages différents de l'IA.
00:57Typiquement, on peut générer du texte, ou alors des images, ou alors des vidéos.
01:00Il y a des études qui tendent à montrer qu'en fonction des usages,
01:02l'impact va être plus ou moins important.
01:03Et donc typiquement, il y a une étude qui montre qu'en moyenne,
01:08un modèle de génération d'images va consommer jusqu'à 60 fois plus
01:11qu'un modèle de génération de texte.
01:12Donc c'est bien pire de générer une image que de générer du texte,
01:15et pas encore davantage pour une vidéo.
01:17Donc ça ne serait pas 10 fois plus qu'une recherche Google,
01:19mais ça serait 600 fois plus à priori.
01:21Si c'est pour générer une image par exemple.
01:23Mais en fait, il y a tout un ensemble d'impacts indirects
01:26qui vont être entraînés par l'arrivée de l'IA générative.
01:27Et typiquement, tout un remplacement de certaines choses
01:30qui étaient faites par l'humain auparavant,
01:31qui vont être remplacées par l'IA générative.
01:33Et ça, c'est très difficile à prévoir.
01:34Typiquement, l'Agence internationale de l'énergie
01:36projette dans son scénario pessimiste
01:37un doublement de la consommation énergétique des data centers dans le monde.
01:40C'est d'ici à 2026, pour atteindre jusqu'à 1 000 TWh
01:43de consommation électrique liée aux data centers.
01:45Et ça, c'est pour donner un ordre de grandeur,
01:46c'est équivalent à la consommation électrique d'un pays comme le Japon.
01:48Il y a Cécile Diguet, la directrice du département
01:51Transformation urbaine de l'Agence urbainiste de l'Ile-de-France,
01:54qui a déclaré que seul le secteur des data centers,
01:57ça pourrait mobiliser la puissance de 5 à 7 réacteurs nucléaires d'ici 2030.
02:01Oui, aujourd'hui, l'impact du numérique en France hors IA générative,
02:07c'est 11% de la consommation électrique française.
02:11Par exemple, on sait qu'OpenAI cherche à construire des data centers
02:15d'une puissance équivalente à 5 gigawatts.
02:17Et 5 gigawatts, en fait, c'est une centrale nucléaire,
02:19donc avec plusieurs réacteurs nucléaires.
02:21Donc, c'est vraiment des consommations électriques qui sont colossales.
02:23Après, le sujet sur l'empreinte carbone,
02:24c'est assez compliqué d'estimer les émissions de CO2,
02:27parce que, notamment, ça dépend beaucoup du mix électrique
02:29qui est utilisé pour alimenter les data centers.
02:31Est-ce que l'IA pourrait avoir des impacts positifs ?
02:35D'un point de vue environnemental strict,
02:37l'IA générative, on n'a pas de bénéfices environnementaux connus.
02:40En revanche, il y a pas mal de cas d'usage d'IA
02:42qui peuvent avoir des effets positifs,
02:43notamment, par exemple, des IA qui peuvent prédire des risques climatiques.
02:48Et ensuite, il y a un tas de cas d'usage d'IA
02:51qui peuvent permettre d'optimiser,
02:53typiquement, de l'efficacité énergétique ou ce genre de choses,
02:56et donc de réduire notre consommation.
02:57Mais sauf que ces cas-là sont toujours compensés par des effets rebonds.
03:01Donc, typiquement, l'exemple qui est le plus souvent pris,
03:03c'est celui de la voiture, où les moteurs sont de plus en plus efficients.
03:06Donc, on va consommer de moins en moins d'essence
03:08pour parcourir 100 kilomètres,
03:10mais sauf qu'on va compenser soit en roulant plus,
03:12et donc, à ce moment-là, on compense complètement les gains en efficacité,
03:14soit en ayant des voitures de plus en plus lourdes, de plus en plus grosses,
03:16donc avec des SUV, ce genre de choses.
03:18Et ça va bien compenser les gains qu'on aura fait.
03:20Quand on voit l'explosion de la consommation des data centers liées à l'IA,
03:24l'explosion, elle vient de l'IA générative.
03:27Donc, comme on est sur des nouveaux usages,
03:29il n'y a pas de gain environnemental.
03:31Donc, en termes d'environnement seulement,
03:33les quelques IA, la prévention de risque, etc.,
03:37ça représentera peut-être un gain qui est vraiment minime.
03:40Et c'est ça qui vient bouleverser le secteur parce qu'on a un usage grand public,
03:43donc avec un très grand nombre d'utilisateurs,
03:45des nouveaux usages qu'on n'avait pas anticipés.
03:48Par exemple, ChatGPT, c'est le service qui a atteint les 100 millions d'utilisateurs
03:51le plus rapidement de l'histoire.
03:52En deux mois, ils ont atteint 100 millions d'utilisateurs.
03:54À la fois pour l'IA et globalement pour le numérique,
03:57l'impact environnemental, il est là parce que le numérique, c'est matériel.
04:02Donc, on a tout un tas d'équipements chez nous,
04:04mais il y a tout un tas d'infrastructures,
04:07des milliers d'antennes sur le territoire français et à l'étranger,
04:10des milliers de kilomètres de câbles de cuivre et de fibres
04:16pour faire transiter aussi nos données au sein d'un continent.
04:20Et puis, entre les continents, il y a tout un maillage de câbles sous-marins.
04:25Pour se rendre compte, c'est 35 fois le tour de la Terre
04:29si on devait assembler tous les câbles sous-marins les uns avec les autres.
04:35Et tout ça, c'est juste pour faire transiter la donnée.
04:37Et ensuite, il y a toute la partie centre de données ou data center
04:41qui sert au stockage et au calcul des données.
04:46Et c'est quoi la différence entre utiliser des serveurs pour Internet en général
04:50et des serveurs pour l'IA ?
04:52En fait, les serveurs plus traditionnels, on va dire,
04:55qui peuvent être pour du stockage de données, par exemple dans le cloud,
04:58c'est du stockage de données, donc ça va être des disques durs.
05:00Et donc, des disques durs, ça consomme beaucoup moins
05:03qu'un GPU ou une carte graphique.
05:05Et donc, c'est ça qui fait une grosse différence, en fait.
05:08C'est vraiment la console énergétique qui va être beaucoup moins importante
05:12pour du stockage de données que pour des calculs haute performance
05:16comme ce type-là.
05:17Tous ces équipements nécessitent beaucoup de métaux différents.
05:22Et généralement, ils sont extraits dans des conditions assez désastreuses.
05:29Donc, il y a à la fois des enjeux humains liés à l'extraction
05:33et à la fin de vie de tous ces métaux,
05:35mais aussi des enjeux géopolitiques par rapport à certains pays
05:39qui ont un quasi-monopole de certains métaux
05:42qui sont extraits qu'à certains endroits.
05:45Là-dedans, par exemple, il y a du gallium et du germanium.
05:48C'est deux métaux qui sont extraits essentiellement en Chine.
05:52Et récemment, la Chine a décidé d'arrêter son exportation vers les États-Unis.
05:57Donc, il y a aussi ces enjeux-là de qui est-ce qui possède les métaux
06:02pour fabriquer les futures cartes graphiques
06:07pour faire fonctionner l'IA génératif qui sont à prendre en compte.
06:11Et ce qu'il faut savoir, c'est que le numérique,
06:12c'est le seul secteur économique qui a une croissance exponentielle de l'impact.
06:17C'est-à-dire que la plupart des secteurs, quand on fait la projection,
06:19on arrive à une stabilisation ou voir une décroissance des impacts.
06:22Mais là, pour le numérique, on a vraiment une croissance exponentielle.
06:25Et ça, c'était avant même l'arrivée de l'IA générative.
06:27Si on prend l'ensemble du secteur du numérique en 2022,
06:30on estime aujourd'hui que ça représente 4,4% de l'empreinte carbone de la France.
06:344,4%, ça peut paraître assez faible,
06:36mais en fait, c'est déjà équivalent au secteur des poids lourds.
06:39Donc là, quand on parle de poids lourds, de camions, etc.,
06:41on visualise mieux l'empreinte que ça représente.
06:44Et on estime, du coup, dans une étude de l'ADM avec l'ARCEP,
06:47que cette empreinte pourrait tripler d'ici à 2050.
06:50– En cause de l'IA ?
06:51– C'était avant l'arrivée de l'IA générative, ces projections-là.
06:53Et donc, l'arrivée de l'IA générative, en fait,
06:57vient bouleverser toutes ces projections.
07:00On se dit que le fait de tripler, ce sera probablement bien plus.