Intelligence artificielle et climat, promesses et contradictions

L’intelligence artificielle est redéfinie L’équilibre entre l’innovation et la durabilité. D’une part, il permet aux coupes nettes des émissions dans les secteurs les plus polluants, tels que l’industrie lourde, la construction et le transport, en revanche, il nourrit une croissance vertigineuse de la demande d’énergie mondiale, concentrée sur les centres de données. Deuxième L’Agence internationale de l’énergie (IEA)la consommation électrique liée à l’IA pourrait dépasser celles de l’ensemble du Japon d’ici 2030, tandis que les grandes émissions technologiques ont déjà augmenté de 30 à 50% en quelques années.

En l’absence de normes de gouvernance mondiale et de transparence partagées, le risque est que le potentiel « vert » de l’IA soit neutralisé par ses propres effets secondaires. Un paradoxe technologique qui impose des choix stratégiques urgents.

AI par secteurs à fort impact: des ports à l’acier

L’intelligence artificielle s’avère être un allié stratégique pour décarboniser les secteurs difficiles à transformer. Le port de Rotterdam, l’un des plus occupés au monde, a développé la plate-forme Portxchange pour réduire le temps d’attente des navires dans le port, un déchet d’énergie jusqu’à présent inévitable. Shell a ainsi réduit le « temps d’inactivité » de 20% dans ses aéroports, avec des réflexions en béton sur les émissions. L’adoption s’étend aux secteurs très polluants. Dans l’industrie sidérurgique, responsable de 10% des émissions mondiales de CO2, Gerdau s’est intégré et l’apprentissage automatique pour optimiser l’utilisation de la ferraille métallique dans les fours électriques, réduisant les émissions de 3,3% en 2024 sans interventions matérielles. La société Fero Labs a autorisé cette innovation en analysant des années de production et en suggérant des doses minimales d’alliages supplémentaires pour les normes de qualité.

Même dans le secteur minier, l’IA joue un rôle: Fortescue, australien géant, a utilisé des algorithmes prédictifs pour adapter la consommation d’énergie aux prévisions météorologiques, anticipant les pics de consommation lorsque le soleil brille. Cela a réduit de 9% la capacité nécessaire des usines, avec une économie estimée à 500 millions de dollars.

Dans le secteur de la construction, Brainbox IA a mis en œuvre des systèmes de CVC autonomes dans 600 magasins dans la chaîne d’arbre en dollars, intégrant les données météorologiques et les capteurs environnementaux. Résultat: – 8 GWh et plus d’un million de dollars d’épargne. Dans le domaine de l’infrastructure, lui et IBM ont permis à la production d’électricité de l’Ontario et à un dimanche de sauver des millions et de prolonger la durée de vie utile des plantes, évitant potentiellement 750 000 tonnes de CO2. Enfin, logistique. UPS a optimisé les routes quotidiennes de ses courriers avec l’IA, Étiqueter jusqu’à 22 km de voyage quotidien par véhicule.

Cargill Ocean Transportation et Maersk ont ​​réduit les temps de chargement et de consommation de carburant grâce à une analyse en temps réel des itinéraires, ce qui permet d’économiser jusqu’à 1,5 million de tonnes de CO2 par an. Un exemple tangible de comment « Marron à vert » être plus qu’un slogan.

Le potentiel énergétique de l’IA selon l’IEA

Selon l’Agence internationale de l’énergie, l’adoption généralisée des solutions à la demande énergétique industrielle d’environ 8 exajouules (EJ) d’ici 2035 pourrait se décomposer: c’est ce que tout le Mexique consomme en un an. 5 autres EJ pourraient être épargnés dans les secteurs non industriels. L’IA s’avère particulièrement efficace dans la gestion prédictive des réseaux électriques, dans la réduction de la consommation de carburants dans les transports et dans la détection des émissions invisibles du méthane.

La contribution de l’IA est donc double: elle peut optimiser les systèmes existants et accélérer la transition vers des sources renouvelables. Ces avantages ne seront pas automatiques, la transparence et l’orientation systémique seront nécessaires: ce n’est qu’avec des politiques publiques cohérentes et une incitation à l’amélioration continue sera possible de consolider l’IA comme un effet de levier positif pour le climat.

Les coûts cachés de l’IA: énergie, CO2 et paradoxe d’efficacité

L’IA n’est pas seulement une solution: elle fait également partie du problème. L’infrastructure qui le prend en charge est énergique. En Irlande, 20% de l’électricité est déjà consommée par les centres de données. Dans le comté de Loudoun (Virginie), Des besoins de plus de 13 GW sont attendus d’ici 2038, plus que la consommation actuelle de l’ensemble de l’Irlande.

La consommation mondiale de centres de données pourrait augmenter de 50% d’ici 2027, et 165% à 2030, selon Goldman Sachs. L’IEA estime que l’IA pourrait profiter de la consommation électrique mondiale des centres de données dans les cinq ans.

MoitiéPar exemple, il a consommé 27,5 GWh pour la formation du modèle LLAMA 3.3, l’équivalent de l’énergie annuelle de 7 500 maisons. Les émissions directes étaient de 11 390 tonnes de CO2, mais Meta affirme que l’utilisation des crédits pour les énergies renouvelables compensera l’impact. Cependant, de nombreux experts remettent en question l’efficacité réelle de ces compensations.

La phase d’inférence, c’est-à-dire l’utilisation de modèles, représente jusqu’à 96% de la consommation totale d’énergie. Des modèles complexes tels que ceux des images de génération nécessitent jusqu’à 3 000 fois plus d’énergie que les modèles de manipulation textuelle légers.

Les nouveaux modèles de « raisonnement », plus lents mais capables d’une pensée articulés, augmentent à nouveau la consommation, annulant les gains d’efficacité obtenus à partir de modèles précédents tels que Deepseek V3. Nous sommes devant le classique Effet de rebond: Plus d’efficacité, une plus grande utilisation, une plus grande consommation d’énergie.

Un phénomène déjà observé au XIXe siècle avec des machines à vapeur, dont l’amélioration a poussé l’industrie à consommer encore plus de charbon. Le même mécanisme a été répété dans d’autres contextes technologiques: pensez simplement au trafic aérien, où les moteurs plus efficaces n’ont pas ralenti la croissance des vols, mais ils l’ont encouragé. Une leçon que l’IA moderne semble encore avoir à apprendre, surtout si elle n’est pas accompagnée de règles et d’incitations qui freinent l’excès d’utilisation.

En plus des algorithmes, il y a un besoin de gouvernance mondiale

La transition vers une IA durable nécessite des règles, pas seulement de bonnes intentions. Jusqu’à présent, les politiques publiques ont été faibles ou fragmentaires. L’Europe a fait une première étape en imposant, depuis 2026, l’obligation pour les modèles « à haut risque » de signaler sa consommation d’énergie. Mais ailleurs, en particulier aux États-Unis, l’auto-régulation volontaire est toujours dominée. La transparence est la première pièce. Sans données ouvertes sur la consommation, les émissions et les performances, il est impossible d’exercer un chèque.

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises, y compris des géants comme Openai, ne publient pas de mesures sur leurs modèles plus avancés.

Un deuxième front concerne l’architecture des centres de données. L’IEA propose de les rendre flexibles, capables de déplacer les charges de travail au fil du temps et de l’espace, s’adaptant à la disponibilité intermittente des sources renouvelables.

Troisièmement, la puissance de marché de la Big Tech doit être mise au service de la transition. Au lieu de simplement compenser, des sociétés telles que Microsoft, Google et Amazon, qui acquièrent déjà de grands volumes d’énergie verte, pourraient financer directement de nouvelles capacités renouvelables ou faire pression pour des réformes réglementaires qui facilitent l’intégration du nucléaire géothermique et modulaire. Nous devons empêcher l’IA de devenir un accélérateur de la crise climatique, afin de ne pas mettre fin au mur-e …

L’IA doit être traitée comme une ressource stratégique mondialeCela signifie que la visibilité, la responsabilité et un cadre partagé d’énergie et de gouvernance environnementale sont nécessaires.

Intelligence artificielle et climat: perspectives émergentes et modèles d’action

En plus des initiatives les plus consolidées, des propositions et des expériences radicales émergent de la construction de centres de données alimentés par l’énergie nucléaire modulaire, à l’utilisation d’agents d’IA capables d’auto-géré l’efficacité énergétique interne des infrastructures numériques. Certaines entreprises, telles que Microsoft et Amazon, sont déjà les principaux acheteurs d’énergies renouvelables au monde grâce à des contrats à long terme (PPA), tandis que les startups et les établissements universitaires travaillent sur une référence d’efficacité publique, comme HuggingFace avec Salesforce.

Duper Et d’autres agences environnementales internationales testent l’IA pour détecter les pertes de méthane et les déchets d’eau dans les systèmes urbains en temps réel. Cela confirme comment l’IA peut non seulement réduire l’impact environnemental direct, mais aussi pour améliorer les compétences de surveillance écologique à l’échelle mondiale. Cependant, même les approches les plus prometteuses risquent d’être neutralisées par le principe connu sous le nom de « Paradoxe de Jevons« : En améliorant l’efficacité et en réduisant les coûts, l’augmentation de la consommation est encouragée.

Il en va de même pour la génération d’images ou l’adoption de Agents de raisonnement IA: Plus ils sont puissants, plus ils sont utilisés, plus il faut d’énergie pour les nourrir.

Conclusions

L’intelligence artificielle représente aujourd’hui une jonction cruciale entre l’accélération technologique et la responsabilité environnementale. Il peut s’agir d’un catalyseur extraordinaire pour réduire l’empreinte de carbonate des secteurs les plus polluants, comme indiqué les cas de béton dans l’industrie lourde, la logistique et les bâtiments. Il a également un potentiel important dans la gestion intelligente des réseaux électriques et la surveillance environnementale. Les coûts cachés liés à la formation et l’utilisation des modèles, l’augmentation de la consommation d’énergie dans les centres de données et le risque d’effet de rebond rendent un système de gouvernance mondial essentiel.

Sans transparence, normes partagées et investissements dans les énergies renouvelables, l’IA risque d’aggraver, plutôt que de réduire, la crise climatique. De cette prise de conscience qu’un nouvel programme partagé entre les entreprises, les institutions et les communautés scientifiques doit commencer; Il est urgent que les institutions, les entreprises et les communautés scientifiques travaillent ensemble pour définir des normes partagées, des métriques publiques et des outils réglementaires.

Nous avons besoin d’un qui n’est pas seulement « intelligent », mais aussi durable. L’avenir numérique, s’il veut être vraiment vert, devra apprendre à mesurer son impact, à le réduire et surtout à le rendre visible pour tout le monde.