L’intelligence artificielle ne se limite pas aux chatbots divertissants : des programmes de plus en plus efficaces entraînés par l’apprentissage automatique font désormais partie intégrante d’usages allant des navigateurs GPS des smartphones aux algorithmes qui régissent les médias sociaux. Mais à mesure que la popularité de l’IA ne cesse de croître, de plus en plus de chercheurs et d’experts constatent son coût environnemental. Former et exécuter un système d’IA nécessite beaucoup de puissance de calcul et d’électricitéet le dioxyde de carbone qui en résulte les émissions sont l’un des moyens par lesquels l’IA affecte le climat. Mais son impact environnemental va bien au-delà de son empreinte carbone.
« Il est important pour nous de reconnaître le CO2 émissions de certains de ces grands systèmes d’IA en particulier », explique Jesse Dodge, chercheur scientifique à l’Allen Institute for AI à Seattle. Il ajoute cependant que « l’impact des systèmes d’IA en général proviendra des applications pour lesquelles ils sont conçus, pas nécessairement du coût de la formation ».
L’effet exact que l’IA aura sur la crise climatique est difficile à calculer, même si les experts se concentrent uniquement sur la quantité de gaz à effet de serre qu’elle émet. En effet, différents types d’IA, comme un modèle d’apprentissage automatique qui détecte les tendances dans les données de recherche, un programme de vision qui aide les voitures autonomes à éviter les obstacles ou un grand modèle de langage (LLM) qui permet à un chatbot de converser, nécessitent tous des quantités différentes. de puissance de calcul pour s’entraîner et courir. Par exemple, lorsque OpenAI a formé son LLM appelé GPT-3, ce travail a produit l’équivalent d’environ 500 tonnes de dioxyde de carbone. Les modèles plus simples produisent cependant des émissions minimes. Ce qui complique encore les choses, c’est le manque de transparence de la part de nombreuses sociétés d’IA, dit Dodge. Cela rend encore plus compliqué la compréhension de l’impact de leurs modèles, lorsqu’ils sont examinés uniquement sous l’angle des émissions.
C’est l’une des raisons pour lesquelles les experts recommandent de plus en plus de traiter les émissions de l’IA comme un seul aspect de son empreinte climatique. David Rolnick, informaticien à l’Université McGill, compare l’IA à un marteau : « Le principal impact d’un marteau est ce qui est martelé, dit-il, et non ce qu’il y a dans le marteau. » Tout comme l’outil peut briser des objets ou enfoncer des clous pour construire une maison, l’intelligence artificielle peut nuire ou aider l’environnement.
Prenez l’industrie des combustibles fossiles. En 2019, Microsoft a annoncé un nouveau partenariat avec ExxonMobil et a déclaré que la société utiliserait la plate-forme de cloud computing Azure de Microsoft. Le géant pétrolier a affirmé qu’en utilisant cette technologie, qui s’appuie sur l’IA pour certaines tâches telles que l’analyse des performances, il pourrait optimiser les opérations minières et, d’ici 2025, augmenter la production de 50 000 barils équivalent pétrole par jour. (Un baril équivalent pétrole est un terme utilisé pour comparer différentes sources de carburant : c’est une unité à peu près égale à l’énergie produite par la combustion d’un baril de pétrole brut.) Dans ce cas, l’IA de Microsoft est directement utilisée pour ajouter davantage de combustibles fossiles, ce qui libérera des gaz à effet de serre lorsqu’il sera brûlé sur le marché.
Dans une déclaration envoyée par courrier électronique à Américain scientifique, un porte-parole de Microsoft a déclaré que l’entreprise estime que « la technologie a un rôle important à jouer pour aider l’industrie à se décarboner, et ce travail doit avancer de manière fondée sur des principes : équilibrer les besoins énergétiques et les pratiques industrielles d’aujourd’hui tout en inventant et en déployant celles de demain. .» Le porte-parole a ajouté que la société vend sa technologie et ses services cloud à « tous les clients, y compris les clients du secteur de l’énergie ».
L’extraction de combustibles fossiles n’est pas la seule application de l’IA qui pourrait nuire à l’environnement. « Il existe des exemples de ce type dans tous les secteurs, comme la foresterie, la gestion des terres, l’agriculture », explique Emma Strubell, informaticienne à l’université Carnegie Mellon.
Cela se voit également dans la manière dont l’IA est utilisée dans la publicité automatisée. Lorsqu’une publicité étrangement spécifique apparaît sur votre fil d’actualité Instagram ou Facebook, les algorithmes publicitaires sont l’assistant derrière le rideau. Cette pratique stimule le comportement de consommation global dans la société, explique Rolnick. Par exemple, avec la publicité fast-fashion, les publicités ciblées poussent une rotation constante de vêtements bon marché produits en série vers les consommateurs, qui achètent ces tenues uniquement pour les remplacer dès qu’une nouvelle tendance arrive. Cela crée une demande plus élevée pour les entreprises de mode rapide, et l’industrie de la mode est déjà collectivement estimée à produire jusqu’à huit pour cent des émissions mondiales. La fast fashion produit encore plus d’émissions liées au transport maritime et entraîne l’accumulation d’un plus grand nombre de vêtements mis au rebut dans les décharges. Meta, la société mère d’Instagram et Facebook, n’a pas répondu Américain scientifiquedemande de commentaire.
Mais de l’autre côté de la médaille, il existe des applications d’IA qui peuvent aider à faire face au changement climatique et à d’autres problèmes environnementaux, tels que la destruction provoquée par de graves ouragans alimentés par la chaleur. L’une de ces applications est xView2, un programme qui combine des modèles d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur avec des images satellite pour identifier les bâtiments endommagés lors de catastrophes naturelles. Le programme a été lancé par la Defence Innovation Unit, une organisation du ministère américain de la Défense. Ses modèles peuvent évaluer les infrastructures endommagées, réduisant ainsi le danger et faisant gagner du temps aux premiers intervenants qui devraient autrement procéder eux-mêmes à ces évaluations. Cela peut également aider les équipes de recherche et de sauvetage à identifier plus rapidement où diriger leurs efforts.
D’autres technologies d’IA peuvent être appliquées directement à l’atténuation du changement climatique en les utilisant pour surveiller les émissions. « Dans la majorité des pays du monde, pour la majorité des émissions liées au changement climatique, la situation est très opaque », explique Gavin McCormick, directeur exécutif de WattTime, une entreprise qui surveille les émissions liées à l’électricité. WattTime est partenaire fondateur de l’organisation à but non lucratif Climate TRACE, dont la plateforme combine vision par ordinateur et apprentissage automatique pour signaler les émissions provenant de sources de pollution mondiales. Premièrement, les scientifiques identifient les émissions provenant des installations surveillées. Ils utilisent ensuite l’imagerie satellite pour identifier les signes visuels des activités à l’origine des émissions – des panaches de vapeur provenant d’une usine, par exemple. Ensuite, les ingénieurs entraînent des algorithmes sur ces données afin d’apprendre aux programmes à estimer les émissions sur la seule base d’entrées visuelles. Les chiffres qui en résultent peuvent ensuite aider les entreprises à déterminer comment réduire leur empreinte carbone, informer les décideurs politiques et demander des comptes aux pollueurs.
À mesure que l’IA devient plus efficace pour résoudre les problèmes environnementaux, par exemple en contribuant à réduire les émissions, elle pourrait s’avérer être un outil précieux dans la lutte contre le changement climatique, si l’industrie de l’IA parvient à réduire ses impacts négatifs sur le climat. « Du point de vue politique, la politique en matière d’IA et la politique climatique ont toutes deux un rôle à jouer », déclare Rolnick. Il recommande en particulier de façonner la politique en matière d’IA de manière à prendre en compte tous les angles de son impact sur le climat. Cela signifie examiner ses applications ainsi que ses émissions et autres coûts de production, tels que ceux liés à l’utilisation de l’eau.
En outre, Dodge ajoute que ceux qui possèdent une expertise en IA, en particulier les personnes au pouvoir dans les entreprises technologiques, devraient établir des principes éthiques pour limiter l’utilisation de la technologie. L’objectif devrait être d’éviter les dommages climatiques et plutôt de contribuer à les réduire. « Cela doit faire partie du système de valeurs », dit-il.
