Derrière le code : le prix environnemental de l'intelligence artificielle

Présentation

"Comme l'iceberg qui a coulé le Titanic, l'impact environnemental de l'IA se situe largement sous la surface." Même si l'IA a transformé les industries, elle a amélioré l'efficacité et la productivité. Cependant, l’empreinte environnementale, qui est généralement cachée, suscite de sérieuses inquiétudes. Qu'elle alimente des assistants numériques comme Siri et Alexa jusqu'à la conduite d'innovations dans les domaines de la santé, des transports et même de la modélisation climatique, l'IA est profondément ancrée dans notre vie quotidienne.

Cependant, le potentiel de transformation du développement et du déploiement de l’IA a un coût environnemental énorme. On estime que la formation d’un grand modèle d’IA émettrait autant de carbone que cinq voitures au cours de leur durée de vie. Les centres de données utilisés pour soutenir les opérations d'IA nécessitent d'énormes quantités d'électricité et d'eau, ce qui entraîne une augmentation des émissions de carbone et une pression sur les ressources locales.

Cet article explore la double nature de l'impact environnemental de l'IA : les défis qu'elle pose et les solutions qu'elle propose, dans le but de trouver un équilibre dans la façon dont l'IA recoupe la durabilité environnementale.

L'IA et l'environnement : des déclarations audacieuses qui exigent de l'attention

Kai-Fu Lee : "Nous vivons dans un monde où nous devons équilibrer l'immense potentiel de l'IA avec la responsabilité de protéger notre planète et ses ressources." NPR

Dr. Fei-Fei Li : "L'intelligence artificielle devrait profiter à l'humanité et garantir que son développement mène à un monde plus durable pour tous." TED

Hillary Clinton : "Nous devons garantir que l'IA ne se contente pas de stimuler la croissance économique, mais qu'elle fasse partie de la solution aux défis urgents auxquels nous sommes confrontés, du changement climatique aux inégalités." CNBC

Bill Gates : "L'IA pourrait nous aider à résoudre certains des problèmes les plus urgents au monde, mais nous devons nous assurer qu'elle ne nuit pas à l'environnement dans le processus." BBC

Sundar Pichai : "L'IA peut être une formidable force bénéfique, aidant à résoudre des problèmes tels que le changement climatique, mais nous devons veiller à ce qu'elle soit développée de manière responsable et durable." La limite

L’appétit énergétique de l’IA : moteur du progrès ou épuisement des ressources ?

L’une des raisons de l’impact environnemental important des modèles d’IA est que les processus de formation et d’exploitation sont de gros consommateurs d’énergie. La série GPT de grands modèles de langage OpenAI utilise des ressources informatiques massives pour fonctionner, et la formation des modèles implique de nombreuses itérations sur d'énormes ensembles de données, ce qui entraîne une étape de consommation d'énergie substantielle à chaque étape.

Par exemple, la formation GPT-3, qui possède 175 milliards de paramètres, a utilisé environ 1 287 mégawattheures (MWh) d'électricité, produisant des émissions de carbone équivalent à environ 502 tonnes de CO₂. Cela équivaut aux émissions annuelles de 112 voitures à essence. État de la planète

Ce n’est pas là que s’arrête la consommation d’énergie ; la phase opérationnelle, où les modèles issus de l’IA sont transformés en applications en temps réel, est encore plus exigeante. Par exemple, une requête traitée par le moteur de recherche de Google consomme environ 0,0003 kWh, une quantité qui alimenterait une ampoule de 60 watts pendant 17 secondes.Chipkin
Cela peut paraître minime, mais des milliards de recherches chaque jour représentent une importante consommation d'énergie.

Des chiffres aussi élevés soulignent le coût environnemental important du développement et du déploiement de modèles d’IA, soulignant encore davantage l’importance d’algorithmes plus efficaces et de l’utilisation de sources d’énergie renouvelables.

Le prix environnemental de l'intelligence artificielle"

À mesure que la technologie de l’IA se développe, son empreinte environnementale augmente également. La consommation d’énergie associée aux modèles d’IA et aux centres de données à grande échelle est importante. En fait, l’impact environnemental de l’IA a même été lié à des événements extrêmes tels que les incendies de Los Angeles. Selon des rapports récents, la demande croissante de traitement de données basé sur l’IA a contribué à une consommation d’énergie plus élevée, entraînant davantage d’émissions de gaz à effet de serre. Ces émissions peuvent exacerber le changement climatique, créant une boucle de rétroaction dans laquelle la hausse des températures alimente les catastrophes naturelles, telles que les incendies de forêt.Mashable

Les équipes de pompiers combattent jeudi l'incendie de Kenneth dans le quartier de West Hills à Los Angeles. Ethan Swope/AP

Bien que l’IA offre de nombreux avantages, son développement et son déploiement ont de graves impacts environnementaux néfastes. Ceux-ci ne se limitent pas à la consommation d'énergie et incluent plusieurs autres facteurs qui conduisent à la dégradation de l'environnement.

Empreinte carbone
La consommation d’énergie élevée liée à la formation et à l’exécution de modèles d’IA entraîne une empreinte carbone. Par exemple, une étude a révélé que la formation d'un seul grand modèle d'IA pourrait entraîner des émissions de carbone allant jusqu'à 284 tonnes de CO₂, ce qui équivaut aux émissions sur la durée de vie de cinq voitures moyennes. On estime que les émissions de carbone provenant à elles seules de la formation GPT-3 sont équivalentes à la moitié des émissions au cours de la vie d’un Américain typique. Cette production élevée de carbone est en grande partie due à la dépendance aux sources d'énergie fossiles, en particulier pour la formation dans les régions où l'électricité non renouvelable est utilisée.

Consommation des ressources
Le matériel d'IA, tel que les GPU et les TPU, est fabriqué à partir de métaux des terres rares comme le lithium, le cobalt et le nickel, qui sont utilisés pour produire des batteries et d'autres pièces. L'extraction et la transformation de ces matériaux endommagent gravement l'environnement, notamment la destruction des forêts, des habitats et la pollution. Par exemple, le cobalt - un élément clé du matériel lié à l'IA - a été extrait à un coût environnemental élevé par la République démocratique du Congo, représentant 80 % de la production mondiale de cobalt dans le monde - souvent dans des conditions de travail traîtres, exploitantes et dangereuses The Guardian. Ces pratiques impliquent l'émission de substances toxiques dans l'atmosphère et la pollution des sources d'eau locales.

Le cycle de développement rapide du matériel d'IA entraîne un taux de rotation élevé, entraînant d'importants déchets électroniques (e-waste). Selon le Global E-Waste Monitor 2020, le monde a généré 53,6 millions de tonnes de déchets électroniques en 2019, dont seulement 17,4 % Global E correctement recyclé -Moniteur des déchets. Il s’agit d’un problème de plus en plus problématique car le désir insatiable d’un matériel d’IA plus rapide et plus puissant conduit à créer des équipements obsolètes, qui deviennent souvent des décharges. Les déchets électroniques mal éliminés peuvent libérer des substances toxiques telles que le plomb, le mercure et le cadmium dans l'environnement, contaminant ainsi le sol et l'eau.

Consommation d'eau
Les centres de données alimentant les opérations d’IA consomment d’énormes quantités d’eau à des fins de refroidissement. Par exemple, un seul grand centre de données peut utiliser jusqu'à 5 millions de gallons d'eau par jour pour maintenir des températures optimales, en particulier dans les climats plus chauds où le refroidissement est plus gourmand en énergie. En Californie, le centre de données Google à The Dalles, Oregon a suscité des critiques pour sa grande consommation d'eau, en particulier pendant les périodes de sécheresse, où les communautés locales sont aux prises avec des pénuries d'eau. Des demandes en eau aussi élevées exercent une forte pression sur des ressources déjà rares dans les zones confrontées aux impacts du changement climatique.The Verge

Utilisation des terres
La construction de centres de données a un impact sur l'utilisation des terres à travers la conversion d'habitats naturels en zones industrielles. Par exemple, le centre de données Facebook de Fort Worth, au Texas, occupe 450 acres de terrain. La conversion déplace souvent la faune et perturbe les écosystèmes. De même, les centres de données tentaculaires d'Amazon situés dans les zones rurales de Virginie ont entraîné une perte considérable d'habitat pour des espèces locales comme la tortue-boîte de l'Est et différentes espèces d'oiseaux. Ces conversions contribuent non seulement à la perte de biodiversité, mais augmentent également les niveaux de pollution locale, ce qui affecte la qualité de l'air et de l'eau.

Ces impacts environnementaux néfastes illustrent l’urgence évidente de trouver des approches plus durables pour le développement de l’IA. Dans un monde qui dépend de plus en plus de l’IA, nous continuerons d’assister à une demande croissante pour ces technologies d’IA. Équilibrer innovation et responsabilité environnementale - est-ce un rêve réalisable ? La réduction de l'empreinte carbone d'un secteur tel que la technologie avec des capacités améliorées pour l'IA soulèvera de sérieuses questions sur l'orientation future.

Centres de données : les coupables cachés derrière le bilan environnemental de l'IA ?

Les centres de données sont l'épine dorsale de l'IA, servant de base à la puissance de calcul nécessaire pour former et exécuter des modèles d'apprentissage automatique. Cependant, les coûts environnementaux liés aux centres de données sont très importants et pratiquement ignorés.

Centres de données causant des dommages environnementaux

Consommation d'énergie et émissions de carbone
Les centres de données sont d’importants consommateurs d’énergie. Ils consomment de l'énergie à la fois pour les serveurs exécutant les applications d'IA et pour les systèmes de refroidissement afin d'éviter la surchauffe. On estime que les centres de données consomment environ 1 % de l'électricité mondiale, et ce chiffre est susceptible d'augmenter de façon exponentielle à mesure que de plus en plus de personnes ont besoin de services d'IA et de cloud computing. Selon un rapport de 2019 de l'Agence internationale de l'énergie, la consommation électrique des centres de données est susceptible d'augmenter jusqu'à 50 % d'ici 2030 AIE.

L'empreinte carbone de ces centres est tout aussi préoccupante. La plupart des centres de données fonctionnent avec des combustibles fossiles, en particulier dans les zones où les énergies renouvelables sont rares. Même si des sources d’énergie renouvelables sont utilisées, le matériel et l’énergie consommés dans la construction des équipements s’ajoutent aux émissions de carbone. Prenez par exemple le centre de données Google à The Dalles, dans l'Oregon ; initialement, il fonctionnait au charbon mais est depuis passé aux énergies renouvelables, laissant derrière lui les effets de sa construction.

Utilisation de l'eau pour le refroidissement

En plus de la consommation d'énergie, les centres de données ont besoin d'énormes quantités d'eau pour refroidir leurs serveurs. Selon un rapport de The Guardian, les centres de données situés dans des endroits comme la Virginie du Nord, qui abrite l'immense infrastructure cloud d'Amazon, consomment environ 1,7 million de gallons d'eau par jour pour maintenir les températures dans des limites sûres The Guardian. Cette forte demande en eau entre souvent en concurrence avec les besoins locaux en eau, en particulier dans les zones déjà confrontées à des sécheresses ou à une pénurie d'eau.

Efforts vers la durabilité

Certaines entreprises s'efforcent de minimiser l'impact néfaste sur l'environnement associé à leurs centres de données. Par exemple, Microsoft s'est engagé à alimenter tous ses centres de données avec énergie 100 % renouvelable d'ici 2025, et un autre géant de la technologie, Amazon Web Services (AWS), aux côtés de Google, investit de manière agressive dans les sources d'énergie renouvelables. Une autre solution verte plus récente pour les centres de données en cours de développement comprend le refroidissement liquide et l'application de l'intelligence artificielle pour optimiser la consommation d'énergie des centres de données, réduisant ainsi leur consommation d'énergie et leurs émissions de carbone.

Cependant, malgré tous ces efforts, la croissance rapide des centres de données, tirée par l'IA et les services basés sur le cloud, indique clairement que des changements plus systémiques sont nécessaires pour rendre ce secteur durable.

Inverser la situation : le rôle de l’IA dans la restauration de l’environnement

En plus d'avoir des implications négatives, l'IA présente d'énormes opportunités en soutenant des contributions significatives dans le domaine du développement durable.

L'IA préservant la nature

Réduction de la consommation d'énergie
L’IA peut optimiser la consommation d’énergie, réduisant ainsi les déchets dans tous les secteurs. Google a utilisé l'IA pour réduire la consommation d'énergie de ses centres de données de 40 % et investit plus de 2 milliards de dollars pour parvenir à une énergie sans carbone d'ici 2030. L’IA joue également un rôle dans les réseaux intelligents, en équilibrant la distribution d’électricité et en réduisant la dépendance aux combustibles fossiles.

Améliorer l'efficacité énergétique renouvelable
L’IA améliore également l’efficacité des sources d’énergie renouvelables, notamment l’énergie éolienne et solaire. GE a augmenté l'efficacité des éoliennes de 10 à 20 % grâce à l'utilisation de l'IA pour prédire les paramètres optimaux. SolarCity de Tesla utilise l'IA pour maximiser la production d'énergie solaire, après avoir investi 5 milliards de dollars dans des solutions d'énergie propre et de réseau basées sur l'IA.

Modélisation climatique et surveillance environnementale
L’IA surveille et modélise les effets du changement climatique. La société DeepMind utilise l'IA pour modéliser le réchauffement climatique et suivre les émissions de carbone, tandis que Rainforest Connection utilise l'IA pour détecter en temps réel l'exploitation forestière illégale, créant ainsi une réponse rapide aux menaces environnementales.

Agriculture durable
L’IA réduit l’utilisation des ressources dans l’agriculture. John Deere applique la technologie de l'IA pour optimiser les pratiques agricoles en augmentant les rendements des cultures et en économisant l'eau. Microsoft a investi 50 millions de dollars américains dans des solutions agricoles basées sur l'IA, plaidant en faveur de pratiques agricoles plus durables.

Gestion des déchets et recyclage
L’IA améliore l’efficacité du recyclage. ZenRobotics utilise des robots IA qui trient les matières recyclables avec 99 % de précision, tandis que IBM déploie l'IA pour optimiser les systèmes de gestion des déchets dans plusieurs villes américaines, améliorant ainsi les taux de recyclage et réduisant les déchets. .

C'est très prometteur, de l'optimisation de l'utilisation de l'énergie au développement des énergies renouvelables et de l'agriculture. À cet égard, Google, Tesla et Microsoft investissent massivement, et l'IA contribuera à résoudre les défis climatiques pour une planète plus verte.

Trouver l'équilibre entre innovation et durabilité

Il est important que, à mesure que l’IA continue de croître, il y ait un équilibre entre innovation et durabilité. Il existe un bon potentiel pour l’utilisation de l’IA pour générer d’immenses changements environnementaux positifs, mais ce faisant, sa consommation d’énergie et ses demandes en ressources ne doivent pas être exagérées au point d’aggraver le problème même qu’elle cherche à résoudre.

Développement durable de l'IA

L'équilibre innovant entre l'innovation en matière d'IA et la durabilité repose sur le développement de modèles et de systèmes économes en énergie. Les entreprises s’orientent déjà dans cette direction. Un tel exemple est celui de NVIDIA, qui développe des GPU économes en énergie qui alimenteront les modèles d'IA tout en consommant moins de calories. Même les efforts sont orientés vers l'Green AI : un mouvement encourageant le développement de systèmes d'IA qui laissent une empreinte environnementale minimale. Il est également dit que les chercheurs encourageront des algorithmes plus économes en énergie et des modèles plus petits pour du matériel consommant le même niveau de performances en utilisant moins de ressources. IA verte.

Interaction entre les parties prenantes
La collaboration entre les gouvernements, les industries et les instituts de recherche est nécessaire pour créer des cadres qui encouragent le développement durable de l’IA. En 2020, la Stratégie numérique de l'UE a proposé des réglementations pour la durabilité de l'IA, qui préconisaient des investissements dans les technologies vertes et les centres de données respectueux de l'environnement. Stratégie numérique de l'UE. De telles initiatives pourraient contribuer à réduire l’empreinte environnementale de l’IA tout en utilisant ses avantages pour créer un avenir durable.

Rôle de la politique et de la réglementation
Les gouvernements jouent un rôle très important dans la détermination de l’avenir de la durabilité de l’IA par le biais de politiques et de réglementations. Les taxes carbone, les normes d’efficacité énergétique et l’encouragement des énergies renouvelables pour les opérations d’IA peuvent inciter les entreprises à devenir plus durables. La UK AI Strategy s'est concentrée sur l'IA éthique et durable, en mettant l'accent sur la réduction des émissions de carbone dans le secteur de l'IA. UK AI Strategy.

L'avenir à venir
En fin de compte, cela dépendra de la manière dont l’IA sera développée et mise en œuvre dans la société si son impact environnemental est positif ou négatif. Nous pouvons garantir que l’IA reste un outil de changement environnemental positif plutôt que de contribuer à de nouveaux dommages en mettant l’accent sur la durabilité, la coopération entre les secteurs et l’imposition de réglementations strictes.

Conclusion

L'IA a le potentiel de générer des progrès significatifs dans tous les domaines, de l'optimisation de la consommation d'énergie à l'amélioration de la durabilité dans l'agriculture et les énergies renouvelables. Cependant, son impact environnemental, en termes de consommation d’énergie, de demande de ressources et de déchets électroniques, ne peut être ignoré. Des efforts sont déployés pour rendre l’IA plus durable, mais le défi demeure : Pouvons-nous trouver le bon équilibre entre innovation et préservation de l’environnement ? L'IA sera-t-elle l'outil du changement, ou sa croissance amplifiera-t-elle les problèmes qu'elle tente de résoudre ? Ce sont les décisions que nous prenons aujourd'hui qui définiront si l'IA sera une force positive pour l'avenir ou si elle aggravera davantage les dommages environnementaux. .

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