L'IA a besoin de plus d'électricité et d'eau, l'ONU met en garde contre les risques en 2030

JAKARTA - L’intelligence artificielle (IA) progresse rapidement. Cependant, derrière les services qui semblent pratiques, il y a un lourd fardeau sur l’électricité, l’eau et les terres.

Selon l’Agence Anadolu, citée dimanche 5 juillet, un rapport de l’Université des Nations Unies a averti vendredi que les centres de données qui soutiennent l’IA devraient consommer 945 térawattheures d’électricité en 2030. Un térawattheure ou TWh est l’unité de mesure pour calculer la consommation d’électricité à grande échelle.

Le rapport établi par l'Institut de l'eau, de l'environnement et de la santé de l'Université des Nations Unies, ou UNU-INWEH, a déclaré que les impacts environnementaux de l'IA avaient jusqu'à présent été « systématiquement sous-estimés ». En effet, de nombreuses évaluations se concentrent davantage sur les émissions de carbone, mais prennent moins en compte l'empreinte hydrique et foncière.

L'empreinte hydrique fait référence au volume d'eau utilisé directement ou indirectement pour soutenir une activité. Dans le rapport, l'empreinte hydrique est utilisée pour montrer la pression de l'IA sur les ressources en eau.

En 2030, l’empreinte hydrique des centres de données liés à l’IA devrait atteindre 9,3 trillions de litres. Ce chiffre correspond à la demande annuelle d’eau domestique de base de 1,3 milliard de personnes en Afrique subsaharienne.

L'empreinte foncière illustre la superficie nécessaire pour soutenir l'infrastructure liée à l'IA. Le rapport estime que l'empreinte foncière des centres de données liés à l'IA peut dépasser 14 500 kilomètres carrés, soit presque deux fois la superficie de la métropole de Jakarta ou Jabodetabek.

« Ce rapport n’est pas une attaque contre l’intelligence artificielle », a déclaré le directeur de l’UNU-INWEH, Kaveh Madani.

Il a préconisé l'utilisation responsable de l'IA et des mesures plus rapides pour gérer les effets indésirables de cette technologie.

Anadolu rapporte que les centres de données mondiaux consomment environ 448 TWh d’électricité en 2025. Si on considère qu’il s’agit d’un pays, les centres de données seraient au 11e rang des plus gros consommateurs d’électricité au monde.

Le rapport rappelle également que le faible niveau de carbone ne signifie pas toujours une faible consommation d'eau ou de terres. Une partie de la transition énergétique peut effectivement réduire les émissions, mais en même temps, elle peut augmenter la pression sur les ressources en eau et en terre.

Les points saillants du rapport ne portent pas seulement sur le processus de formation des grands modèles d’IA. Selon le rapport, le débat public parle trop d’énergie pour former des modèles d’IA. En fait, la consommation d’énergie la plus importante provient de l’inférence.

L'inferential est le processus par lequel un modèle d'IA utilise déjà des commandes ou des prompts d'un utilisateur. Ce processus est appelé à représenter 80 à 90 pourcent de la consommation totale d'IA en énergie.

ChatGPT seul est censé traiter environ 2,5 milliards de demandes par jour. Son besoin en électricité est estimé à environ 383 gigawatt-heures ou GWh par an.

Le poids environnemental de l'IA varie également en fonction de la tâche. Les images créées par l'IA nécessitent généralement environ 1 450 fois plus d'énergie que la classification de base des textes.

Les courts vidéos créés par l'IA peuvent même consommer autant d'électricité que 200 000 fois la classification de spam.

Le rapport appelle à un écosystème d’IA plus responsable. La voie passe par la transparence, l’éfficacité depuis la phase de conception, l’équilibre environnemental, la réponsibleité tout au long du cycle de vie, la collaboration mondiale et l’utilisation durable.