fr.wedoany.com Rapport : Un nouveau rapport de l’Université des Nations Unies (UN University) indique que la course à l’expansion de l’intelligence artificielle à l’échelle mondiale impose une charge environnementale étendue, au-delà de l’empreinte carbone, sur les systèmes énergétiques, hydriques, fonciers, miniers et de déchets. Le rapport souligne que l’attention actuelle portée uniquement aux émissions de gaz à effet de serre, notamment celles liées à l’entraînement des grands modèles, est une mesure trop étroite, qui néglige d’autres points de pression tout aussi significatifs.
Le rapport indique que le coût environnemental de l’IA ne doit pas être considéré uniquement comme un sous-produit des outils de productivité numérique ; il devient un véritable secteur d’infrastructure physique, impliquant de plus en plus la planification énergétique, les droits sur l’eau, l’utilisation des terres et la gestion des déchets. L’étude montre que la demande énergétique générée par l’utilisation quotidienne de l’IA représente 80 à 90 % de la demande totale. Un service d’IA largement utilisé traite environ 2,5 milliards de requêtes par jour, consommant des centaines de gigawattheures d’électricité chaque année. Les différences de consommation énergétique entre les tâches sont considérables : générer une image par IA peut nécessiter plus de mille fois l’énergie d’une classification de texte, tandis que la génération vidéo en consomme encore davantage. Le rapport note également un effet de rebond : des systèmes plus rapides et moins chers entraînent une utilisation accrue, de sorte que même si chaque tâche individuelle devient plus efficace, la demande totale peut encore augmenter.
Le rapport estime que d’ici 2030, les centres de données pourraient consommer 945 térawattheures d’électricité par an, soit près de trois fois la consommation annuelle totale d’électricité du Pakistan, du Bangladesh et du Nigeria (dont la population totale dépasse 650 millions d’habitants). Parallèlement, d’ici la fin de la décennie, la consommation d’eau liée à l’IA pourrait équivaloir aux besoins annuels de base en eau domestique de 1,3 milliard de personnes. Son empreinte foncière potentielle pourrait dépasser 14 500 kilomètres carrés. Ces pressions sont réparties de manière inégale selon les régions : dans les zones de stress hydrique, les infrastructures d’IA pourraient entrer en concurrence avec les ménages, l’agriculture et l’industrie pour l’eau ; sur les marchés où l’électricité est limitée, les centres de données pourraient alourdir la charge des réseaux déjà soumis à des pressions d’électrification et d’adaptation climatique. Le défi des déchets électroniques augmente également : d’ici 2030, les infrastructures d’IA pourraient générer jusqu’à 2,5 millions de tonnes de déchets électroniques par an, dont la majeure partie pourrait incomber aux pays à revenu faible ou intermédiaire, dont les capacités d’élimination sécurisée sont limitées. De plus, la chaîne d’approvisionnement en minerais critiques dont dépend le matériel d’IA peut entraîner des dommages environnementaux et des injustices sociales dans les régions minières.
Le rapport relie la croissance des infrastructures d’IA aux inégalités mondiales. Plus de 90 % de la puissance de calcul dédiée à l’IA est concentrée aux États-Unis et en Chine, tandis que plus de 150 pays manquent d’infrastructures nationales d’IA significatives. Ce déséquilibre limite la participation économique et soulève des questions de justice environnementale : certaines régions pourraient subir les impacts de l’extraction, de l’énergie, de l’eau ou des déchets liés à l’IA sans bénéficier équitablement de ses retombées économiques. Le rapport appelle à un renforcement de la gouvernance pour que le développement de l’IA respecte les limites planétaires, et propose un écosystème d’IA responsable fondé sur la transparence, l’efficacité de conception, l’équité, la responsabilité sur l’ensemble du cycle de vie, la coopération mondiale et une utilisation durable. Il exhorte les gouvernements à intégrer les infrastructures d’IA dans la planification énergétique, hydrique et foncière, et encourage les entreprises à réduire la consommation de ressources dès la phase de conception, tout en suggérant aux utilisateurs de choisir, lorsque cela est possible, des applications à moindre impact.
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