Le dilemme de l’investissement : l’empreinte écologique cachée de l’IA
Les investissements ESG ne sont pas toujours une question de bien ou de mal. Dans cet article, nous nous penchons sur des exemples concrets de dilemmes d’investissement d’un point de vue ESG. Cette fois-ci, nous examinons les défis liés à l’intelligence artificielle dans le domaine des investissements.
Le sigle ESG fait référence aux critères d’investissement environnementaux, sociaux et de gouvernance d’entreprise.
De l’optimisation de la consommation d’énergie à la gestion des déchets, l’intelligence artificielle (IA) peut être un allié puissant dans la lutte contre le changement climatique. Plusieurs entreprises utilisent déjà l’IA pour réduire leur empreinte écologique. Prenons l’exemple d’Amazon, qui utilise des outils d’IA pour réduire les émissions de l’ensemble de ses sites. Son « Package Decision Engine » a permis d’éviter plus de deux millions de tonnes de déchets d’emballage.1 De même, DeepMind a réduit de 40 % la consommation d’énergie des centres de données de Google. Ce résultat a été obtenu grâce à l’utilisation de modèles prédictifs permettant d’adapter efficacement les systèmes2. Cependant, le déploiement de l’IA présente aussi un inconvénient : une consommation d’énergie plus élevée.
L’empreinte écologique cachée de l’IA
L’augmentation des capacités de l’IA s’accompagne d’une hausse de sa consommation d’énergie. Prenons l’exemple d’une requête envoyée à ChatGPT, dont on estime la consommation électrique 10 fois supérieure à celle d’une recherche standard sur Google3. Cette demande accrue d’électricité provient en grande partie des centres de données, qui constituent l’épine dorsale des services d’IA. D’ici la fin de la décennie, ces centres de données devraient faire augmenter de plus de 20 % la demande mondiale d’électricité. En 2030, les États-Unis devraient consommer plus d’électricité pour le traitement des données que pour la production de tous les biens à forte consommation énergétique réunis, tels que l’aluminium, l’acier et le ciment4. Les géants de la technologie anticipent déjà ce défi. Microsoft, par exemple, a sécurisé son approvisionnement en énergie nucléaire pour répondre aux besoins énergétiques de l’IA5, tandis que Google investit dans les énergies propres6. De son côté, Trane Technologies conçoit des systèmes de refroidissement et de chauffage économes en énergie, essentiels pour réduire les empreintes carbone et hydrique des centres de données à large échelle.
Gérer le paradoxe
Bien que l’IA augmente les émissions, elle offre en même temps un important potentiel pour lutter contre le changement climatique. Les émissions réelles dépendent des sources d’énergie utilisées par le réseau électrique local. Si celui-ci utilise davantage d’énergies renouvelables, les émissions dues à l’IA seront plus faibles, mais s’il s’appuie sur des combustibles fossiles, les émissions augmenteront. Les investisseurs ESG peuvent se concentrer sur les entreprises qui approvisionnent les centres de données en énergie renouvelable, ainsi que sur les fournisseurs de solutions visant à réduire l’impact environnemental de l’IA.
1 How AI Tools are Powering Amazon’s Sustainability Goals | Technology Magazine
2 DeepMind: Google’s AI saves the amount of electricity used in data centres | WIRED
3 International Energy Agency. “Electricity Market Report - Analysis and Forecast to 2026.” IEA, July 2023.
4 AI is set to drive surging electricity demand from data centres while offering the potential to transform how the energy sector works - News - IEA
5 Microsoft in deal for Three Mile Island nuclear power to meet AI demand
6 Google kicks off $20B renewable energy building spree to power AI | TechCrunch