Numérique et Environnement ne font pas toujours bon ménage. Nombre d’activités présentent un impact sur le climat, dont l’informatique qui est un grand vecteur d’émission de CO2 et qui prête à controverse. Quel taux d’émission de CO2 génère l’utilisation d’internet ou un centre de stockage de données ?
La navigation de 6 milliards d’utilisateurs sur la toile couplée aux 8,6 milliards d’abonnements de téléphones mobiles nécessite une consommation d’énergie considérable, sans compter l’activité de stockage des données qui produit une intensité énergétique conséquente du fait notamment de ses calculs, de l’alimentation et du refroidissement des serveurs.
Les technologies de l’information et des télécommunications produisent au moins autant d’émissions de GES (Gaz à Effet de Serre) que l’aviation tandis que le secteur numérique enregistre la plus forte croissance en consommation d’énergie. Pourtant, la technologie mobile 5G consomme moins d’énergie que la 4G mais, par extension, les gains de performance technologiques sont dépassés par une utilisation toujours croissante et le trafic devrait continuer à croître.
Pour ces raisons et en dépit d’une contribution potentiellement positive à la transition énergétique,
la Commission Européenne n’a pas répertorié le secteur de l’informatique en tant qu’activité
contribuant aux objectifs d’atténuation du changement climatique au sens de la taxonomie de l’Union Européenne.
Les centres de données sont ainsi responsables de 3% des GES en 2022 et
les volumes de stockage de données doublent tous les 2 ans. Il y a davantage de GES
chez les utilisateurs finaux que dans les centres de données. L’arrivée de l’Intelligence Artificielle
Générative accentue l’émergence de supers calculateurs encore plus énergivores avec la nécessité de stocker toujours davantage.
Le Collectif Green IT estime ainsi que la part du numérique dans les émissions des
GES pourrait grimper à 5,6% en 2025.
La rapidité du développement de ce secteur interpelle et préoccupe
Empreintes écologiques – en équivalent CO2 (kg)
Modèle IA « Transformer » ou modèle auto-attentif est une architecture technologique d’apprentissage profond (deep learning) crée en 2017, souvent utilisé dans le traitement automatique des langages, images et vidéos. Exemple d’utilisation : système de traduction de l’anglais vers le français.
Source : Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, University of Massachusetts
Est-il possible de recourir à davantage d’énergie durable ou de substitution pour limiter l’empreinte carbone du secteur et tendre vers une IA plus sobre, au service du développement durable ?
Il convient de distinguer les grandes tendances et faire abstraction du battage médiatique
pour se concentrer sur les opportunités et identifier les moteurs.
Face aux progrès de l’IA et à l’engouement pour le numérique, qui nécessitent
un important volume d’électricité, le recours aux énergies renouvelables pourrait atténuer
l’impact CO2. Tout dépend cependant du type d’électricité produit ainsi que de l’état,
la qualité et l’utilisation du matériel informatique. C’est en effet l’électricité qui alimente les
centres de données et les infrastructures de connectivité qui génèrent les GES.
Il y a donc nécessairement un besoin d’améliorer l’efficacité énergétique des machines.
Les politiques se mettent en place progressivement et encouragent à reconditionner,
recourir davantage à l’occasion, réduire les émissions de CO2 sur les chaînes
d’approvisionnement, gérer la fin de vie du matériel, recourir au recyclage, à l’économie
circulaire, améliorer la réparabilité… Par exemple, la start-up DeepGreen
innove en utilisant la chaleur excédentaire des centres de données pour chauffer les piscines publiques.
Les algorithmes d’optimisation des trajets contribuent déjà à réduire la consommation de carburant.
Pour autant, ces solutions restent encore confidentielles et difficilement quantifiables.
Certes, en août 2022, le Président Joe Biden signait The Inflation Reduction Act (IRA),
injectant des centaines de milliards de dollars (350 Mds de dollars minimum d’aide) en crédit
d’impôt et incitations dans les entreprises implantées aux États-Unis et investissant significativement
dans la transition énergétique (batteries 69%, véhicules électriques 14%, énergie solaire 12% et éolien < à 2%).
A ce jour, 159 projets ont vu le jour, correspondant à 110 milliards de dollars investis et plus de 90 400 emplois créés.
L’IA devrait permettre d’accélérer la transition vers la durabilité, pour gagner
plus en efficacité et en autonomie et participer aux progrès technologiques, à la transformation des
modes de vie et accompagner les défis environnementaux et sociaux. Or, 70% des entreprises adopteront au moins une IA d’ici 2030.
Quelques exemples d’application : de nouveaux matériaux permettront de doper les capacités
des semi-conducteurs et des batteries. De même, dans les secteurs à forte intensité énergétique
comme les transports ou le bâtiment, l’essor des réseaux de capteurs connectés de l’entreprise
suédoise Munters a pour vocation d’ajuster les systèmes de ventilation et de réduire les gaspillages.
L’IA cherchera à tendre vers une adaptation et une optimisation de la gestion des énergies, pour devenir plus responsable.
Achevé de rédiger le 12/07/2024 par Aline Mai, gérante de portefeuilles.