Le boom de l'IA menace sérieusement le climat. Plutôt que de cheminer vers l’objectif de neutralité carbone prévu par les Accords de Paris, les grandes puissance mondiales sont actuellement en train de s’en détourner, notamment du fait de la voracité énergétique de l'ogre IA. Un appétit qui a pour effet collatéral de relégitimer la production d'énergie nucléaire ainsi que les sources fossile.

Un risque pour la santé publique. En Californie, une étude récente s’alarme que les particules fines liées à la pollution des data centers pourraient, à terme, provoquer plus de morts que celles liées aux voitures.

Plus grands, plus puissants, plus voraces, les data centers hyper scale sont les ogres qui abritent la puissance de calcul et le stockage des données du secteur de l’IA. L’effervescence du secteur alimente une course au gigantisme qui rend caduque la notion même de mesure.

Le Royaume-Uni comme les États-Unis viennent de présenter de nouveaux plans pour soutenir la mise en place d'infrastructures pour l'IA dans leurs territoires. Mais actuellement, aux États-Unis, de nouvelles centrales au gaz sont ouvertes pour répondre aux demandes d'énergie de l'IA. Au Royaume-Uni, l'implantation par le gouvernement de sa « première zone de croissance de l'IA » près d'un nouveau réservoir pose la question des priorités d'accès à l'eau.

Le Financial Time cite le cabinet de conseil en énergie Enverus qui prévoit qu'au moins 80 centrales électriques au gaz seront construites aux États-Unis d'ici à 2030.

Depuis l'émergence des modèles d'IA générative, les besoins en énergie des principaux constructeurs ont explosé, au point que Microsoft, Google puis Amazon aient successivement annoncé se tourner vers le nucléaire pour y répondre. Mais concrètement, quels sont les effets de l'intelligence artificielle sur le climat ? Dans quelle mesure ces technologies aident-elles à lutter contre le dérèglement climatique ? Ont-elles plutôt tendance à le renforcer ? Next en discute avec le sociologue Clément Marquet et l'informaticienne Anne-Laure Ligozat.

La pensée de Félix Guattari permet d’éclairer les coûts cachés des IA génératives, qui s’appuient sur un extractivisme pillant les ressources naturelles et culturelles.

Quelle que soit leur utilité potentielle, la généralisation de ces systèmes semble donc aller de pair avec un épuisement des ressources naturelles, au détriment des besoins fondamentaux des citoyens et de l’avenir de nos écosystèmes communs.

Artificial intelligence (AI) has an environmental cost. Beginning with the extraction of raw materials and the manufacturing of AI infrastructure, and culminating in real-time interactions with users, every aspect of the AI lifecycle consumes natural resources – energy, water, and minerals – and releases greenhouse gases. The amount of energy needed to power AI now outpaces what renewable energy sources can provide, and the rapidly increasing usage of AI portends significant environmental consequences. The goal of this primer is to shed light on the environmental impacts of the full AI lifecycle, describing which kinds of impacts are at play when, and why they matter.