L’IA pourrait aggraver la crise climatique, alerte un expert

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Alors que l’intelligence artificielle (IA) continue de se développer à un rythme fulgurant, des voix s’élèvent pour mettre en garde contre ses effets potentiellement désastreux sur notre environnement. Sasha Luccioni, une experte de renom, alerte sur le fait que l’IA « accélère la crise climatique », soulignant que les systèmes d’IA générative utilisent « 30 fois plus d’énergie » qu’un moteur de recherche classique. Cette surconsommation énergétique pourrait drastiquement empirer la situation climatique d’ici 2030, alors que la demande en énergie des centres de données est déjà sur une pente ascendante.

Alors que l’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance exponentielle, son impact sur l’environnement suscite de vives inquiétudes. Sasha Luccioni, une chercheuse renommée, met en garde contre l’énorme consommation d’énergie des IA génératives, telles que ChatGPT, qui pourrait exacerber la crise climatique. L’article explore les implications de cette consommation énergétique, les projections alarmantes pour 2030, et les opportunités que l’IA pourrait pourtant offrir pour lutter contre le changement climatique.

Une consommation énergétique fortement accrue

Les outils d’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT et Midjourney, sont dévorants en termes d’énergie. Sasha Luccioni, une éminente spécialiste en la matière, alerte que ces technologies utilisent « 30 fois plus d’énergie » qu’un moteur de recherche classique. Cette demande énergétique faramineuse vient principalement des centres de données qui hébergent et font fonctionner ces IA sophistiquées.

Projections inquiétantes pour 2030

D’ici à 2030, la consommation énergétique des centres de données pourrait doublier sous l’effet de l’essor de l’intelligence artificielle. Cette multiplication des besoins énergétiques peut contribuer de manière significative à l’aggravation de la crise climatique. Les infrastructures nécessaires pour maintenir ces IA en fonctionnement constant poussent à une demande accrue en électricité, souvent produite à partir de sources non renouvelables.

Avantages potentiels de l’IA dans la lutte contre le changement climatique

Malgré ces défis, l’IA possède un potentiel énorme pour contribuer positivement à la lutte contre le changement climatique. Elle peut être utilisée pour visualiser les pires scénarios climatiques, informant et sensibilisant ainsi le grand public à l’urgence d’agir. Yoshua Bengio et son équipe ont par exemple développé un outil qui permet de mieux comprendre les conséquences dramatiques du réchauffement climatique.

Des systèmes d’alerte précoce

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent également être intégrés dans des systèmes de prévention, gestion et résolution des crises. Ils sont notamment capables de créer des systèmes d’alerte précoce pour détecter à l’avance les signes de catastrophes naturelles. Cette capacité d’anticipation pourrait sauver de nombreuses vies et minimiser les dommages environnementaux.

Un double tranchant technologique

Le Programme des Nations Unies pour l’environnement (PNUE), conscient du potentiel à double tranchant de l’IA, travaille activement à intégrer cette technologie dans ses démarches en faveur de l’environnement. L’objectif est de tirer parti de l’IA pour résoudre des problèmes climatiques tout en gérant son empreinte environnementale. Cependant, l’optimisation énergétique et l’usage responsable de ces technologies restent des défis majeurs à relever.

  • Consommation d’énergie : Une intelligence artificielle (IA) générative utilise « 30 fois plus d’énergie » qu’un moteur de recherche classique.
  • Centres de données : D’ici à 2030, la consommation d’énergie de ces centres pourrait doubler, principalement à cause de l’IA.
  • Ressources vitales : Dans le pire des cas, l’IA pourrait compromettre les infrastructures essentielles.
  • Pression énergétique : La montée en puissance de l’IA exacerbe la crise énergétique mondiale.
  • Augmentation des émissions : Le besoin en puissance de calcul pour former les modèles d’IA génère une hausse des émissions de CO2.