Une pollution numérique invisible… mais bien réelle

Les modèles d’intelligence artificielle, notamment ceux du deep learning, nécessitent des milliards de paramètres et d’énormes volumes de données. Leur entraînement est énergivore. Une étude du MIT (Strubell et al., 2019) a montré que l’apprentissage d’un grand modèle linguistique pouvait générer autant de CO₂ que cinq allers-retours Paris–New York.

Mais l’impact ne s’arrête pas là :

• Les data centers, qui hébergent les serveurs IA, consomment à eux seuls près de 1 à 2 % de l’électricité mondiale.
• La fabrication des composants (GPU, puces IA) mobilise des terres rares et émet du CO₂ dès leur production.

IA éthique et sobre : des leviers existent

Heureusement, les acteurs de l’IA (chercheurs, entreprises, développeurs) prennent progressivement conscience de l’urgence écologique. Voici les pistes et outils pour réduire l’impact environnemental de l’intelligence artificielle.

1. Privilégier des modèles plus légers

Tout ne nécessite pas un modèle gigantesque comme GPT-4. Dans bien des cas, des modèles plus petits suffisent et consomment bien moins de ressources. C’est ce que l’on appelle le “Small AI” ou “IA frugale”.

Exemples :

• Les modèles comme DistilBERT (compressé mais performant) offrent 95 % de précision pour seulement 40 % de la taille.
• TinyML permet d’embarquer des modèles IA directement sur des capteurs ou microcontrôleurs à très faible consommation.

2. Choisir des fournisseurs cloud écoresponsables

Héberger un projet IA dans un data center alimenté aux énergies fossiles ou dans un autre fonctionnant à 100 % d’énergie renouvelable n’a évidemment pas le même impact.

Que faire ?

• Utiliser des services cloud qui s’engagent pour la neutralité carbone : Google Cloud, Microsoft Azure, ou AWS proposent tous des zones dites “green” alimentées par des sources renouvelables.
• Privilégier des prestataires européens comme Scaleway, OVHcloud ou Hetzner, qui affichent une politique énergétique transparente.

3. Réduire le coût énergétique des entraînements

L’entraînement est l’étape la plus polluante d’un modèle IA. Pour limiter cet impact :

• Utiliser des techniques comme le transfer learning (on réutilise un modèle déjà entraîné au lieu de repartir de zéro).
• Optimiser le nombre d’itérations : ne pas chercher le modèle “parfait” quand un modèle “suffisamment bon” est déjà très performant.
• Évaluer le coût environnemental d’un modèle dès sa conception (outils comme CodeCarbon, ML CO₂ Impact).

4. Mieux intégrer l’IA côté utilisateur

L’utilisation quotidienne d’IA générative (textes, images, audio) a aussi un coût. Chaque prompt envoyé à un modèle consomme des ressources, même à petite échelle.

Conseils pour les utilisateurs :

• Limiter les requêtes inutiles ou répétitives dans les chatbots et générateurs d’image.
• Privilégier le traitement local quand c’est possible (ex : reconnaissance vocale embarquée dans un smartphone sans appel au cloud).
• Fermer les applis IA non utilisées en arrière-plan (elles continuent parfois de tourner).

5. Développer une IA au service de l’écologie

L’IA peut aussi devenir un outil pour réduire les émissions, si elle est bien pensée.
Des projets IA contribuent déjà à :

• Optimiser la consommation d’énergie dans les bâtiments (smart grids, pilotage intelligent).
• Réduire le gaspillage alimentaire grâce à la prédiction des stocks dans la distribution.
• Améliorer la gestion des déchets, avec des systèmes de tri automatique par vision par ordinateur.
• Surveiller la biodiversité à l’aide de capteurs et d’algorithmes de reconnaissance.

En somme : utiliser l’IA pour mieux consommer, pas pour consommer plus.

Vers une nouvelle culture de la sobriété numérique

Aujourd’hui, l’IA ne peut plus se penser uniquement en termes de performance ou d’innovation. Elle doit aussi s’intégrer dans une logique de sobriété numérique, où chaque ressource compte.

Cela implique un changement de culture, tant pour les développeurs que pour les utilisateurs :

« Une IA responsable, ce n’est pas seulement une IA éthique. C’est aussi une IA qui respecte les limites écologiques de notre planète. »

— Raja Chatila, professeur en robotique et éthique à Sorbonne Université ( source en français ).

En résumé : les bons réflexes pour une IA plus verte

Conclusion

L’IA ne doit pas être un nouveau fardeau pour la planète. Si elle est bien pensée, bien entraînée, bien utilisée, elle peut même devenir un levier de transition écologique.

Chez Greenia, nous croyons qu’une intelligence vraiment artificielle… doit aussi être clairement responsable.