Techno pas solution
En s’appuyant sur l’estimation des gains de productivité dans le secteur de l’énergie, une étude constate que l’IA sert aussi bien le sous-domaine de l’énergie fossile que celui du renouvelable. À défaut d’action politique, ce double aspect se traduit dans quasiment tous les scénarios par une augmentation nette des émissions de CO2 du secteur mondial de l’énergie.
Pour comprendre les effets de la course à l’intelligence artificielle générative sur l’environnement, on peut s’intéresser à son cycle de production – les ressources nécessaires à la fabrication des puces, des serveurs, des centres de données qui permettent l’entraînement des modèles -, son utilisation – combien coûte-t-il de soumettre une requête courte ? Une longue ? Une dédiée à produire du texte ? À produire de la vidéo ? Combien coûtent chacune de ces générations ? – ou encore à sa fin de vie – que se passe-t-il avec le matériel obsolète lorsqu’il est remplacé par les dernières technologies sur le marché ?
Une autre manière d’aborder le problème consiste à étudier ce que produisent les évolutions concrètes de cette technologies dans diverses industries. Le discours selon lequel les nouvelles technologies pourraient aider à lutter contre le changement climatique, après tout, est récurrent – ils ont même servi de base à la construction du Pacte vert européen, aujourd’hui en cours de détricotage. Mais s’il est une série d’impacts rarement étudiés, selon Will Alpine, Nathan Geldner, Holly Alpine et Maksym G. Chepeliev, ce sont les conséquences de ces technologies, plus précisément de l’IA générative, sur des industries polluantes.
Will et Holly Alpine sont deux anciens de Microsoft désormais spécialisés dans l’étude des impacts de l’IA sur l’énergie fossile et affiliés à l’ONG Enabled Emissions Campaign. Nathan Geldner est un chercheur indépendant, et Maksym Chepeliev, économiste à l’Université de Purdue, aux États-Unis. Dans Nature, les quatre ont publié début août un article intitulé « Les gains de productivité issus de l’IA produisent plus d’émissions de CO2 qu’ils n’en évitent dans le modèle mondial d’économie d’énergie ». Un résultat qu’ils obtiennent après avoir comparé les projections d’émissions évitées grâce au recours à l’IA dans la promotion des énergies vertes, à celles produites par son utilisation dans la production de charbon, de pétrole et de gaz.
Une IA comprise comme outil de productivité
Les IA ici étudiées désignent « des technologies généralistes de productivité dont l’usage se diffuse rapidement dans l’économie mondiale ». Dans le cas des énergies fossiles, elles sont employées par une industrie qui doit gérer la « contrainte conséquente » selon laquelle, « en l’absence de réinvestissement continus, la production de pétrole et de gaz baisserait approximativement de 8 % par an ».
Dès 2005, l’agence internationale de l’énergie (IEA) soulignait d’ailleurs que divers progrès technologiques avait permis à ce secteur, à plusieurs reprises, de repousser les prévisions de pics pétroliers en permettant d’accéder à des ressources dont l’exploitation était initialement considérées non rentable. En débloquant des poches de productivité sur toute la chaîne de valeur, en « abaissant certains coûts de production et en réduisant les risques opérationnels », l’IA s’inscrit parfaitement dans cette tendance.
Rapportée aux problématiques propres au champ du renouvelable, l’IA permet « d’accélérer les déploiements et d’optimiser la génération d’efficacité » via, entre autres cas d’usage, des prévisions, de la gestion de la maintenance et l’optimisation de la production énergétique. Elle permet aussi d’étendre la durée de vie des infrastructures installées et leur intégration au réseau électrique.
Pour réaliser ses observations, l’équipe à l’origine de l’étude a construit un modèle d’équilibre général calculable dédié à la quantification des émissions générées et celles évitées. Elle a analysé les premières constatations obtenues pour estimer si les mesures neutres en carbone (dont des améliorations du réseau, ou des gains obtenus côté demande d’énergie) ont atténué ou amplifié l’équilibre du côté de l’offre.
Les chercheurs ont ensuite « cherché à déterminer si les gains de productivité générés par l’IA entraînaient un dépassement des émissions induites par rapport aux émissions évitées dans un système énergétique reposant principalement sur les énergies fossiles, et s’ils augmentaient l’intensité carbone de la croissance économique. Nous avons ensuite évalué si l’équilibre du modèle renforçait ou supplantait les systèmes existants à forte intensité carbone, en nous appuyant sur les critères » définis plus tôt.
Sur ces bases, ils ont testé différents scénarios : des chocs de productivité qui s’étendraient uniformément à travers tous les secteurs énergétiques, des gains sensibles uniquement côté énergies fossiles ou côté énergies renouvelables, etc.
Une productivité bidirectionnelle : vers le renouvelable et le fossile
La hausse des émissions carbone dues au déploiement de l’IA était déjà pressentie : en 2024, dans the Atlantic, la journaliste spécialiste de l’IA Karen Hao publiait par exemple une longue enquête sur « l’hypocrisie » de Microsoft. Alors que d’une main, l’entreprise promettait (encore) d’œuvrer à la réduction de ses impacts environnementaux, de l’autre, elle équipait les plus grands groupes de l’industrie des énergies fossiles. En leur permettant d’optimiser leurs modes de production, elle annulait plus ou mois directement ses propres efforts en matière de limitation des pollutions environnementales
Mais le travail des auteurs et autrices de l’étude vient donner un aperçu plus systématique du phénomène. Au total, ces derniers ont comparé 64 scénarios pour évaluer l’IA comme un « amplificateur de productivité bidirectionnelle », c’est-à-dire autant dans le sens de l’augmentation que de la réduction des émissions de CO2. Et constate que si tout le secteur de l’énergie gagne en productivité grâce à l’IA, alors les émissions globales annuelles de CO2 entraîneront une augmentation de 1,2 à 4,8 % des émissions totales émises par le secteur en 2024.
Ils constatent que les « émissions facilitées dépassent les émissions évitées chaque fois que les gains pour l’industrie fossile sont supérieurs à zéro ». Autrement dit, la seule manière de rendre l’IA utile dans la lutte contre les émissions de CO2 consisterait à la mettre uniquement au service des industries renouvelables, sans la fournir aux industries fossiles. Cette dernière n’a d’ailleurs pas caché son enthousiasme devant la vague en cours : l’IEA calcule qu’elle pourrait augmenter de 5 % les réserves de pétrole et de gaz exploitable, et baisser les coûts des projets offshore de 10 % en moyenne.
L’étude souligne par ailleurs que les deux secteurs ne jouent pas à parts égales. Au contraire, « parvenir à une réduction nette des émissions nécessite des gains de productivité dans les énergies renouvelables 4 à 5 fois supérieurs à ceux obtenus dans les énergies fossiles ». Elle constate par ailleurs que les gains de productivité indépendants du type de carburant n’inversent pas cette tendance, et que la tarification du carbone, si elle réduit l’écart, ne suffit pas non plus à l’inverser.
Considérer les impacts climatiques directs et indirects de l’IA de manière conjointe
D’après l’étude, ces résultats remettent en question le cadrage prédominant selon lequel « l’impact climatique net de l’IA réside dans le rapport entre l’énergie qu’elle consomme et les émissions qu’elle contribue à éviter ». À elles seules, ces nouvelles technologies ne suffisent pas à obtenir de réelles réductions des émissions de CO2.
En cela, elles rejoignent des tendances constatées par le passé : même des technologies spécifiques au domaine énergétique permettant d’étendre le recours à des énergies renouvelables n’ont pas suffit à enrayer la cadence : au contraire, elles ont plutôt conduit à une augmentation continue de la consommation énergétique et des pollutions afférentes.
Au terme de leur article, les autrices et auteurs recommandent d’ailleurs aux systèmes de gouvernance de « reconnaître les émissions comme une catégorie spécifique pertinente sur le plan politique » et, en conséquence, de limiter les gains de productivité que l’IA pourrait fournir au domaine de l’énergie fossile. Ils appellent aussi à considérer conjointement les impacts directs (dus à la gestion de son infrastructure) et indirects (dus à son adoption) de l’intelligence artificielle, afin de mieux les gérer.
Plutôt que d’être considérés comme nécessairement bénéfiques pour les émissions globales de CO2, les technologies d’IA et les gains de productivité affiliés devraient être évalués dans leur entièreté, pour être mieux appréhendés. « L’IA ne décarbone ou n’intensifie pas les émission de manière inhérente », note l’étude. Les gains de productivité de l’IA générative « renforcent les structures économiques et institutionnelles du système dans lesquels ils opèrent », mais il n’en reste pas moins que cette technologie opère dans « un système énergétique qui reste structurellement ancré aux énergies fossiles. »
