Réduire la consommation de carburant en fluidifiant le trafic routier, mieux prédire les évènements climatiques extrêmes, prendre des routes alternatives permettant de réduire les très polluantes traînées blanches des avions, détecter des fuites... Les 4 et 5 décembre dernier à Paris, lors d'une conférence internationale inédite, l'Agence internationale de l'énergie (AIE) s'est intéressée aux apports et aux risques que représente l'IA en matière d'énergie et de climat. Un prélude à la sortie d’un rapport sur le sujet prévu au printemps 2025. Le sommet a réuni géants de la tech, énergéticiens, industriels et représentants d’une quarantaine de pays, alors que le développement de l’intelligence artificielle a fait exploser la consommation énergétique des Gafam. Google a vu ses émissions augmenter de 48% entre 2019 et 2023, Microsoft de 29% entre 2020 et 2023. Un problème auquel sont également confrontés Amazon et Meta, qui vient d’annoncer la construction d’un centre de données de 2.2 gigawatts alimenté par les énergies fossiles.
5 à 10% de réduction d'émissions grâce à l'IA selon Google
Face à ces chiffres inquiétants pour la planète, les deux géants de la tech présents à la conférence de l’AIE, Google et Microsoft, ont mis en avant le potentiel de l’IA en faveur de la décarbonation. Se basant sur un rapport publié en novembre 2023 et réalisé avec le Boston Consulting Group, Kate Brandt, la responsable du développement durable de Google, a même affirmé que l'IA «a le potentiel de contribuer à la réduction des émissions mondiales de gaz à effet de serre de 5 10 % d'ici à 2030». Soit autant que le total des émissions annuelles de l’Union européenne. Le rapport cite également une étude de Microsoft et de PwC selon laquelle l’IA pourrait réduire les émissions de CO2 de 4% dans l’agriculture, l’énergie, les transports et l’eau.
Parmi les exemples cités par Google dans son rapport, l’itinéraire économe en carburant, un nouveau paramètre de Google Maps mis en place depuis environ un an. Basée sur l’IA, la nouvelle fonctionnalité – déjà disponible en Europe, Amérique du Nord, Inde, Indonésie et Egypte – oriente les conducteurs vers des itinéraires «moins pentus, moins encombrés et effectués à vitesse constante». Depuis son lancement en octobre 2021, elle aurait permis selon le rapport du BCG d’éviter l’émission de plus de 2,4 millions de tonnes d'équivalent CO2. Ce qui reviendrait à retirer de la circulation 500 000 voitures pendant une année.
Extrapoler un cas client…à l’échelle mondiale
Autre exemple, celui de la lutte contre les très polluantes traînées de condensation, ces fines couches nuageuses créées par les avions à haute altitude. Elles bloquent une partie du rayonnement qui vient de la Terre, augmentant la température terrestre. Selon le rapport 2022 du GIEC, elles représenteraient 35% des émissions globales de l’aviation.
Dans le cadre d’un partenariat avec la compagnie aérienne American Airlines et l’organisation Breakthrough Energy, Google search a rassemblé d'énormes quantités d’information, telles que des images satellite, des données météorologiques et des datas sur les trajectoires de vol. L'IA a alors permis d’élaborer des cartes de prévision des traînées de condensation et de choisir des itinéraires permettant d’en émettre moins. «Après ces vols d'essai, nous avons constaté que les pilotes avaient réduit les traînées de condensation de 54%», détaille le rapport.
Un «cas client» que Google n’hésite pas à généraliser pour en faire un potentiel global lui permettant d’arriver au chiffre 5 à 10% de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Une extrapolation que dénonce dans un post LinkedIn Pierre Terras, chargé de campagne à Beyond Fossil Fuels.
L’IA… au service de l’exploitation des énergies fossiles
Or, confirme Denis Trystram, chercheur au sein de l’équipe Inria DataMove et membre du groupe de travail Ecoinfo, il n’y a aucune garantie que cette expérience puisse être généralisée. Et, par ailleurs, ces chiffres optimistes ne prennent pas en compte les émissions de CO2 générées pour faire fonctionner ces solutions. «Sans nier le potentiel de l’IA, la mise en œuvre de ces solutions à grande échelle, si tant est qu’elle soit possible, va entraîner une obsolescence toujours plus importante de nos équipements informatiques. Sans parler de l’énergie considérable liée à la collecte et au traitement des données, ainsi qu’aux matériaux et aux terres rares utilisés pour la fabrication de GPU, ou encore à l’artificialisation des sols liée à la construction des centres de données dans lesquels ces GPU vont tourner», objecte Denis Trystram.
Par ailleurs estime Pierre Terras, «la transition énergétique est une des applications de l’intelligence artificielle, comme pour anticiper les pics de demande sur le réseau électrique. Mais, cela reste une application marginale sur laquelle on manque de données». Pour ce dernier, les exemples les plus concrets partagés pendant la conférence de l’AIE concernent plutôt l’amélioration des forages pétroliers et gaziers, qui peuvent aujourd'hui être réalisés de manière autonome par l’IA. Avec, à la clé, des gains économiques conséquents. Car la croissance économique reste bien, pour aujourd'hui, le principal objet du recours à l'IA.
