CarrièreLe 05/12/2024
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Intelligence artificielle et développement durable : un mariage de raison ou de passion ?
Le 21ème siècle est marqué par deux enjeux majeurs qui façonnent notre présent et notre avenir : l'intelligence artificielle et le développement durable. D'un côté, l'IA, en plein essor, révolutionne nos modes de vie, de travail et de consommation en offrant des solutions innovantes et performantes. De l'autre, le développement durable, qui vise à concilier les dimensions économique, sociale et environnementale, est devenu une priorité incontournable face aux défis écologiques et sociaux auxquels nous sommes confrontés.
La France, à l'instar d'autres pays, a pris la mesure de ces enjeux et consacre d'importants investissements dans ces deux secteurs. Les initiatives se multiplient pour promouvoir l'IA et en faire un levier de croissance et de compétitivité, tandis que les politiques publiques et les actions citoyennes en faveur du développement durable se renforcent.
Dans ce contexte, il apparaît essentiel d'interroger les liens entre l'intelligence artificielle et le développement durable. Si l'IA semble offrir de nombreuses opportunités pour répondre aux défis environnementaux et sociaux, elle soulève également des questions quant à ses propres impacts écologiques. L'exemple récent de Microsoft, dont le bilan carbone est plombé par l'IA et qui compense en achetant des crédits carbone, illustre bien cette problématique.
Comment, dès lors, concilier les avantages de l'IA pour le développement durable et ses impacts environnementaux ?
I. Les apports de l'intelligence artificielle pour le développement durable
L'intelligence artificielle, grâce à ses capacités d'analyse, de prédiction et d'optimisation, offre de nombreuses perspectives pour accompagner et accélérer la transition vers un développement plus durable. Focus sur trois domaines clés : la transition énergétique, l'agriculture et la préservation de la biodiversité.
A. L'IA au service de la transition énergétique
L'intelligence artificielle permet d'améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments, des transports et des industries en optimisant la production et la consommation d'énergie. Les algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning) peuvent, par exemple, analyser les données de consommation énergétique d'un bâtiment pour détecter les gaspillages et proposer des solutions d'optimisation. De même, l'IA peut contribuer à réduire la consommation de carburant des véhicules en optimisant les itinéraires et la gestion du trafic.
L'intelligence artificielle joue également un rôle important dans le développement et l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques. Les algorithmes de prédiction peuvent, par exemple, anticiper la production d'énergie solaire ou éolienne en fonction des conditions météorologiques, permettant ainsi une meilleure gestion de l'offre et de la demande en électricité. Les réseaux électriques intelligents (smart grids), qui s'appuient sur l'IA et les technologies de l'information et de la communication, favorisent également l'intégration des énergies renouvelables et l'optimisation de la distribution et de la consommation d'électricité.
B. Agriculture de précision et optimisation des rendements
L'agriculture de précision, qui repose sur l'utilisation de technologies numériques et de l'intelligence artificielle, vise à optimiser les pratiques agricoles en fonction des caractéristiques spécifiques des parcelles et des cultures. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent, par exemple, analyser les données relatives à la qualité des sols, aux conditions météorologiques et aux besoins en eau et en nutriments des cultures pour déterminer les meilleures pratiques culturales et réduire l'utilisation de pesticides et d'engrais chimiques.
L'intelligence artificielle peut également contribuer à réduire le gaspillage alimentaire et à améliorer la traçabilité des produits alimentaires. Les algorithmes de prédiction peuvent, par exemple, anticiper la demande en produits frais et ajuster la production et la distribution en conséquence. De même, l'IA peut faciliter le suivi et la gestion des stocks de produits alimentaires pour réduire les pertes et le gaspillage. Enfin, les technologies de l'information et de la communication, associées à l'IA, peuvent améliorer la traçabilité des produits alimentaires et renforcer la confiance des consommateurs.
C. L'IA dans la gestion des ressources naturelles et la préservation de la biodiversité
L'intelligence artificielle peut contribuer à la gestion des ressources naturelles et à la préservation de la biodiversité en améliorant le suivi et la prévention des catastrophes naturelles. Les algorithmes de prédiction peuvent, par exemple, anticiper les feux de forêt, les inondations ou les sécheresses en fonction des conditions météorologiques et des caractéristiques des écosystèmes, permettant ainsi une meilleure gestion des risques et des ressources.
L'IA peut également être utilisée pour lutter contre la déforestation et le braconnage, deux phénomènes qui menacent la biodiversité et les écosystèmes. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent, par exemple, analyser les données satellitaires pour détecter les zones de déforestation et les activités illégales, permettant ainsi une meilleure surveillance et une intervention plus rapide des autorités compétentes. De même, l'IA peut être utilisée pour améliorer la reconnaissance et le suivi des espèces animales menacées, facilitant ainsi leur protection et leur conservation.
L’intelligence artificielle offre de nombreuses opportunités pour répondre aux défis environnementaux et sociaux et accompagner la transition vers un développement plus durable. Toutefois, il convient également d'analyser les impacts environnementaux de l'IA et de réfléchir aux moyens de les réduire.
II. Les impacts environnementaux de l'intelligence artificielle
Si l'intelligence artificielle présente de nombreux atouts pour le développement durable, elle soulève aussi des questions quant à ses propres impacts environnementaux.
A. La consommation énergétique croissante de l'IA
L'intelligence artificielle, et plus particulièrement les algorithmes d'apprentissage profond (deep learning), nécessite des ressources informatiques importantes pour traiter et analyser de vastes ensembles de données. Les centres de données (data centers) et les serveurs dédiés à l'IA consomment ainsi une quantité d'énergie considérable, qui est principalement produite à partir de combustibles fossiles. Selon certaines estimations, l’IA pourrait représenter entre un cinquième et un quart de la demande totale d’électricité aux Etats-Unis en 2030…
L'impact environnemental de l'intelligence artificielle a été mis en lumière récemment par l'exemple de Microsoft, dont le bilan carbone est plombé par l'IA. Pour compenser ses émissions de gaz à effet de serre, l'entreprise a recours à l'achat de crédits carbone, qui correspondent à des réductions d'émissions réalisées par des projets environnementaux dans d'autres secteurs ou pays. Bien que cette démarche soit louable, elle ne permet pas de résoudre le problème à la source et soulève des questions quant à la responsabilité et à l'éthique des acteurs de l'IA.
B. Les enjeux autour de la fabrication et de la fin de vie des équipements
La fabrication des équipements informatiques dédiés à l'intelligence artificielle (serveurs, cartes graphiques, etc.) nécessite des matières premières rares et précieuses, telles que les terres rares, le cuivre ou le lithium. L'extraction et la transformation de ces ressources ont des impacts environnementaux importants, notamment en termes d'émissions de gaz à effet de serre, de pollution des sols et des eaux, et de consommation d'énergie. De plus, les processus de fabrication des équipements informatiques sont souvent énergivores et génèrent des déchets toxiques.
La fin de vie des équipements informatiques dédiés à l'intelligence artificielle pose également des défis environnementaux. Les déchets électroniques (e-waste) contiennent des substances toxiques et polluantes, telles que le plomb, le mercure ou le cadmium, qui peuvent avoir des impacts néfastes sur la santé humaine et l'environnement si elles ne sont pas traitées correctement. Le recyclage des équipements informatiques permet de récupérer les matières premières et de limiter les impacts environnementaux, mais il est souvent insuffisant et inefficace, en particulier dans les pays en développement.
Les impacts environnementaux de l'intelligence artificielle sont réels et non négligeables, et il est essentiel de les prendre en compte dans la conception, la mise en œuvre et l'évaluation des solutions d'IA pour le développement durable.
III. Vers une intelligence artificielle plus éco-responsable
Face aux impacts environnementaux de l'intelligence artificielle, il est nécessaire de repenser les pratiques et les modèles de développement de l'IA pour les rendre plus éco-responsables et durables.
A. Les pistes d'amélioration technique et organisationnelle
L'éco-conception des algorithmes d'intelligence artificielle consiste à prendre en compte les impacts environnementaux dès la phase de conception et de développement. Il s'agit, par exemple, de privilégier des algorithmes moins énergivores, de réduire la quantité de données à traiter ou d'utiliser des techniques d'apprentissage plus efficaces. L'optimisation énergétique des algorithmes peut également passer par l'utilisation de ressources informatiques plus performantes et moins gourmandes en énergie, telles que les processeurs dédiés à l'IA ou les systèmes de refroidissement innovants.
La mutualisation des ressources informatiques dédiées à l'intelligence artificielle, notamment au sein de centres de données partagés ou de plateformes cloud, permet de réduire les coûts et les impacts environnementaux liés à la fabrication, à l'exploitation et à la fin de vie des équipements. La sobriété numérique, qui vise à limiter les usages et les consommations numériques superflus ou inutiles, est également une piste d'amélioration intéressante pour réduire les impacts environnementaux de l'IA.
B. Les enjeux éthiques et réglementaires
La transparence et l'explicabilité des décisions prises par les algorithmes d'intelligence artificielle sont des enjeux éthiques et réglementaires importants, notamment en ce qui concerne les impacts environnementaux. Il est essentiel de pouvoir comprendre et vérifier les décisions prises par l'IA, afin d'éviter les biais, les erreurs et les conséquences néfastes pour l'environnement.
L'encadrement des usages de l'intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne les impacts environnementaux, est un enjeu majeur pour les pouvoirs publics et les acteurs de l'IA. Il est nécessaire de définir des règles, des normes et des bonnes pratiques pour limiter les impacts environnementaux de l'IA et encourager les solutions durables et éco-responsables. La responsabilité des acteurs de l'IA, en particulier des entreprises et des concepteurs d'algorithmes, est également un enjeu important, spécifiquement pour la compensation et la réparation des dommages environnementaux causés par l'IA.
C. La nécessaire complémentarité entre solutions technologiques et changements de comportements
L'intelligence artificielle, comme les autres technologies numériques, ne peut à elle seule résoudre les défis environnementaux et sociaux auxquels nous sommes confrontés. Il est essentiel de combiner les solutions technologiques avec des changements de comportements, de pratiques et de modèles de développement plus durables et éco-responsables. La sensibilisation, l'éducation et la mobilisation citoyenne sont des leviers importants pour accompagner et renforcer l'action de l'IA en faveur du développement durable.
L'intelligence artificielle et le développement durable sont deux enjeux majeurs du 21ème siècle, qui se croisent et s'influencent mutuellement. L'IA offre de nombreuses perspectives pour accompagner et accélérer la transition vers un développement plus durable, en particulier dans les domaines de la transition énergétique, de l'agriculture et de l'alimentation durables, et de la gestion des ressources naturelles et de la préservation de la biodiversité.
Cependant, il est important de ne pas tomber dans le piège du technosolutionnisme, qui consiste à croire que les technologies numériques, et l'IA en particulier, peuvent à elles seules résoudre les défis environnementaux et sociaux auxquels nous sommes confrontés. L'intelligence artificielle soulève également des questions et des défis environnementaux, notamment en ce qui concerne sa consommation énergétique croissante, les impacts liés à la fabrication et à la fin de vie des équipements, et les enjeux éthiques et réglementaires.
Il est donc essentiel de prendre en compte ces impacts et de repenser les pratiques et les modèles de développement de l'IA pour les rendre plus éco-responsables et durables, en s'appuyant sur des pistes d'amélioration technique et organisationnelle, et en veillant à la complémentarité entre solutions technologiques et changements de comportements.
Enfin, il convient de souligner que l'intelligence artificielle, comme les autres technologies numériques, est un outil puissant et polyvalent, qui peut être mis au service de différents objectifs et intérêts. Il est donc crucial de s'interroger sur les finalités et les valeurs qui orientent le développement et l'utilisation de l'IA, et de veiller à ce qu'elles soient en cohérence avec les principes et les enjeux du développement durable.
Au-delà des défis et des enjeux actuels, l'intelligence artificielle et le développement durable ouvrent également des perspectives et des opportunités pour l'avenir, notamment en ce qui concerne la création de nouveaux emplois et de nouvelles activités économiques, la transformation des modes de vie et de consommation, et l'émergence de nouvelles formes de solidarité et de coopération. Il appartient à toutes et à tous, acteurs publics, entreprises, chercheurs et citoyens, de s'emparer de ces enjeux et de ces perspectives, et de contribuer à la construction d'un avenir plus durable, plus juste et plus harmonieux pour toutes et tous.
Vivatech 2024 sera au cœur de la question avec de nombreuses start-ups en intelligence artificielle, mais également en Greentech !
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