Comment concilier innovation numérique, intelligence artificielle et préservation de l’environnement ?
C’est la question au cœur de la conférence de Frédéric Bordage, expert indépendant et fondateur de Green IT, un écosystème créé en 2004 autour du numérique responsable, de l’écoconception, de la sobriété numérique et de la slow.tech. Il intervient depuis de nombreuses années auprès des entreprises, des pouvoirs publics et des acteurs de la société civile sur les impacts environnementaux du numérique.
Cette conférence consacrée aux impacts environnementaux du numérique et de l’IA, s’est déroulée le 13 septembre au Parc Galea dans le cadre de du partenariat entre le Parc Galea, la Collectivité de Corse et Corsica Fibra.
À travers les travaux présentés par Green IT, la conférence rappelle une réalité essentielle : derrière nos usages numériques se trouvent des équipements, des serveurs, des métaux, des ressources énergétiques et des infrastructures bien réelles. Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle, ces besoins prennent une nouvelle dimension.
L’objectif n’est pas de renoncer au numérique, mais de réfléchir à la manière dont nous l’utilisons : avons-nous besoin de toujours plus d’équipements, de renouveler nos appareils aussi rapidement, ou encore d’utiliser systématiquement l’IA pour réaliser une tâche ?
Le numérique n’est pas immatériel
Smartphone, ordinateur, tablette, écran, serveur… tous ces équipements nécessitent de nombreuses matières premières pour être fabriqués.
Cuivre, lithium, cobalt, nickel, or, argent, tantale, indium ou encore terres rares entrent dans la composition de nombreux composants électroniques.
Cette dépendance à des ressources non renouvelables fait du numérique une ressource critique. L’augmentation du nombre d’équipements et le développement des infrastructures numériques accentuent la pression sur ces ressources.
L’impact environnemental du numérique ne se limite donc pas aux émissions de gaz à effet de serre ou à l’électricité consommée. Il concerne également l’extraction des matières premières, la fabrication des équipements, leur transport, leur utilisation et leur fin de vie.
L’intelligence artificielle change d’échelle
Le développement de l’IA nécessite des infrastructures informatiques particulièrement importantes.
Pour fonctionner, les modèles d’IA s’appuient notamment sur des serveurs équipés de processeurs spécialisés, comme les GPU, ainsi que sur d’importantes capacités de mémoire.
L’étude présentée lors de la conférence distingue trois étapes :
- Fabriquer un serveur d’IA
La fabrication des composants et des équipements constitue une première source d’impacts. - Utiliser ce serveur
Les serveurs fonctionnent de manière intensive et nécessitent de l’électricité ainsi que des infrastructures de refroidissement. - Déployer ces serveurs à l’échelle mondiale
Le développement des services d’IA implique une augmentation du nombre de serveurs et des capacités des centres de données.
Dans le scénario étudié par Green IT, le nombre de serveurs IA passerait ainsi d’environ 1,13 million en 2025 à 7,63 millions en 2030.
Cette évolution permet de comprendre pourquoi l’impact de l’IA doit être étudié à l’échelle de l’ensemble de son cycle de vie, et pas uniquement à partir de l’électricité consommée lorsqu’un utilisateur pose une question.
L’impact de l’IA ne se résume pas au CO₂
L’un des enseignements importants de la conférence est qu’il est réducteur de parler uniquement de l’empreinte carbone de l’IA.
Les travaux présentés prennent en compte plusieurs catégories d’impacts : épuisement des ressources, consommation de ressources fossiles, réchauffement climatique, eutrophisation, particules fines ou encore écotoxicité.
Dans le scénario étudié, les impacts liés à l’infrastructure mondiale de l’IA augmentent fortement entre 2025 et 2030. L’étude estime notamment le potentiel de réchauffement global à 41 millions de tonnes équivalent CO₂ en 2025, contre 277 millions de tonnes en 2030.
Ces chiffres sont issus d’une modélisation et doivent être compris dans le périmètre et les hypothèses propres à l’étude. Ils donnent surtout un ordre de grandeur de la pression que pourrait représenter le développement des infrastructures IA.
Tous les usages de l’IA ne se valent pas
À l’échelle individuelle, l’impact d’une utilisation de l’IA dépend de plusieurs facteurs.
La conférence en identifie notamment cinq :
- le type d’IA utilisé,
- la taille du modèle,
- le type de tâche réalisée,
- la qualité des données d’entraînement,
- la qualité du prompt et du contexte.
Une tâche simple de traitement de texte ne mobilise pas nécessairement les mêmes ressources qu’une génération d’image ou de vidéo.
La présentation met ainsi en évidence une progression entre différents formats :
texte → audio → image → vidéoPlus la production demandée est complexe et multimédia, plus les ressources informatiques nécessaires peuvent être importantes.
Vers davantage de sobriété numérique
Face à ces constats, une question se pose : comment agir concrètement ?
La réponse proposée pendant la conférence repose notamment sur la sobriété numérique.
Il ne s’agit pas nécessairement de « faire sans numérique », mais de faire mieux avec moins.
- Réduire son taux d’équipement
Avant d’acheter un nouvel appareil, peut-on utiliser celui que l’on possède déjà ?
La mutualisation constitue également un levier important. Un smartphone rassemble aujourd’hui de nombreuses fonctions autrefois assurées par plusieurs appareils : téléphone, appareil photo, GPS, baladeur, dictaphone…
- Faire durer ses appareils
C’est l’un des leviers présentés comme prioritaires : réparer, réemployer, acheter d’occasion ou reconditionné et privilégier les équipements réparables.
Un appareil utilisé plus longtemps permet d’éviter, ou au moins de retarder, la fabrication d’un nouvel équipement et l’extraction des matières premières nécessaires.
- Éteindre les équipements inutilisés
Box, décodeurs, téléviseurs ou autres équipements peuvent être éteints lorsqu’ils ne sont pas nécessaires.
- Bien gérer les équipements en fin de vie
Les déchets d’équipements électriques et électroniques (DEEE) doivent être déposés dans les filières de collecte adaptées afin de permettre leur traitement et le recyclage des matériaux lorsque cela est possible.
La « slow tech » : quand moins de technologie suffit
La conférence propose également une réflexion autour de la slow tech.
L’idée est simple : utiliser le niveau de technologie réellement nécessaire pour répondre à un besoin.
La slow tech ne consiste pas à opposer systématiquement technologie et low-tech. Elle invite plutôt à rechercher, lorsque cela est pertinent, une solution plus simple.
Quelques exemples présentés pendant la conférence permettent de mieux comprendre cette approche.
Une agence immobilière peut choisir d’afficher ses annonces sur de simples supports imprimés plutôt que sur des écrans numériques fonctionnant en permanence.
De la même manière, un service de transport peut proposer l’achat d’un titre par SMS, plutôt que de demander à l’utilisateur de passer par une solution numérique plus complexe reposant sur un QR code.
Dans ces situations, la question n’est pas de savoir si le numérique est possible, mais s’il apporte réellement une valeur supplémentaire par rapport à une solution plus simple.
Et pour l’intelligence artificielle ?
La même logique peut être appliquée à nos usages de l’IA.
Avant de solliciter un outil d’intelligence artificielle, plusieurs questions peuvent être posées :
Ai-je réellement besoin d’une IA pour cette tâche ?
Si oui :
Quel format est nécessaire ?
Une réponse textuelle suffit-elle ou ai-je réellement besoin d’une image ou d’une vidéo ?
Quel modèle est adapté ?
Une tâche simple nécessite-t-elle réellement le modèle le plus puissant ?
Mon prompt est-il suffisamment précis ?
Une demande claire peut permettre d’obtenir directement le résultat recherché et d’éviter de multiplier les échanges.
L’objectif n’est donc pas de limiter l’utilisation de l’IA de manière systématique, mais de l’utiliser de façon proportionnée au besoin.
Une réflexion à intégrer dans nos pratiques
La sobriété numérique ne concerne pas uniquement les usages personnels.
Elle peut également être intégrée dans les entreprises, les collectivités et les administrations : avant de développer un nouvel outil, d’acheter du matériel ou d’automatiser un processus grâce à l’IA, il peut être utile de se demander :
Quel est le besoin réel ?
Le numérique apporte-t-il une réelle valeur ajoutée ?
Existe-t-il une solution plus simple ?
Peut-on réutiliser un outil ou un équipement existant ?
Peut-on faire durer davantage le matériel ?
L’IA est-elle réellement nécessaire ?
Quel niveau de technologie est suffisant ?
La conférence met finalement en avant trois leviers complémentaires :
Sobriété
Utiliser le numérique et l’IA lorsque cela est réellement utile.
Réemploi
Faire durer les équipements, les réparer et privilégier l’occasion ou le reconditionné.
Slow tech
Chercher, lorsque cela est pertinent, la solution technologique la plus simple permettant de répondre au besoin.
Le numérique responsable ne consiste donc pas uniquement à rendre nos technologies plus performantes ou plus efficaces. Il consiste aussi à questionner leur nécessité, leur durée de vie et nos habitudes d’utilisation.
Dans un contexte de développement rapide de l’intelligence artificielle, cette réflexion devient particulièrement importante : moins d’équipements, des équipements qui durent plus longtemps et une IA utilisée à bon escient.
C’est finalement toute la question de la juste place du numérique dans nos usages qui est posée.
