L’IA mène-t-elle à une plus grande durabilité ou nuit-elle
au climat?
L’intelligence artificielle (IA) peut aider de diverses manières les entreprises, la science et la société à agir de manière écologiquement responsable, socialement équitable et économiquement performante. Mais, malgré toutes les opportunités qu’offre cette technologie, la question se pose aussi: l’IA elle-même est-elle durable? Les experts soulignent que son utilisation risque d’aggraver certains problèmes. Compte tenu de ses effets négatifs, ne faudrait-il pas renoncer à l’IA?
La question est résolument provocatrice. Mais les chiffres l’attestent. Certains usages, comme l’apprentissage machine — en particulier l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle (IA) — sont particulièrement énergivores. Plusieurs études ont pointé la nécessité de disposer de meilleures estimations de leur empreinte carbone. Selon des travaux scientifiques présentés lors d’un congrès scientifique en 2019, l’entraînement d’un modèle d’IA dans le domaine du traitement du langage naturel — par exemple la reconnaissance vocale — peut émettre de 18 kg eq CO2 à 284 t eq CO2. Soit l’équivalent de 2500 km en voiture!
Ces chiffres donnent le tournis. Mais avant de clouer une technologie prometteuse au piloris, rappelons que l’IA peut aussi contribuer à la durabilité et au climat. Cela se matérialise particulièrement dans les politiques de «smart cities» Ces villes intelligentes sont conçues de manière globale et intégrée, faisant appel à des infrastructures et des services issus des technologies de l’information et de la communication, et plus largement à toute forme de technologies novatrices. Ces systèmes intelligents intégrés dans les «smart cities» mélangent acquisition de données, gestion intelligente, contrôle prédictif ou encore du machine learning. Ils permettent une gestion en temps réel optimale des ressources et de la consommation. Logement, mobilité, gestion des déchets, consommation électrique, l’IA a ce pouvoir de cartographier précisément les besoins d’une communauté à l’échelle d’un quartier ou d’une ville pour en révéler les abus. Et donc les corriger. Pour le bien de l’environnement.
Mais à l’heure où les changements climatiques obligent chaque individu à repenser son mode de vie et de consommation, les entreprises aussi affirment leur politique en matière de responsabilité sociétale et environnementale (RSE), avec pour premier objectif la prise en compte systématique des enjeux du développement durable dans leur stratégie. Pour les y aider, elles peuvent notamment compter sur les nouvelles technologies et sur leurs propres données, à la condition de pouvoir et de savoir comment les exploiter.
Sauf que la numérisation des entreprises a conduit à une multiplication de données sujettes à un véritable paradoxe : d’une part elles représentent un levier de performance et de l’autre la gestion de leur volume constitue un véritable challenge. Mal gérées, elles ont une incidence directe sur la performance de l’entreprise et ses processus opérationnels. Ces derniers peuvent pâtir de ruptures et de dysfonctionnement que, malheureusement, les méthodes ‘traditionnelles’ ne permettent pas de détecter, et encore moins de corriger. Des incidents qui, dans une supply chain, peuvent entraîner des consommations inutiles de ressources, une augmentation indirecte des coûts et des émissions de CO2.
Les processus retranscrivent tout ce que fait une entreprise, de la conception des produits à la fabrication, en passant par la distribution et l’exécution des commandes. Ce n’est qu’en passant scrupuleusement aux rayons X leurs processus internes et en les rationalisant, via des technologies assistées par l’IA, que les entreprises auront la capacité de s’inscrire dans un processus de durabilité sur le long-terme.
