Alors que l’utilisation quotidienne de l’IA a explosé ces dernières années, la demande énergétique de l’infrastructure informatique qui la prend en charge a également augmenté. Mais le bilan environnemental de ces grands centres de données, qui consomment des gigawatts d’énergie et nécessitent d’énormes quantités d’eau pour leur refroidissement, est trop diffus et difficile à quantifier.
Aujourd’hui, les chercheurs de Cornell ont utilisé des analyses de données avancées – et, bien entendu, un peu d’IA également – pour créer un aperçu état par état de cet impact environnemental.
L’équipe a découvert que, d’ici 2030, le rythme actuel de croissance de l’IA rejetterait chaque année 24 à 44 millions de tonnes de dioxyde de carbone dans l’atmosphère, soit l’équivalent d’émissions de 5 à 10 millions de voitures sur les routes américaines. Cela drainerait également 731 à 1 125 millions de mètres cubes d’eau par an, soit l’équivalent de la consommation annuelle d’eau des ménages de 6 à 10 millions d’Américains. L’effet cumulatif mettrait hors de portée les objectifs de zéro émission nette de l’industrie de l’IA.
Du côté positif, l’étude présente également une feuille de route concrète qui utiliserait l’implantation intelligente, une décarbonation plus rapide du réseau et l’efficacité opérationnelle pour réduire ces impacts d’environ 73 % (dioxyde de carbone) et 86 % (eau) par rapport aux pires scénarios.
Les résultats ont été publiés dans Durabilité de la nature. Le premier auteur est le doctorant Tianqi Xiao du laboratoire d’ingénierie des systèmes Process-Energy-Environmental (PEESE).
« L'intelligence artificielle change tous les secteurs de la société, mais sa croissance rapide s'accompagne d'une réelle empreinte en matière d'énergie, d'eau et de carbone », a déclaré Fengqi You, professeur Roxanne E. et Michael J. Zak d'ingénierie des systèmes énergétiques à Cornell Engineering, qui a dirigé le projet.
« Notre étude est conçue pour répondre à une question simple : étant donné l'ampleur du boom de l'informatique de l'IA, quelle trajectoire environnementale cela prendra-t-il ? Et plus important encore, quels choix l'orienteront vers la durabilité ? »
Afin de quantifier l'empreinte environnementale de l'infrastructure informatique de l'IA du pays, l'équipe a commencé il y a trois ans à compiler « plusieurs dimensions » de données financières, marketing et manufacturières pour comprendre comment l'industrie se développe, combinées à des données spécifiques à l'emplacement sur les systèmes électriques et la consommation de ressources, et comment elles sont liées aux changements climatiques.
« Il y a beaucoup de données, et cela représente un effort énorme. Les informations sur le développement durable, comme l'énergie, l'eau, le climat, ont tendance à être ouvertes et publiques. Mais les données industrielles sont difficiles, car toutes les entreprises ne rapportent pas tout », a déclaré You. « Et bien sûr, à terme, nous devrons encore envisager plusieurs scénarios. Il n'est pas possible de trouver une solution unique. Chaque région est différente en termes de réglementation. Nous avons également utilisé l'IA pour combler certaines lacunes en matière de données. »
Mais projeter les impacts ne suffisait pas. Les chercheurs souhaitaient également fournir des conseils fondés sur les données pour une croissance durable de l’infrastructure de l’IA.
« Il n'y a pas de solution miracle », avez-vous dit. « L'implantation, la décarbonisation du réseau et les opérations efficaces fonctionnent ensemble : c'est ainsi que vous obtenez des réductions de l'ordre d'environ 73 % pour le carbone et 86 % pour l'eau. »
De loin, l’un des facteurs les plus importants : l’emplacement, l’emplacement, l’emplacement.
De nombreuses grappes de données actuelles sont en cours de construction dans des régions où l’eau est rare, comme le Nevada et l’Arizona. Et dans certaines régions, par exemple dans le nord de la Virginie, un regroupement rapide peut mettre à rude épreuve les infrastructures locales et les ressources en eau.
L'implantation des installations dans des régions où le stress hydrique est moindre et l'amélioration de l'efficacité du refroidissement pourraient réduire la demande en eau d'environ 52 % et, combinées aux meilleures pratiques opérationnelles et au réseau, les réductions totales d'eau pourraient atteindre 86 %, selon l'étude. Les États du Midwest et de la « ceinture de vent », en particulier le Texas, le Montana, le Nebraska et le Dakota du Sud, offriraient le meilleur profil combiné carbone-eau.
« L'État de New York reste une option à faibles émissions de carbone et respectueuse du climat grâce à son mélange d'électricité propre composé de nucléaire, d'hydroélectricité et d'énergies renouvelables croissantes », a déclaré You, « même si la priorité est donnée à un refroidissement économe en eau et à une énergie propre supplémentaire. »
Si la décarbonation ne parvient pas à répondre à la demande informatique, les émissions pourraient augmenter d’environ 20 %.
« Même si chaque kilowattheure devient plus propre, les émissions totales peuvent augmenter si la demande en IA augmente plus vite que le réseau ne se décarbonise », a déclaré You. « La solution consiste à accélérer la transition vers les énergies propres là où l'informatique IA se développe. »
Cependant, la décarbonisation du réseau ne peut pas faire grand-chose. Même dans le scénario ambitieux d’énergies renouvelables élevées, d’ici 2030, le dioxyde de carbone diminuerait d’environ 15 % par rapport au scénario de référence, et il resterait environ 11 millions de tonnes d’émissions résiduelles, ce qui nécessiterait environ 28 gigawatts d’énergie éolienne ou 43 gigawatts de capacité solaire pour atteindre zéro émission nette.
Les chercheurs ont déterminé que le déploiement d'une gamme de technologies économes en énergie et en eau, telles qu'un refroidissement liquide avancé et une meilleure utilisation des serveurs, pourrait potentiellement éliminer 7 % supplémentaires de dioxyde de carbone et réduire la consommation d'eau de 29 %, pour une réduction totale d'eau de 32 % une fois combinées.
Alors que des entreprises telles qu'OpenAI et Google consacrent de plus en plus d'argent à la construction rapide de centres de données d'IA pour répondre à la demande, il s'agit d'un moment crucial pour une planification coordonnée entre l'industrie, les services publics et les régulateurs afin d'éviter une pénurie d'eau locale et des émissions plus élevées sur le réseau, selon You.
« C'est le moment de la construction », a-t-il déclaré. « Les choix d'infrastructure d'IA que nous ferons cette décennie décideront si l'IA accélère les progrès climatiques ou si elle devient un nouveau fardeau environnemental. »
Les co-auteurs comprennent des chercheurs du KTH Royal Institute of Technology de Stockholm, en Suède ; Université Concordia à Montréal, Canada ; et RFF-CMCC Institut européen d'économie et d'environnement à Milan, Italie.
