Mesurer l’empreinte carbone de l’IA : défis et méthodologies

Une empreinte en croissance rapide, mais largement sous-estimée

Le développement de l’IA repose sur des infrastructures lourdes : des centres de données alimentés en continu, des GPU (Graphics Processing Unit ou processeurs graphiques) haute performance sollicités pendant des jours ou des semaines, et des quantités massives de données à stocker, traiter et réentraîner. En effet, entraîner un modèle avancé de traitement du langage peut générer jusqu’à 500 tonnes de CO₂. Plus inquiétant encore : ces chiffres ne sont souvent que des estimations, faute de transparence de la part des fournisseurs de technologies.

L’exemple de ChatGPT 3.5, dont l’utilisation générerait 260 tonnes de CO₂ par mois, illustre bien cette opacité.

Les défis de la mesure : opacité, diversité et absence de normes

Le premier obstacle dans la quantification de l’empreinte carbone de l’IA est l’absence de standardisation des méthodes de calcul. Entre les phases d’entraînement, d’inférence, de stockage et de mise à jour, les sources d’émissions sont multiples. Or, comme le souligne la Mozilla Foundation, peu de créateurs de modèles documentent clairement leurs émissions, leur consommation énergétique ou leur consommation en eau.

Chaque entreprise utilise ses propres métriques, souvent incomplètes, ce qui rend toute comparaison impossible. L’analyse du cycle de vie complet d’un modèle — de sa conception à son déploiement — est rarement publiée. Et lorsqu’elle l’est, elle se limite à quelques données isolées pour des raisons de confidentialité et par peur de répressions. Les consommateurs comme les décideurs politiques manquent donc d’outils fiables pour évaluer l’impact réel de ces technologies.

Tentatives de modélisation et indicateurs émergents

Malgré ces difficultés, des initiatives émergent pour objectiver ces impacts. Certaines entreprises, à l’instar de Capgemini, travaillent à la mise en place de référentiels permettant de quantifier les émissions selon le type d’algorithme, la complexité du modèle, la durée d’entraînement, le nombre de GPU mobilisés ou encore l’origine de l’énergie utilisée.

Ces démarches incluent aussi des efforts pour tracer l’intensité carbone par requête ou par heure d’usage, afin de donner des ordres de grandeur plus compréhensibles au grand public. Certaines plateformes envisagent d’afficher ces indicateurs au même titre que les informations de confidentialité ou d’accessibilité.

Des solutions technologiques pour une IA plus responsable

La mesure n’est cependant que la première étape vers une IA soutenable. Il est tout aussi crucial de réduire son impact. Plusieurs leviers sont activés aujourd’hui :

• L’optimisation des algorithmes : les chercheurs développent des modèles plus légers, qui nécessitent moins de puissance de calcul. Le recours au model distillation ou à des architectures compactes permet de réduire significativement les besoins énergétiques.
• L’alimentation des datacenters en énergies renouvelables, qu’il s’agisse de solaire, d’éolien ou d’hydroélectricité.
• Le refroidissement intelligent des infrastructures, notamment par immersion ou par air extérieur, pour limiter les pertes énergétiques.
• La valorisation de la chaleur produite, qui peut servir à chauffer des bâtiments ou des réseaux urbains.

Enfin, l’adoption de normes environnementales et de certifications vertes (comme les labels ISO ou les notations environnementales spécifiques au numérique) contribue à instaurer une culture de la transparence et de la responsabilité.

Une responsabilité collective

Face à l’accélération de l’IA et à ses promesses, il est essentiel de ne pas négliger son empreinte. Mesurer avec rigueur, comparer de manière transparente, et intégrer des indicateurs environnementaux dans les processus de conception technologique devient impératif. La pression monte également du côté des citoyens, qui exigent plus de clarté sur l’impact de leurs outils numériques.

Les gouvernements, les développeurs, les entreprises et les utilisateurs doivent désormais converger vers un objectif commun : faire de l’IA un levier de progrès, et non un accélérateur de dérèglement climatique. Cela passe par des choix techniques plus sobres, mais aussi par des cadres réglementaires qui incitent à la transparence et à la sobriété. Chez Diabolocom, cette vision se traduit par le développement d’une IA sobre et frugale, pensée pour des usages métier ciblés, avec un souci constant de minimiser son impact environnemental tout en maximisant sa pertinence opérationnelle.

Conclusion : pour une IA aussi intelligente qu’écologique

L’empreinte carbone de l’intelligence artificielle n’est pas une fatalité. Elle découle de choix techniques, économiques et politiques qu’il est encore temps d’orienter autrement. En rendant ces impacts visibles, mesurables et comparables, nous donnons aux acteurs de l’écosystème les moyens d’agir pour mieux faire. Et si, demain, chaque ligne de code — et même chaque prompt — était pensée en grammes de CO₂, un grand pas serait fait vers l’inclusion pleine et entière de l’IA dans une logique de développement durable. C’est à cette condition que l’intelligence artificielle pourra véritablement être qualifiée d’intelligente.