Éthique environnementale : la soif d’énergie de l’IA est encore son moindre problème

Pour le bon Samaritain, l’amour du prochain était très direct : quelqu’un gisait sur son chemin, saignant et souffrant. Au XXIe siècle, l’amour du prochain est devenu complexe, et rien ne l’illustre mieux que l’intelligence artificielle (IA). Grâce à l’IA, nous pouvons causer des souffrances incommensurables – ou les empêcher. Mais lorsque nous le faisons, c’est surtout de manière indirecte.

Les gros titres sont omniprésents : le journal « Finanz und Wirtschaft » parle de l’explosion de la demande en électricité due à l’IA¹ , la télévision suisse débat pour savoir si remercier l’IA pour une réponse est un gaspillage d’énergie² , et ma propre université de Fribourg m’encourage à faire preuve de retenue dans l’utilisation de l’IA³ .

L’impact environnemental direct de l’IA est faible

Mais cette impression est trompeuse : l’impact environnemental direct de l’utilisation personnelle de l’IA est négligeable. Si l’IA avait rédigé ce texte, cela aurait nécessité plus de cent fois moins d’énergie que si mon ordinateur portable et moi-même avions créé ce texte ensemble⁴ . Si vous lisez ce texte sur votre ordinateur portable en dix minutes, cela consomme autant d’énergie que dix requêtes d’IA⁵ . La lecture à l’écran n’est même pas le principal responsable. La production d’un livre physique consomme autant d’énergie que 6000 requêtes d’IA⁶ . Il en va de même pour la consommation d’eau. Un livre de 400 pages nécessite autant d’eau qu’un million de requêtes IA⁷ .

Dans le détail, ces chiffres sont certes tous très incertains (et ils se réfèrent principalement à des requêtes textuelles, et non à des requêtes image/vidéo). Mais l’ordre de grandeur n’est pas incertain. En tant qu’individus, nous pouvons faire beaucoup pour l’environnement, par exemple en votant, en faisant des dons, en adoptant un régime végétarien ou en renonçant aux voyages en avion et autres déplacements, mais pas en renonçant aux requêtes IA.

Si l’utilisation de l’IA ne représente qu’une petite fraction de l’empreinte écologique de chacun d’entre nous, il en va de même pour l’empreinte de l’humanité dans son ensemble. En 2024, les centres de données IA étaient responsables de moins d’un millième des émissions mondiales de CO2, soit environ cinquante fois moins que la production de ciment⁸ . Cette estimation est très incertaine et concerne surtout l’année 2024. En matière d’IA, cela remonte à l’âge de pierre. Mais l’avenir est moins dramatique qu’on ne le présente souvent. Même si la consommation électrique des centres de données double en 2030, comme le prévoit l’Agence internationale de l’énergie, cela ne représentera « que » 3 % de la consommation mondiale⁹ . De plus, nous voyons des solutions plus claires pour une production propre dans le domaine de l’électricité que dans des secteurs tels que le ciment, l’acier, le transport aérien ou l’agriculture¹⁰ .

L’IA est tout sauf inoffensive

Mais il y a un gros « mais ». Si l’impact direct de l’IA sur l’environnement est peut-être faible, son impact indirect ne l’est pas. L’IA pourrait bouleverser notre monde, et si elle le fait, cela ne se fera pas sans affecter l’environnement.

« Les effets directs de l’IA sur l’environnement sont peut-être minimes, mais ses effets indirects ne le sont pas. »

Les économistes s’attendent généralement à ce que l’IA stimule sensiblement la croissance économique¹¹ . Les voitures autonomes pourraient contribuer à augmenter le volume du trafic. L’IA pourrait renforcer les régimes totalitaires, car elle leur permettrait de mieux contrôler la population, ou saper les régimes démocratiques en concentrant le pouvoir économique – deux scénarios qui constitueraient une menace pour la réglementation politique des problèmes environnementaux. Les effets de ce type ont sans doute un impact bien plus important que les émissions des centres de données eux-mêmes.

Bien sûr, le contraire pourrait également se produire. Si l’IA permet de raccourcir et de fluidifier les trajets dans Google Maps, c’est bon pour l’environnement. De même, il est bon pour la durabilité que l’IA accélère la recherche sur les technologies propres, diffuse des informations factuelles dans les débats environnementaux polarisés et idéologiques ou permette de mieux prévoir les tempêtes et les sécheresses.

Je ne vois actuellement aucune preuve particulièrement solide indiquant que les effets indirects de l’IA sur l’environnement sont globalement bons ou mauvais. Mais je vois des preuves solides indiquant qu’ils pourraient être importants : soit très bons, soit très mauvais. Contrairement aux effets directs des centres de données, l’éventail des conséquences possibles est énorme. La raison est simple : l’IA a de nombreuses capacités. Si je devais parier, je parierais que l’IA sera plus transformatrice que des innovations technologiques telles que la radio, le laser ou le GPS, et même que l’Internet ou l’électricité.

Si nous ne considérons pas uniquement les conséquences environnementales de l’IA, mais examinons plus globalement ses effets sur la dignité et le bien-être des créatures de Dieu, alors des déclarations un peu plus claires sont possibles. À l’heure actuelle, en effet, des scénarios radicalement négatifs – y compris une perte de contrôle sur cette technologie – ne peuvent être exclus avec une probabilité suffisamment élevée pour compenser les éventuelles conséquences positives pour l’avenir. Le lauréat du prix Nobel Geoffrey Hinton, l’un des trois « parrains » de l’IA, a publiquement estimé à 10-20 % la probabilité d’une extinction de l’humanité causée par l’IA au cours des trois prochaines décennies¹² . Dans une enquête menée auprès de plus de deux mille membres de la communauté des chercheurs en IA, un tiers d’entre eux ont estimé à au moins 10 % la probabilité que l’IA conduise à un résultat aussi grave que l’extinction de l’humanité¹³ .

Un tel danger ne peut être compensé par presque rien. Même si l’IA pourrait reléguer les sécheresses, la dépression et les dictateurs dans les livres d’histoire, les risques négatifs sont actuellement trop élevés pour que nous soutenions cette technologie.

Conclusion

La conclusion est donc la suivante :

1. Les effets directs de l’IA sur l’environnement sont faibles.
2. Les effets indirects de l’IA sur l’environnement pourraient être très importants, tant dans le sens positif que négatif.
3. Les autres effets de l’IA pourraient également être très positifs ou très négatifs. Cependant, les conséquences négatives potentielles sont si graves et si difficiles à exclure que nous devrions faire preuve d’une grande prudence à l’égard de l’IA.

Ou, pour le résumer en un slogan : le scepticisme vis-à-vis de l’IA est justifié …

mais pas parce que l’IA consomme beaucoup d’énergie (sans même apporter quoi que ce soit, puisqu’elle ne sait rien faire) ;
mais précisément parce que l’IA peut faire beaucoup (sans même consommer beaucoup d’énergie).

Et une conclusion qui va au-delà de l’IA

On pourrait considérer comme une heureuse coïncidence le fait que les impacts environnementaux directs de l’IA soient souvent surestimés. Car après tout, cette surestimation alimente le scepticisme à l’égard de l’IA – et ce scepticisme est justement justifié ! Conclusion correcte, raisonnement erroné.

Mais je ne pense pas qu’il faille se réjouir de cette surestimation. En fin de compte, il est payant de s’efforcer de saisir la réalité avec précision. Les effets de nos actions sont devenus beaucoup plus complexes au cours des dernières décennies. Aujourd’hui, ceux qui veulent servir leur prochain devraient consacrer la moitié de leur temps à évaluer comment ils peuvent réellement le servir, et seulement l’autre moitié à mettre ces idées en pratique. Nous pratiquons ainsi une charité plus efficace que si nous agissons à l’aveuglette, par exemple en renonçant aveuglément aux demandes d’IA, alors que celles-ci pourraient nous aider à servir notre prochain.

Le monde n’est pas devenu si confus que nos efforts pour mieux le comprendre ne valent plus la peine. Nous pouvons continuer à évaluer ce qui aide beaucoup notre prochain et ce qui l’aide peu. Pour cela, il est toutefois nécessaire que nous :

• écoutions moins notre intuition, qui surestime les effets directs et visibles, et écoutions davantage les experts (soigneusement sélectionnés) ;
• accordions moins d’importance au fait qu’une chose ait un effet positif ou négatif, et accordions davantage d’importance à l’ampleur de ces effets ;
• croyons moins aux récits manichéens globaux et immuables et soyons plus ouverts aux nouvelles données et arguments qui ne cadrent pas avec notre vision du monde actuelle.

Sources

1. https://www.fuw.ch/ai-boom-laesst-strombedarf-explodieren -855216581552

2. https://www.srf.ch/sendungen/kassensturz-espresso/espresso/ kuenstliche-intelligenz-hoeflich-zur-ki-eine-reine-energieverschwendung

3. https://www.unifr.ch/durabilite/assets/public/assets/uploads/L_impact_nerg_tique_de_l_utilisation_de_l_IA_1.pdf

4. https://andymasley.substack.com/p/a-cheat-sheet-for-conversations-about? open=false#%C2%A7ais-effect-on-climate-will-mostly-depend-on-how-its-used-not-on-what-happens-in-data-centers:~:text=Using%20a%20laptop%20for%201%20minute

5. https://andymasley.substack.com/p/a-cheat-sheet-for-conversations-about? open=false#%C2%A7ais-effect-on-climate-will-mostly-depend-on-how-its-used-not-on-what-happens-in-data-centers:~:text=to%20use%20more%20energy%20per%20minute%20than%20ChatGPT

6. https://andymasley.substack.com/ p/a-cheat-sheet-for-conversations-about?open=false#%C2%A7ais-effect-on-climate-will-mostly-depend-on-how-its-used-not-on-what-happens-in-data-centers:~:text=going%20to%20use%20more%20energy

7. https://andymasley. substack.com/p/the-ai-water-issue-is-fake?open=false#%C2%A7how-big-of-a-deal-is-it-that-data-centers-use-potable-water: ~:text=%2D%202550%20prompts-,A%20400%20page%20book%20%2D%201%2C000%2C000%20prompts,-If%20you%20want

8. https://andymasley.substack.com/p/a-cheat-sheet-for-conversations-about? open=false#%C2%A7ais-effect-on-climate-will-mostly-depend-on-how-its-used-not-on-what-happens-in-data-centers:~:text=But%20all%20AI,as%20cement%20production.

9. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai# : ~:text=Notre scénario de base révèle que la consommation mondiale d’électricité des centres de données devrait doubler pour atteindre environ 945 C2%A0TWh%20d’ici 2030 dans le scénario de base, soit un peu moins de 3 % de la consommation mondiale totale d’électricité en 2030.

10. Les chiffres présentés dans cette section s’appuient principalement sur les analyses d’Andy Masley. Il présente ses chiffres de manière transparente, les justifie avec sobriété, expose les incertitudes et examine les chiffres divergents, ou plutôt les récits divergents. À ma connaissance, il n’y a pas d’objections significatives à sa conclusion. Lorsqu’il s’agit de faits controversés dans le domaine de l’environnement, je m’en remets à Hannah Ritchie, spécialiste des données et de l’environnement, qui a explicitement recommandé les recherches d’Andy Masley. D’autres sources indépendantes vont dans le même sens. Une autrice de renom a considérablement ajusté ses chiffres sur la consommation d’eau de l’IA sur la base des recherches de Masley. Je tiens ici à souligner avec gratitude que cet article ne s’appuie pas seulement sur les chiffres du travail d’Andy Masley, mais qu’il bénéficie également plus largement de son cadre de réflexion et de son argumentation.

11. https://tecunningham.github.io/posts/2025-10-19-forecasts-of-AI-growth-extended.html

12. https://www.theguardian.com/technology/2024/dec/27/godfather-of-ai-raises-odds-of-the-technology-wiping-out-humanity-over-next-30-years

13. https://arxiv.org/abs/2401.02843

Cet article a été publié pour la première fois sur Insist.