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Suiviez les discussions sur l’intelligence artificielle, la cybersécurité, les gadgets de demain et les stratégies des géants du numérique. Ces podcasts vous offrent un accès privilégié aux réflexions des experts, des entrepreneurs et des chercheurs de renom qui façonnent le futur de notre monde connecté.
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L’addition environnementale de l’intelligence artificielle commence enfin à sortir du brouillard. Et elle est salée. Une étude menée par Alex de Vries-Gao, doctorant à l’université d’Amsterdam et fondateur de Digiconomist, met en lumière un angle mort majeur : l’empreinte carbone et hydrique des systèmes d’IA reste largement sous-évaluée, faute de données publiques et détaillées de la part des géants du numérique.
Selon ses estimations, les systèmes d’IA pourraient émettre entre 32,6 et 79,7 millions de tonnes de CO₂ dès 2025. Un ordre de grandeur comparable aux émissions annuelles d’une grande métropole comme New York, ou d’un pays européen de taille moyenne. La consommation d’eau est tout aussi vertigineuse : entre 312 et 764 milliards de litres par an, soit l’équivalent de la consommation mondiale d’eau en bouteille. En cause, une explosion de la puissance électrique mobilisée par l’IA : 23 gigawatts attendus fin 2025, contre 9,4 GW seulement un an plus tôt.
Ces chiffres s’inscrivent dans une tendance déjà pointée par Agence internationale de l'énergie, qui estime que l’IA représentait 15 % de la consommation électrique des centres de données en 2024, une part susceptible d’atteindre près de la moitié à moyen terme. Mais mesurer précisément cet impact relève aujourd’hui du casse-tête. Aucun acteur majeur — Google, Microsoft, Amazon ou Apple — ne distingue clairement, dans ses rapports environnementaux, ce qui relève spécifiquement des charges de travail liées à l’IA. Meta fait figure d’exception partielle en publiant sa consommation d’eau indirecte, liée à l’électricité achetée : 3,92 litres par kilowattheure, soit quatre fois plus que les estimations de référence. À l’inverse, Google assume ne pas communiquer ces données, arguant d’un manque de contrôle sur la production électrique — une position que l’étude juge révélatrice d’un déficit de transparence.
Face à ce flou, Alex de Vries-Gao appelle à des règles plus contraignantes : obligation de reporting détaillé, publication de métriques hydriques et carbone spécifiques à l’IA, et création d’un indice carbone des modèles. Certaines initiatives émergent, comme celle de Mistral, qui a publié une analyse environnementale détaillée de l’un de ses modèles et invite ses concurrents à faire de même. Sans cette transparence généralisée, prévient le chercheur, impossible d’évaluer l’efficacité réelle des stratégies de réduction d’impact.
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