L'intelligence artificielle (IA) existe depuis peu, mais elle est déjà considérée comme révolutionnaire grâce à son potentiel de transformation. Cependant, son développement, sa maintenance et son élimination génèrent une empreinte carbone importante. Cela suscite des inquiétudes quant à son impact environnemental. Dans ce blog, nous approfondirons ce dilemme caché.
Impact environnemental réel de l'intelligence artificielle : négatif ou positif
Derrière toute IA se cache un processus énergivore à l'empreinte carbone considérable. Aujourd'hui, les centres de données dédiés à l'IA fonctionnent 24h/7 et XNUMXj/XNUMX. utiliser de l'énergie principalement dérivée de combustibles fossilesIls représentent près de 2.5 à 3.7% des émissions mondiales de gaz à effet de serre.
Vous serez choqué d'apprendre que, selon chercheurs d'OpenAI, la puissance de calcul nécessaire pour former les meilleurs modèles d'IA double tous les 3.4 mois depuis 2012. étude récente Des experts de l'Université du Massachusetts à Amherst ont également étudié l'impact environnemental de l'entraînement de divers grands modèles d'IA. Ils ont découvert que le processus pourrait produire plus de 626,000 XNUMX livres de dioxyde de carboneCela représente presque cinq fois les émissions d’une voiture américaine moyenne tout au long de sa vie.
Le tableau ci-dessous représente les principaux impacts positifs et négatifs de l’IA :
| Impacts positifs | Impacts négatifs |
| Aide à lutter contre la déforestation, les incendies de forêt, les maladies de la faune et à surveiller la biodiversité. | Consommation électrique élevée pendant l'entraînement. |
| Encourage les initiatives d’économie circulaire. | Augmentation potentielle de l’utilisation des ressources telles que l’eau et les matières premières. |
| Optimise les processus d’agriculture, de transport et de gestion des déchets. | Contribue à la production de déchets électroniques. |
| Prédit les modèles de consommation d’énergie et améliore l’efficacité énergétique. | Cela pourrait aggraver les problèmes environnementaux existants. |
| Améliore les performances des sources d’énergie renouvelables. | Le temps de calcul important consacré à la formation augmente les émissions de l’IA. |
| Gère l’approvisionnement en électricité et améliore la fiabilité. | Les biais dans les données de formation peuvent conduire à des décisions biaisées de la part des algorithmes d’IA. |
| Analyse le sol, prédit les rendements et identifie les parasites pour une agriculture durable. | La demande énergétique augmente à mesure que l’utilisation de l’IA augmente. |
| Aide à une réponse efficace aux catastrophes. | L’utilisation intensive d’eau douce contribue aux pénuries d’eau. |
| Facilite la création de nouveaux matériaux. | Génère des émissions de CO2 comparables à celles de l’aviation, affectant les communautés marginalisées. |
| Soutient les efforts de conservation de la biodiversité. | La consommation d’énergie entraîne une pollution de l’air. |
Impact négatif de l'intelligence artificielle sur l'environnement
Son principal inconvénient est lié aux centres de données, car ils consomment beaucoup d'énergie pour maintenir les modèles d'IA. Comparés aux bâtiments classiques, ils consomment environ 10 à 50 ans, qui fois plus d'énergie par étage. Avec l'augmentation de la taille des modèles de langage étendus (LLM) comme GPT-4, la consommation énergétique de ces centres de données continue d'augmenterDiscutons de certains défis environnementaux associés à l’IA.
1. Augmentation de la consommation d'énergie
L'entraînement des modèles d'IA consomme une quantité considérable d'électricité, principalement produite à partir de combustibles fossiles. Tout cela entraîne une augmentation des émissions de gaz à effet de serre.
Selon le Bureau américain de l'efficacité énergétique et des énergies renouvelables, les centres de données, y compris ceux utilisés pour l'IA, représentent près de 2 % de la consommation totale d'électricité aux États-Unis.
2. Augmentation de la consommation des ressources
L'utilisation de l'IA dans des secteurs comme l'industrie manufacturière peut augmenter la consommation de ressources, notamment d'eau et de matières premières, ce qui peut nuire à l'environnement.
La formation de l’IA repose également sur GPU (unités de traitement graphique). Pour leur production, des métaux rares et une utilisation importante de l'eau sont nécessaires.
3. Ajout aux déchets électroniques
Ce déchet contient des produits chimiques nocifs Parmi eux, le plomb, le mercure et le cadmium. Outre la pollution de l'eau et des sols, ils peuvent également causer des dommages importants aux humains et à la nature.
Par 2050, le Forum économique mondial prédit, nous allons produire plus de 120 millions de tonnes de déchets électroniques chaque année. Pour éviter cela, nous devons améliorer la gestion et le recyclage des déchets électroniques.
Références croisées: Gestion actuelle des déchets électroniques à l'aide de techniques d'intelligence artificielle
4. Impact sur les écosystèmes naturels
Des IA telles que des voitures sans conducteur et des drones de livraison peut nuire aux animaux et à la nature. Cela peut entraîner une augmentation du gaspillage et de la consommation, en particulier dans le commerce électronique, où les marchandises sont livrées rapidement et souvent.
L'IA dans l'agriculture pourrait également utiliser trop d’engrais et de pesticides. Cela peut nuire à l'eau, aux sols et à la biodiversité. L'utilisation de l'IA pour l'environnement soulève également des questions éthiques. Nous devons trouver un équilibre entre les avantages de l'IA et la protection de la nature pour qu'ils puissent coexister.
5. Augmentation des émissions de carbone
Les opérations d'IA étant très énergivores, elles sont les principales responsables de l'augmentation des émissions de carbone. Des millions d'heures de calcul sont consacrées à l'entraînement de nouvelles générations de modèles d'IA, ce qui accroît encore la consommation d'énergie.
Souvent, le la production de cette énergie dépend également du gaz naturel, du pétrole, charbon ou hydroélectricité, qui sont tous principales sources d'émissions d'IA.
6. Promotion des préjugés dans la prise de décision
Le principal problème de toute anti-IA est lié à la probabilité que l'IA prenne des décisions biaisées. Les algorithmes d'IA dépendent fortement des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des décisions biaisées peuvent entraîner des biais dans ces données.
L'utilisation de l'IA pour contrôler l'environnement soulève de nombreuses inquiétudes éthiques. Si son algorithme est entraîné à partir de données privilégiant la croissance économique au détriment de la protection de l'environnement, il pourrait privilégier les gains économiques à court terme au détriment de la santé environnementale à long terme.
Références croisées: Que faire face aux biais de l’IA ?
7. Augmentation de la demande énergétique
Les tendances actuelles montrent que l'IA s'est progressivement imposée dans nos vies comme un outil d'aide. Avec le temps, son utilisation augmentera, tout comme sa consommation énergétique. Elle contribue ainsi largement aux émissions de gaz à effet de serre.
Par exemple, si les tendances actuelles en matière d’IA persistent, d’ici 2027, NVIDIA pourrait fournir près de 1.5 million d’unités de serveurs d’IA chaque année. Ces serveurs peuvent utiliser environ 85.4 térawattheures d'électricité par anCela dépassera même la consommation énergétique de nombreux petits pays.
8. Contribuer au gaspillage de l'eau et à la pollution de l'air
Vous ignorez peut-être que l'entraînement des modèles d'IA nécessite beaucoup d'eau douce. Cela peut également contribuer au gaspillage d'eau. étude récente suggère que ChatGPT nécessite près de 500 ml d'eau pour 20 à 50 questions et des solutions pour refroidir ses centres de données. Cette eau peut être contaminée par des produits chimiques et des déchets. Sa réutilisation peut nécessiter un traitement supplémentaire.
L’étude a également révélé que la formation GPT-3 pourrait avoir consommé plus de 700,000 XNUMX litres d'eau propreMalheureusement, l'eau s'évapore pendant son utilisation et ne peut être réutilisée. Cela aggrave le problème de pénurie d'eau. L'énergie consommée par l'IA peut également contribuer à la pollution de l'air, surtout si elle utilise des sources d'énergie non renouvelables.
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9. Manque de responsabilité et de transparence
Souvent, le développement et l'utilisation de l'IA manquent de transparence et de responsabilité. De nombreuses entreprises privilégier leur gain financier et leur compétitivité plutôt que les dommages environnementaux potentiels causés par les technologies d’IA.
Les IA sont également complexes, et de ce fait, les utilisateurs peinent à déterminer leur véritable empreinte environnementale. De plus, les données cachées et les méthodes d'entraînement secrètes utilisées pour le développement de l'IA entravent l'évaluation précise de son empreinte carbone ou de son impact environnemental. Pour garantir que l'IA réponde aux préoccupations environnementales, nous il est nécessaire d’élaborer et de mettre en œuvre des procédures et des lois transparentes.
10. Peut nuire aux communautés historiquement marginalisées
Cette technologie est utilisée dans divers secteurs et génère des émissions de dioxyde de carbone similaires à celles de l'industrie aéronautique. Ces émissions accrues sont particulièrement néfastes pour les communautés historiquement marginalisées vivant dans des zones fortement polluées. Elles sont plus sensibles aux risques pour la santé liés à la pollution.
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Impact positif de l'intelligence artificielle sur l'environnement
Ne vous contentez pas de vous surcharger de ses aspects négatifs ; il présente également de nombreux avantages. Il permet d'analyser de vastes quantités de données, comme celles des satellites météorologiques. Ses autres effets positifs sont présentés ci-dessous :
1. Atténuer le changement climatique
L'IA a un potentiel considérable pour nous aider à préserver et à combattre la nature. Elle permet une surveillance plus rapide et plus large du changement climatique. Ses données peuvent nous aider. prédire les catastrophes naturelles avec précisionCela facilite non seulement une évacuation efficace, mais minimise également les dégâts. Voici quelques moyens de contribuer à l'atténuation du changement climatique :
- Lutte contre la déforestation : En analysant les images satellites, il aide des organisations comme WWF utiliser l'IA, comme Prévoyance forestière détecter et prévenir la déforestation illégale.
- Lutte contre les incendies de forêt : L'analyse de données telles que les images de caméras permet de localiser et de prédire la propagation des incendies de forêt, permettant ainsi aux pompiers d'intervenir plus efficacement.
- Détection des maladies de la faune sauvage : Il permet d'identifier rapidement les signes de maladies chez la faune sauvage, ce qui est très utile pour la détection précoce et la prévention.
- Suivi de la biodiversité : Combinée aux drones et aux images satellites, l'IA permet de surveiller efficacement les changements de comportement animal. Elle permet non seulement de suivre différentes populations animales, mais aussi d'identifier les menaces pour la biodiversité.
- Prévenir la surpêche : Des outils d'IA comme le Initiative Bateau Intelligent peut nous aider à surveiller les pratiques de pêche et à prévenir les activités de pêche illégales.
Références croisées: La surveillance basée sur l'IA facilite la détection des maladies à la ferme
2. Contribuer à l'économie circulaire
Ils peuvent contribuer à une économie circulaire en
- Identification et valorisation des matières recyclables : Les robots guidés par l'IA sont plus rapides et plus efficaces pour trier les matières recyclables. Ils contribuent à promouvoir le recyclage et à réduire les émissions de gaz à effet de serre.
- Recyclage et réutilisation de l'eau : Vous pouvez utiliser des outils d'IA pour surveiller la qualité de l'eau. Ils permettent de détecter précocement la pollution et contribuent également aux processus de traitement de l'eau.
3. Optimisation des opérations
Ils optimisent les opérations dans une grande variété de secteurs :
- Agriculture: Dans ce secteur, les outils d'IA sont utilisés pour collecter des données sur les sols et la météo. Cela contribue non seulement à améliorer l'agriculture de précision, mais aussi à augmenter les rendements.
- Le transport : Ses outils permettent d'optimiser les itinéraires et de réduire les embouteillages. Globalement, ils minimisent les émissions liées aux transports.
- La gestion des déchets: L'IA peut être utilisée pour prédire la demande et optimiser les stocks. Cela peut améliorer les processus de gestion des déchets afin de les réduire et d'améliorer l'efficacité.
4. Améliorer l'efficacité énergétique
Les points ci-dessous montrent comment l’IA peut améliorer cette efficacité :
- Prévision de la consommation d'énergie : Il est capable de prédire les modèles de consommation d’énergie et d’identifier les domaines dans lesquels il est possible d’économiser de l’énergie.
- Optimisation des systèmes de refroidissement : Des entreprises comme Google utilisent l'IA pour optimiser leurs systèmes de refroidissement. Cela permet non seulement de réduire la consommation d'énergie, mais aussi les émissions de carbone.
5. Soutenir les énergies renouvelables
Elle soutient également l'essor des énergies renouvelables comme le solaire et l'éolien, en prévoyant leur production d'énergie, en améliorant leurs performances et en simplifiant leur maintenance.
Par exemple, GE Renewable Energy utilise l'IA dans ses éoliennes. Ces éoliennes ont capteurs et algorithmes d'IA, qui peuvent prédire les changements dans les conditions de ventIls ajustent ensuite le fonctionnement des turbines en conséquence. Cette capacité prédictive permet non seulement d'augmenter leur production d'énergie, mais aussi de garantir le bon fonctionnement des turbines.
6. Assistance aux réseaux intelligents
L'IA contribue à rendre les réseaux énergétiques plus intelligents. examine les informations provenant des capteurs et des compteurs. Ces informations aident les services publics à gérer l'offre et la demande d'électricité, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie et améliorant la fiabilité.
Microsoft utilise également l'IA pour optimiser l'efficacité énergétique de ses centres de données. Dans le cadre de ses objectifs de développement durable, l'entreprise vise un bilan carbone négatif d'ici 2030.
7. Aider à l'agriculture durable
L'IA peut être d'une grande aide pour l'agriculture durable. Comment ? Vous devez être curieux. Eh bien, c'est possible. analyser les données sur les sols et prévoir les rendements des cultures. Ils permettent également de détecter les infestations de ravageurs et de maladies. Ils peuvent aider les agriculteurs à optimiser leur production agricole et à minimiser l'utilisation d'engrais et de pesticides.
FermeSage est un exemple d'utilisation de l'IA dans l'agriculture durable. Des robots pilotés par l'IA identifient et désherbent avec précision les champs. Cela réduit le recours aux herbicides chimiques et contribue à soutenir leurs pratiques agricoles durables.
8. Aide à la réponse aux catastrophes
L'IA peut accélérer le progrès technologique. Cela peut changer la donne en matière de réponse aux catastrophes. Les outils d'IA peuvent donner des prévisions précises sur les événements environnementaux majeurs Comme les changements climatiques, l'érosion et les glissements de terrain, une connaissance plus précise de la survenue d'une catastrophe nous permettra de mieux la combattre.
9. Création de nouveaux matériaux
Cette technologie peut également être utile à la création de matériaux respectueux de l'environnement. Ils peuvent être conçus pour présenter certaines qualités, comme la légèreté ou la résistance. Ces matériaux peuvent être utilisés dans la construction ou l'aérospatiale.
Si nous pouvons fabriquer ces matériaux à partir de sources renouvelables, nous réduirons également notre dépendance aux combustibles fossiles et minimiserons ainsi les dommages environnementaux liés à leur production.
10. Promouvoir la biodiversité
C'est l'un des principaux impacts environnementaux positifs de l'IA. Elle contribue à la protection de différents écosystèmes et espèces. analyser de grandes quantités de données. Il utilise cette capacité pour analyser les données sur la population, l’habitat et les menaces liées à différents écosystèmes et espèces.
Abordons maintenant la relation entre l'IA et la durabilité environnementale. Cela nous aidera à déterminer si elles peuvent coexister.
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La durabilité environnementale est-elle possible grâce à l’IA ?
Oui, L'IA peut contribuer grandement à améliorer la durabilité environnementale. Voici quelques pistes pour y parvenir.
- En agriculture, il permet de surveiller les conditions environnementales et le rendement des cultures. Il peut même contribuer à réduire la consommation d'eau et d'engrais.
- Il peut optimiser l’utilisation de l’eau et fournir gestion efficace des ressources en eau. Il s'agit de réduire les coûts de gestion et l'impact environnemental.
- Dans le secteur manufacturier, cela peut aider réaliser des conceptions de systèmes précisesCela peut contribuer à réduire les déchets et la consommation d’énergie dans la production.
- En recyclant la chaleur et en suivant l'occupation, il permet d'optimiser la consommation énergétique des bâtiments. Il peut ainsi être idéal pour la gestion des installations.
- L'IA avec l'imagerie satellite aide détecter les changements dans l'utilisation des terres et les maladies des cultures dès le début. Cela contribue à l’utilisation durable des terres.
- Ça peut surveiller la pollution de l'air niveaux et avertir les résidents urbains des sources de pollution.
- Il est capable de gérer efficacement l'approvisionnement énergétique et a amélioré les prévisions de production d’énergie renouvelable.
- Il détecte la pollution à un stade précoce et ainsi réduit les émissions de gaz à effet de serre des véhicules.
- Ça peut aider conserver les ressources naturelles. Cela se fait en rationalisant les intrants agricoles, en réduisant les déchets dans la fabrication et en optimisant l’utilisation de l’énergie dans les bâtiments.
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Réflexions sur la durabilité de l'IA générative par les PDG des entreprises technologiques et des écoles de commerce
Il s'agit d'un autre type d'intelligence artificielle capable de créer différents types de contenus, notamment des images, du son, du texte et des données synthétiques. Son récent engouement est dû à ses interfaces intuitives, qui permettent aux utilisateurs de créer rapidement des textes, des graphiques et des vidéos de haute qualité.
Voici ce que les PDG, les entreprises et les écoles de commerce de renom dans le domaine des technologies ont à dire sur l'IA générative :
1. Selon Paul Daugherty, directeur de la technologie et de l'innovation d'Accenture, affirme que son entreprise prône un engagement actif envers l'IA générative. Il affirme que les entreprises devraient s'y plonger, l'utiliser, expérimenter et acquérir une expérience de première main. Cette approche est également suivie dans Accenture intérieurement.
2. Selon IBML'IA générative peut améliorer l'efficacité des ressources des entreprises. Elle peut y parvenir en analyse des données pour la distribution d'énergie en temps réel, réduire les coûts et les émissions. Elle aide les PDG à concevoir des entreprises durables. Elle garantit ainsi que les idéaux se traduisent en stratégies concrètes et en résultats mesurables. La direction sera ainsi en mesure de répondre efficacement aux attentes des parties prenantes.
3. Harvard Business Review déclare que génératif L’IA peut stimuler la créativité des employés et des clients. Elle peut contribuer à générer et à identifier de nouvelles idées, ainsi qu'à en améliorer la qualité. Elle peut également favoriser la pensée divergente, contrer les biais d'expertise, évaluer les idées, les affiner et favoriser la collaboration.
4. EY énonce un autre fait intéressant. Il a découvert que près de 70 % des PDG reconnaissent l'urgence d'adopter l'IA générative (GenAI) pour rester compétitifs. Mais 68 % d'entre eux sont également très incertains quant à cette technologie. Ce manque de certitude entrave leur capacité à agir rapidement.
5. Selon L'analyse de Deloitte, transformation numérique efficace peut augmenter la valeur marchande jusqu'à 1.25 billion de dollars. Et l'IA de génération agira comme un catalyseur majeur pour apporter ce changement. Alors que le marché de l'IA de génération double tous les deux ans, les prévisions indiquent que les améliorations de productivité induites par l'IA pourraient contribuer à 7 XNUMX milliards au PIB mondial au cours de la prochaine décennie.
L'IA générative est encore récente, mais ses capacités sont reconnues. Elle peut stimuler la créativité, optimiser l'efficacité des ressources et même favoriser les transformations numériques. Bien que l'impact environnemental réel de l'IA soit reconnu, les PDG hésitent encore quant à son adoption. Pour plus d'informations, consultez régulièrement notre site web.
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