Rapport de l’ONU : l’intelligence artificielle pourrait consommer des ressources colossales d’ici 2030

L’étude estime que les centres de données alimentant les systèmes d’intelligence artificielle pourraient consommer jusqu’à 945 térawattheures d’électricité par an à l’horizon 2030, soit plus du double de leur consommation actuelle.

Des besoins en eau et en énergie gigantesques

Le rapport souligne également que l’empreinte hydrique de l’IA pourrait atteindre près de 9.300 milliards de litres d’eau par an, un volume équivalent aux besoins domestiques annuels d’environ 1,3 milliard de personnes.

Parallèlement, les infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle pourraient mobiliser plus de 14.500 kilomètres carrés de terrain à travers le monde, illustrant l’ampleur croissante de cette révolution technologique.

Chaque requête contribue à la consommation globale

Les chercheurs rappellent que l’impact environnemental de l’IA ne se limite pas à l’entraînement des modèles. La phase d’utilisation quotidienne, appelée « inférence », représente aujourd’hui la majeure partie de la consommation énergétique.

Ainsi, chaque requête adressée à un assistant conversationnel, chaque image générée ou chaque vidéo produite par intelligence artificielle nécessite des ressources informatiques importantes, qui se traduisent par une consommation accrue d’électricité et d’eau.

L’inférence, principal moteur de la consommation

Contrairement aux idées reçues, ce ne sont pas les phases d’apprentissage des modèles qui pèsent le plus lourd sur l’environnement. Selon le rapport, entre 80 % et 90 % de la consommation énergétique totale de l’IA provient des milliards de requêtes traitées quotidiennement par les plateformes et applications utilisées dans le monde.

Cette croissance est alimentée par l’explosion du nombre d’utilisateurs et par la sophistication croissante des modèles d’intelligence artificielle.

Vers une IA plus responsable

Face à ces défis, les auteurs du rapport appellent à une approche plus responsable du développement de l’intelligence artificielle. Ils estiment que la réduction des émissions de carbone ne suffit pas à elle seule et qu’il est nécessaire d’intégrer également les enjeux liés à l’eau, à l’occupation des sols et aux déchets électroniques.

L’objectif n’est pas de freiner l’innovation, mais de mieux mesurer et anticiper son coût environnemental afin de concilier progrès technologique et développement durable.