Un nouveau modèle mondial démontre que l’IA augmente les émissions de CO₂ plus qu’elle ne les réduit. L’IA accroît la productivité tant dans le secteur des combustibles fossiles que dans celui des énergies renouvelables.
Les gains de productivité générés par l’IA dans l’industrie pétrolière et gazière augmenteront les émissions mondiales nettes, selon un nouveau rapport publié dans Nature, dirigé par deux anciens employés de Microsoft. Les économies d’émissions que l’IA permet dans les énergies renouvelables ne compensent pas l’expansion des réserves fossiles.
Les entreprises technologiques investissent de plus en plus dans de grands centres de données d’IA pour entraîner et faire fonctionner leurs modèles. Plus de centres de données signifie plus de puissance de calcul et une pression sur le réseau électrique. Les acteurs technologiques voient ainsi leur facture d’électricité liée à l’IA grimper en flèche. Des alternatives vertes apparaissent, et une récente proposition de loi européenne devrait également faciliter la compensation des émissions des centres de données à l’avenir.
Paradoxe
L’IA permet non seulement une utilisation efficace des énergies renouvelables, mais elle augmente également la production et la viabilité économique des combustibles fossiles. Cela crée un paradoxe : alors que l’IA peut accélérer la transition énergétique, elle peut simultanément prolonger la dépendance aux combustibles fossiles et accroître l’intensité carbone de l’économie.
Le modèle mondial d’équilibre général calculable (EGC) du rapport quantifie ces effets contradictoires. Lorsque les gains de productivité de l’IA dans le secteur fossile ne sont pas compensés par des gains au moins quatre à cinq fois supérieurs dans les énergies renouvelables, les émissions annuelles nettes de CO₂ augmentent de 0,5 à 1,8 gigatonne (soit 1,2 à 4,8 % des émissions mondiales en 2024).
Effet de rebond
Selon les chercheurs, outre les économies directes de CO₂, d’importants effets indirects apparaissent. Les gains de productivité permis par l’IA entraînent souvent une baisse des coûts et une efficacité accrue, ce qui stimule la consommation supplémentaire (l’effet de rebond). De plus, les applications d’IA peuvent créer de nouvelles opportunités de production et réorienter l’utilisation du travail et du capital (effets d’induction). Ces effets systémiques augmentent la demande totale d’énergie et renforcent le rôle des combustibles fossiles dans l’économie.
L’étude souligne que les analyses et cadres politiques actuels se concentrent principalement sur la consommation d’énergie directe des centres de données et l’optimisation des énergies renouvelables. En conséquence, les applications d’IA augmentant les émissions dans le secteur fossile et les conséquences économiques indirectes restent peu documentées. Les politiques et les rapports ne tiennent pas suffisamment compte de ces effets climatiques plus larges, selon le rapport.
Impact pour le secteur informatique
Les chercheurs préconisent des cadres plus larges prenant en compte l’impact total de l’IA sur le système énergétique. C’est la seule façon pour les entreprises et les décideurs de diriger efficacement le déploiement de l’IA vers une réduction nette des émissions.
Pour le secteur informatique, cela signifie que les affirmations de durabilité concernant les applications d’IA doivent être nuancées et que les entreprises doivent revoir leur rôle dans les chaînes énergétiques plus larges. Sans mesures politiques complémentaires, l’IA risque d’augmenter davantage l’intensité carbone de la croissance économique, malgré des gains d’efficacité locaux.