Intelligence artificielle (IA), une consommation d’eau colossale, non soutenable
L’IA, une technologie extrêmement gourmande en eau
L’Intelligence artificielle, une étape de plus dans les techniques informatiques, avec ses promesses et ses dangers, « pour le meilleur et pour le pire ». * Puissance de calcul, augmentation du stockage et entraînement des modèles nécessitent des ressources toujours plus grandes, à la fois en énergie, en matériaux et en eau.
L’IA consomme de l’eau indirectement pour le refroidissement des centrales nucléaires qui fournissent l’électricité. Et les structures infrastructures IA consomment directement beaucoup d’eau pour leur propre. Donc beaucoup d’eau alors que les ressources en eau de la planète sont déjà très affaiblies par le réchauffement climatique*.
Consommation d’eau colossale des centrales nucléaires qui alimentent l’IA en énergie
Pour fournir l’électricité, les centrales nucléaires ont besoin d’énormément d’eau pour refroidir les installations.
En France, le débit du Rhône, le fleuve le plus puissant de France, diminue d’année en année. Avec le changement climatique, le débit du fleuve pourrait baisser de 20% dans les 30 prochaines années ! De plus, sur les bords du Rhône, 8 réacteurs nucléaires à circuits ouverts utilisent l’eau du fleuve pour leur refroidissement « ils prélèvent de l'eau du Rhône et la rejettent en totalité, mais plus chaude ! " (Laurent Roy, directeur général de l’Agence de l'eau Rhône Méditerranée Corse). Et la température du fleuve augmente aussi (+1,8° en 60 ans)**.
Les centrales nucléaires du Bugey au bord du Rhone
L’énergie nucléaire ne produit pas de CO2, mais elle contribue à un réchauffement dangereux des eaux, elle produit des déchets radioactifs dont on ne sait pas se débarrasser. A noter que la coopération nucléaire entre la France et la Russie n’a fait l’objet d’aucun blocus.
Consommation d’eau colossale des centres de données ( data centers) de l’IA
Les centres de données (data centers) vont de la taille d’un placard à plusieurs dizaines de milliers de mètres carrés. En France, on en compte des milliers. Il faut les refroidir (à cause du bon vieil effet Joule des circuits électriques). Pour maintenir les serveurs à une température acceptable, de grandes quantités d’eau sont nécessaires.
Schéma de base d'un refroidisseur dans un centre de données
Dès 2022, Microsoft et Google (très actifs sur l’IA générative) ont constaté une forte augmentation de l’usage des ressources hydriques pour le refroidissement de leurs datacenters. + 34% entre 2021 et 2022 pour Microsoft, + 20% pour Google. ET les augmentations de consommations d’eau s’accélèrent ***.
En 2022 aussi, les Pays-Bas ont découvert que Microsoft avait utilisé 84 millions de litres d’eau pour ses datacenters, alors qu’initialement la société avait estimé sa consommation entre 12 et 20 millions de litres.
Il faudrait 4 à 6 fois la consommation annuelle du Danemark en eau rien que pour refroidir les centres de données d’IA d’ici à 2027.
Entre innovation technologique et durabilité environnementale
Des entreprises technologiques explorent des alternatives pour limiter leur impact environnemental. Microsoft, par exemple, adopte des systèmes de refroidissement en boucle fermée qui recyclent l’eau, tandis que d’autres expérimentent le refroidissement à air en captant directement l'air frais extérieur pour le souffler dans les salles informatiques ( ce qui ne marche donc pas en été, et encore moins en temps de canicule).
«Quand nous disons que nous pouvons exécuter une formation de modèle deux fois plus rapidement et mieux que d'autres entreprises du secteur, cela signifie que vous avez besoin de la moitié de la quantité d'énergie pour entraîner le modèle ». « Toute la thermodynamique, la puissance, le refroidissement par air, le refroidissement par eau, le flux d'air - nous utilisons nos modèles pour gérer cela ». Thomas Kurian, CEO de Google Cloud****
Quant à la start-up française Mistral*****, ses logiciels d'intelligence artificielle« Mistral Large » et « Chat Noir » sont eux aussi dans la course. Sur le test de compréhension de lecture en français de l’évaluation GLUE, Mistral Large a obtenu un score de 89,4, ce qui le place en tête des modèles de langage français évalués à ce jour :
En orange, performance de Mistral Large en langue française.
Optimiser les algorithmes pour qu’ils consomment moins d’énergie, privilégier la sobriété à tous les niveaux. Et garder son esprit critique face aux fausses conclusions, aux raisonnements biaisés, et aux bots (=robots) qui, quand ils sont malveillants (et ils le sont de plus en plus souvent) envoient des fake news beaucoup plus vite et en beaucoup plus grand nombre que ne le font des humains.
Suzanne Bourdet Michel Faye
*** L’intelligence artificielle : une pollution cachée au cœur de l’innovation : https://institut-superieur-environnement.com/blog/lintelligence-artificielle-une-pollution-cachee-au-coeur-de-linnovation/#:~:text=Si%20l'IA%20contribue%20%C3%A0,CO%E2%82%82%20dans%20de%20nombreux%20secteurs
**** https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-la-consommation-d-eau...
Schéma de refroidissement d’un centre de données : https://www.alfalaval.fr/industries/genie-climatique/refroidissement-de-data-centers/free-cooling-eau/
Image et Citation relatives à l’IA française Mistral :
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