De nombreux individus respectueux de l’environnement se confient avec un sentiment de malaise lors de l’utilisation d’outils d’IA comme Chatgpt, un sentiment mis en évidence dans une analyse de Hannah Ritchie pour” Sustainability by Numbers .”. Ritchie note: «Mon sentiment est que beaucoup de personnes soucieuses du climat se sentent coupables d’utiliser le chatppt. En fait, cela va plus loin: je pense que beaucoup de gens jugent les autres pour l’avoir utilisé, en raison de l’impact environnemental perçu.»
son article, qui mentionne les alignements avec des travaux détaillés d’autres analystes comme Andy Masley , vise à recadrer cela en suggérant que pour les interactions typiques basées sur le texte, l’empreinte carbone d’un individu est étonnamment petite. Cependant, cette perspective se déroule dans le contexte des exigences énergétiques collectives substantielles du secteur de l’intelligence artificielle et un appel urgent à une plus grande transparence des entreprises technologiques sur leur utilisation de puissance.
L’écho environnemental de l’utilisateur
En termes de production de carbone, une requête est estimée par certaines sources pour produire autour de 2 à 3 grammes de CO2 , un chiffre qui comprend les émissions amorties du processus à forte intensité énergétique de formation des modèles d’IA. Ritchie calcule que dix requêtes quotidiennes sur un an ajouteraient environ 11 kilogrammes de CO2 à l’empreinte d’un individu.
Cela représente une augmentation fractionnaire-augmentant 0,16% pour un résident britannique moyen (dont Energy and Industry Footprint est d’environ 7 tonnes ) et 0,07% pour un Américain. Pour en outre contextualiser cela, Ritchie, référençant Analyse par Andy Masley Recyclage ou utilisant des sacs réutilisables.
Ajoutant une autre couche à cela, Ritchie met en évidence des recherches plus récentes de époque Ai suggérant que l’énergie par query peut être aussi faible que 0.3 wh Wh estimation.
Si ce chiffre plus récent est valable, l’impact environnemental individuel rétrécit encore; Dix requêtes quotidiennes ne représenteraient alors que 0,02% de la consommation d’électricité du Royaume-Uni.”Une requête typique utilise beaucoup moins d’énergie qu’une ampoule standard, ou même simplement d’exécuter votre ordinateur portable pendant 5 minutes”, observe Ritchie.
Son conseil aux utilisateurs d’AI basée sur le texte est direct:”Pour le pas de l’empreinte régulière ou même relativement élevé, de vous contenir de faire 5 recherches sur l’énergie et de faire un jour pour faire une différence. Elle protège cependant que cette perspective peut ne pas s’étendre aux utilisateurs générant une vaste contenu vidéo ou audio de haute qualité.
La soif colossale de l’infrastructure de l’IA
Bien que les questions individuelles puissent être légères sur les ressources, Ritchie est fermement en disgugnant de la distance du profil énergétique global de l’industrie de l’IA.”Je ne dis pas que la demande d’énergie de l’IA, sur agrégat, n’est pas un problème”, clarifie-t-elle dans son article, qui suit Pièce antérieure sur l’utilisation d’énergie plus large de l’AI .”C’est, même si c’est”juste”d’une ampleur similaire aux autres secteurs que nous avons besoin d’électrifier, comme les voitures, le chauffage ou certaines parties de l’industrie. C’est juste que les individus interrogeant les chatbots sont une partie relativement faible de la consommation d’énergie totale de l’IA.”
Les phases de formation de ces grands modèles de langues sont particulièrement compensées;”Par exemple, la formation du GPT-3 d’OpenAI aurait consommé 1 287 MWh, tandis que le GPT-4 beaucoup plus important a nécessité environ 62 318 MWh.
Cette préoccupation plus large est démontrée de manière vivante par la situation qui se déroule à Memphis, Tennessee, où le XAI d’Elon Musk développe son”super-objet Colossus”AI. L’établissement a déclenché des manifestations communautaires contre la pollution de l’air. Le cœur du problème réside dans l’utilisation par Xai de nombreuses turbines à gaz de méthane, qui fonctionnent prétendument sans contrôles d’émission standard ou les permis nécessaires à la Loi sur l’air propre, pour alimenter les opérations à forte intensité énergétique.
Cela se produit dans la pauvreté de Memphis, une communauté à faible revenu noir, les voies d’urgence à faible revenu. La région abrite également plus de 17 autres installations industrielles enregistrées auprès de l’inventaire de la version Toxics de l’EPA.
Les demandes de pouvoir du projet”Colossus”sont immenses. Il a lancé avec plus de 100 000 GPU Nvidia Hopper en juin 2024-ce sont des processeurs avancés optimisés pour les charges de travail de l’IA, offrant une puissance de calcul substantielle mais consommant également une énergie considérable. En décembre 2024, XAI a annoncé des plans pour une expansion de dix ans à plus d’un million de GPU.
Musk a déclaré que Colossus aura finalement besoin de 2000 mégawatts (MW) de puissance, dépassant de loin les 150 MW actuellement approuvés par la Tennessee Valley Authority (TVA). En août 2024, le site aurait eu accès à seulement 8 MW de puissance de réseau, ce qui nécessite l’utilisation de générateurs mobiles.
Les groupes environnementaux estiment que XAI pourrait devenir un émetteur de premier plan d’oxydes d’azote (NOx)-les garçons qui contribuent au smog et peuvent aggraver les affirmations respiratoires-dans le comté de Shelby, en relâchant potentiellement 1 200 à 2 000 tonnes annuellement. Le représentant de l’État Justin Pearson a déclaré à ABC24 Memphis: «Ils disent qu’ils ont un permis pour 15 turbines à gaz. En ce moment, nous savons qu’ils ont 35 turbines à gaz dans cet établissement, et nous savons que 33 d’entre eux fonctionnent actuellement. Au-delà de la qualité de l’air, l’installation de Memphis Xai serait également consommée 5 millions de litres d’eau par jour pour le refroidissement, ajoutant une autre couche à la tension des ressources locales. Cela reflète une tendance plus large, car la demande mondiale d’IA pourrait entraîner des retraits d’eau de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes en 2027.
Les voix locales et les questions réglementaires
Les résidents près de l’installation de Memphis ont signalé des effets tangibles pour la santé.”Comment se fait-il que je ne puisse pas respirer à la maison et que vous puissiez tous respirer à la maison?”a demandé au résident de Boxtown, Alexis Humphreys, lors d’une audition publique du 25 avril 2025, affichant son inhalateur d’asthme.
xai a caractérisé les turbines à gaz comme une mesure temporaire. Shannon Lynn, consultante en environnement pour XAI, a suggéré une exemption réglementaire pour des sources temporaires, une réclamation contestée par des experts en droit de l’environnement. Bruce Buckheit, un ancien directeur de l’application de la loi de l’air de l’EPA,
Le 9 avril, le Southern Environmental Law Center (SELC) a officiellement demandé que le département de santé du comté de Shelby (SCH) oblige XAI à cesser les opérations de la turbine jusqu’à ce qu’un permis d’air source majeur soit assuré. La Chambre de commerce du Grand Memphis a activement soutenu la présence de Xai, avec le président de la chambre Ted Townsend Remarquant À Politico,”cela ne nécessite pas toujours une communauté pour dire:”Eh bien, nous sommes d’accord avec cela ou nous ne le sommes pas. C’est une chose capitaliste. Les entreprises entrent et ils opèrent.” Le coût invisible et la voie à suivre champ. Alors que l’interaction d’un individu avec une IA comme Chatgpt peut sembler sans conséquence du point de vue de l’énergie, l’infrastructure cumulative requise pour fournir ces services à l’échelle mondiale raconte une histoire différente. Les grandes entreprises technologiques voient leurs mesures environnementales affectées; Les émissions de gaz à effet de serre de Google ont augmenté de 13% en 2023 en grande partie due aux centres de données AI , et la consommation d’électricité de Microsoft par dollar de revenue
pour des raisons similaires. L’Agence internationale de l’énergie prévoit que la demande d’électricité des centres de données du monde 2030 , avec l’IA comme pilote principal.
L’article de Ritchie souligne fortement le défi d’obtenir des données claires.”J’ai mentionné cela dans mon article précédent, mais permettez-moi de répéter à quel point je pense que nous sommes fous que nous débattons de la consommation d’énergie de l’ordre de grandeur des LLM”, écrit-elle.”Nous ne parlons pas seulement de savoir si c’est 3, 3,5 ou 4 wh. Nous parlons de savoir si nos calculs actuels sont dix fois trop élevés. Bien sûr, les entreprises technologiques savent ce qu’est le bon nombre; c’est juste qu’un manque de transparence signifie que le reste d’entre nous est laissé en train de nous aborder, gaspiller le temps.”Empreinte des ressources. Alors que certaines recherches, comme un news davantage de l’énergie technique de Munich Mitigations, la tendance globale indique un besoin croissant de développement responsable et de comptabilité transparente des coûts environnementaux de l’IA.
