L’intelligence artificielle (IA) est sans conteste l’une des technologies les plus prometteuses du XXIe siècle. Avec sa capacité à transformer divers secteurs, y compris l’énergie, le transport et la gestion des ressources naturelles, elle a le potentiel de jouer un rôle clé dans la lutte contre les défis environnementaux mondiaux. Cependant, elle suscite également des préoccupations croissantes concernant son empreinte carbone et ses effets environnementaux. Cette dualité soulève un débat crucial : l’intelligence artificielle verte constitue-t-elle un risque ou une opportunité pour un avenir durable ? Cet article explore cette question en examinant les risques et les opportunités associés à l’IA dans le contexte de la durabilité.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle verte ?
L’intelligence artificielle verte (IAG) désigne l’application de technologies d’IA pour favoriser des pratiques durables et résoudre des problèmes environnementaux. Cela inclut des initiatives allant de l’optimisation de la consommation d’énergie à la gestion des ressources, en passant par l’agriculture intelligente et le suivi des émissions de gaz à effet de serre. Les entreprises et les gouvernements investissent de plus en plus dans des projets qui intègrent l’IA dans leurs stratégies environnementales[1].
Opportunités offertes par l’intelligence artificielle verte
1. Réduction de l’empreinte carbone
L’une des principales opportunités de l’IAG réside dans sa capacité à réduire l’empreinte carbone. Par exemple, l’application de l’IA pour améliorer la gestion des réseaux électriques permet de mieux équilibrer l’offre et la demande d’énergie, de réduire les pertes de transmission et d’optimiser l’intégration des énergies renouvelables. Des projets comme le « Microsoft AI for Earth » illustrent comment l’IA peut être utilisée pour surveiller la biodiversité, optimiser l’utilisation des ressources en eau et découvrir des méthodes agricoles durables[2]``[3].
2. L’optimisation des ressources
L’IAG permet une gestion plus efficace des ressources naturelles. Dans le secteur agricole, des outils alimentés par l’IA aident à prédire les rendements, surveiller l’humidité du sol et détecter les maladies des plantes. Des initiatives telles que « Project FarmBeats » de Microsoft ont montré qu’il était possible d’augmenter les rendements agricoles de 30 % tout en réduisant de 20 % l’utilisation de l’eau[4]. De telles innovations montrent comment l’IA peut contribuer à augmenter la productivité tout en préservant l’environnement.
3. Avancées en matière de recherche et de développement
L’intelligence artificielle joue également un rôle crucial dans la recherche scientifique sur le changement climatique. Par exemple, des algorithmes d’IA sont utilisés pour analyser des images satellites afin de surveiller les changements de la couverture terrestre, d’identifier les sources de gaz à effet de serre et d’évaluer les risques d’inondations[5]. Ces informations permettent une prise de décision éclairée et une action proactive contre les crises environnementales.
Risques associés à l’intelligence artificielle verte
1. Empreinte énergétique de l’IA
Malgré ses avantages, l’IA pose également des risques significatifs. L’un des plus préoccupants est son propre impact environnemental. Les modèles d’IA, en particulier ceux basés sur des architectures complexes comme les réseaux de neurones profonds, nécessitent d’énormes quantités d’énergie pour leur formation, entraînant une empreinte carbone considérable[6]et[7]. Ainsi, lorsque l’IA est utilisée pour des applications qui ne sont pas « vertes », elle peut paradoxalement contribuer à l’aggravation de la crise climatique.
2. Dépendance technologique et problèmes éthiques
Un autre risque lié à l’IAG est la dépendance accrue vis-à-vis des technologies. Les décisions prises par des systèmes d’IA peuvent manquer de transparence, ce qui soulève des préoccupations éthiques sur l’équité et la responsabilité. Par exemple, le développement de systèmes de surveillance environnementale pourrait conduire à une surveillance excessive et à des violations de la vie privée. La mise en œuvre de l’IA doit donc être accompagnée de cadres réglementaires stricts pour éviter de tels abus[8]et[9].
Équilibrer risques et opportunités
Pour maximiser les avantages de l’intelligence artificielle tout en minimisant ses inconvénients, il est essentiel d’adopter une approche équilibrée. Cela inclut le développement de « green algorithms » qui visent à réduire le gaspillage énergétique des systèmes d’IA et l’utilisation de ressources renouvelables pour alimenter les centres de données[10]. Par ailleurs, les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour établir des réglementations concernant l’utilisation éthique de l’IA dans les initiatives environnementales.
L’IA sera verte ou ne sera pas…
L’intelligence artificielle verte représente à la fois des risques et des opportunités. Si elle est utilisée de manière responsable, l’IA peut être un outil puissant pour résoudre certains des défis environnementaux les plus pressants de notre époque. Cependant, il est également crucial de rester vigilant face aux implications environnementales et éthiques de cette technologie. En réussissant à équilibrer ces dimensions, il est possible de transformer l’IA : d’un danger potentiel, elle peut devenir une opportunité … Et vice et versa.
- Microsoft AI for Earth – Microsoft
- Project FarmBeats – Microsoft
- Changement climatique et surveillance – Publications scientifiques
- Green Algorithms – Publications et recherches sur les algorithmes écologiques
- Éthique de l’IA et réglementation -Organisation pour la coopération et le développement économiques (OCDE)
Quelques recherches sur l’IA :
| Research Title | Author | Publication Year | Main Findings |
|---|
| The impact of artificial intelligence on green innovation efficiency: Moderating role of dynamic capability | Feng et al. [36] | 2024 | The study utilizes a comprehensive dataset of A-share listed companies in China from 2008 to 2022, employing a novel text-based measure of AI adoption and assessing green innovation efficiency through patent applications and R&D expenditure. |
| The impact of artificial intelligence on green transformation of manufacturing enterprises: evidence from China | Zhang et al. [37] | 2024 | Artificial intelligence (AI) acts as a catalyst for the green transformation of China’s manufacturing sector by enhancing management efficiency, alleviating financial constraints, and bolstering green innovation capabilities. |
| AI adoption rate and corporate green innovation efficiency: Evidence from Chinese energy companies | Wang et al. [38] | 2024 | AI adoption is significantly and positively associated with green innovation efficiency in China’s energy sector, with ESG performance and long-term executive focus amplifying this relationship. |
| Green artificial intelligence initiatives: Potentials and challenges | Alzoubi and Mishra [5] | 2024 | Green AI initiatives are emerging to address the environmental impact of AI, with a focus on cloud optimization, model efficiency, and sustainability-focused AI development. |
| The role of artificial intelligence-enabled dynamic capability on environmental performance: The mediation effect of a data-driven culture in France and the USA | Wamba et al. [39] | 2024 | AI-enabled dynamic capabilities enhance environmental performance in France and the USA through the mediating effect of a data-driven culture. |