L'Arcep pointe dans un rapport publié ce jeudi un « manque de transparence des concepteurs de modèle et des fournisseurs de service d’IA sur les impacts environnementaux de leurs modèles » et émet neuf recommandations pour rendre le développement de l’IA compatible avec les limites planétaires.
Comment limiter les impacts environnementaux de l'IA générative ? C'est l'un des objectifs du rapport de l'Arcep (Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse), intitulé « Intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux ? », publié ce jeudi 21 mai.
Parmi les principaux enseignements du rapport, selon l'Arcep : « un manque de transparence des concepteurs de modèles et des fournisseurs de services d’IA sur les impacts environnementaux de leurs modèles et la phase d’inférence amenée à devenir un enjeu significatif en raison de la croissance des usages ».
Le développement de l'IA générative « repose sur des infrastructures physiques, des capacités de calcul élevées et des investissements massifs dans les centres de données », souligne l'Arcep. « La rapidité de son adoption et l’intensité des dynamiques concurrentielles qui accompagnent son développement peuvent renforcer les tensions sur certaines ressources ».
La consommation d'électricité des centres de données pourrait doubler
Au cœur des impacts environnementaux de l’IA générative : les centres de données. « Leur développement soulève notamment des questions liées à la consommation d’énergie, à la consommation d’eau et à l’artificialisation des sols ». Et « d’après l’Agence internationale de l’énergie (AIE) », leur consommation d’électricité mondiale « pourrait doubler entre 2024 et 2030 ».
« L’évaluation de l’empreinte environnementale de l’entraînement des modèles d’IA générative et de leur utilisation (inférence) reste limitée en raison du manque de transparence des acteurs », insiste l'Arcep. « Des méthodes d’estimation reconnues existent pourtant déjà et doivent être mobilisées et diffusées », rappelle-t-elle dans un communiqué.
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« Les impacts environnementaux de la phase d’entraînement des modèles d’IA générative sont notamment conditionnés par leurs tailles (nombre de paramètres) et la durée d’entraînement », ceux de la phase d'inférence, « moins documentés, pourraient devenir un enjeu significatif en raison de la croissance des usages ».
Les neuf recommandations de l'Arcep
L'Arcep émet ainsi neuf recommandations pour rendre le développement de l’IA compatible avec les limites planétaires. D'abord, elle propose de « collecter et publier les données environnementales de l’IA » et « utiliser des méthodologies internationalement standardisées d’évaluation de l’impact environnemental, afin de faciliter les comparaisons entre systèmes d’IA ».
Ensuite, « intégrer l’écoconception des services d’IA dans la régulation européenne des fournisseurs » et « renforcer l’éco-conditionnalité dans les modalités de soutien à l’innovation et la commande publique ». Elle recommande plus de transparence « aux fabricants de puces et aux grands fournisseurs de modèles et de services d’IA » et « garantir l’ouverture des services d’IA ».
Enfin, « faire de la transparence et de la régulation par la donnée des atouts du développement des centres de données en Europe », « renforcer la coordination européenne entre politiques numérique, énergétique et d’infrastructure pour accompagner le développement des centres de données » et «encourager une implantation territoriale concertée des centres de données».
