L 58/1422
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Journal officiel de l’Union européenne
23.2.2023
COMMISSION PROJETS PILOTES
CHAPITRE PP 02 — INVESTISSEMENTS STRATÉGIQUES EUROPÉENS (suite) PP 02 23
(suite)
PP 02 23 03
(suite) L’IA comporte un fort potentiel en matière d’impact environnemental.
Du côté des avantages, l’IA et les technologies d’analyse des données sont susceptibles d’accélérer l’analyse de grands volumes de données, et de permettre ainsi de mieux cerner les problèmes environnementaux et d’y apporter des solutions.
Des mécanismes permettant d’améliorer la planification environnementale, la prise de décisions et la surveillance des menaces pour l’environnement verront dès lors le jour.
Plus spécifiquement, l’IA pourrait contribuer à réduire la consommation d’énergie et de ressources, à promouvoir la décarbonation et à stimuler l’économie circulaire.
Un autre aspect intéressant est l’utilisation de l’IA pour analyser les résultats d’expériences scientifiques passées et améliorer les expériences futures.
Du côté des inconvénients, l’IA génère aussi des problèmes environnementaux.
À l’échelle de la planète, 5 à 9 % de la consommation d’électricité totale est due à l’utilisation des TIC, et cette part pourrait atteindre 20 % d’ici à 2030 si l’on en croit le rapport du Parlement européen intitulé «The role of Artificial Intelligence in the European Green Deal» (Le rôle de l’intelligence artificielle dans le pacte vert pour l’Europe).
Concrètement, cela représentait entre 1,1 et 1,3 milliard de tonnes (Gt) de CO2 en 2020.
En outre, l’étude intitulée «Ethics for sustainable AI adoption: connecting AI and ESG» (Éthique pour l’adoption d’une IA durable: relier l’IA et les dimensions ESG) a montré que les émissions de carbone pour la formation d’un seul modèle de traitement du langage naturel équivalaient à 125 vols aller-retour entre New York et Pékin.
En ce qui concerne spécifiquement l’utilisation de l’IA, certains articles scientifiques relatifs à son incidence sur l’environnement opèrent une distinction entre l’IA rouge, ou à forte intensité énergétique, et l’IA verte, conçue selon des paramètres d’efficacité énergétique.
À titre d’illustration, il convient de relever que les ressources informatiques nécessaires à la formation des modèles d’IA doublent tous les 3,4 mois depuis 2012, des modèles plus précis étant constamment recherchés.
Les facteurs à l’origine de cette augmentation de la consommation peuvent être résumés en trois points: le coût de l’exécution d’un modèle d’IA de manière isolée, la taille de l’ensemble des données d’entraînement et le nombre d’expériences réalisées sur les hyperparamètres.
Le plan coordonné dans le domaine de l’intelligence artificielle – révision de 2021 comprend sous son point «Utiliser l’IA dans les domaines du climat et de l’environnement» des actions visant à l’émergence d’une IA plus verte.
Ces actions englobent le soutien à la recherche sur la réduction de la consommation d’énergie de l’IA dans le cadre du programme Horizon Europe, ainsi que le développement de processeurs à faible puissance pour les applications d’IA dans le cadre d’Horizon Europe et du partenariat européen institutionnalisé sur les technologies numériques clés.
Toutefois, le plan coordonné ne vise pas à encourager les développeurs à utiliser une IA verte.
Dans ce contexte, le présent projet pilote a pour objectif de réaliser une étude afin de définir des facteurs susceptibles d’inciter les développeurs d’IA à passer d’une IA à forte intensité énergétique à une IA durable sur le plan environnemental (IA verte), en préconisant les procédures qui permettent une meilleure efficacité et en mentionnant l’empreinte carbone des systèmes d’IA, ainsi que d’envisager le recours à un «marquage de l’efficacité énergétique et de l’intensité carbone» et d’un «label IA verte».
Ce faisant, l’étude contribuera à mettre en place l’essentiel des activités nécessaires pour parvenir à une IA verte, afin qu’elle puisse servir de base à un éventuel programme européen d’algorithmes verts ou à toute législation sur l’IA verte qui pourrait être envisagée à l’avenir.
La proposition de législation sur l’intelligence artificielle ne prévoit aucune obligation de calculer et de simuler l’incidence environnementale des systèmes d’IA ni aucune incitation en ce sens.
Aussi cette étude ne ferait-elle pas double emploi avec une action, un programme ou une législation en vigueur.
Mise en œuvre Les principales activités de l’étude s’articuleraient autour du recensement et du développement de solutions non technologiques visant à atténuer l’incidence environnementale de l’utilisation de solutions d’IA, telles que la mise au point de bonnes pratiques, de procédures, d’outils et de la base de connaissances nécessaires pour répondre à cet enjeu.
Plus précisément, étant donné que la consommation d’énergie et l’intensité de carbone des systèmes d’IA s’avèrent être le principal problème environnemental, les activités suivantes sont envisagées afin d’inciter les développeurs/ fournisseurs à modifier leur comportement: