L’intelligence artificielle (IA) est souvent perçue comme une menace perturbatrice, suscitant des craintes quant à la consommation d’énergie, l’éthique et la surveillance. Pourtant, une nouvelle étude évaluée par des pairs et publiée dans npj Climate Action suggère que l’IA pourrait bien être l’un des outils les plus puissants pour contribuer à prévenir le dérèglement climatique.
Selon le rapport « Vert et intelligent : le rôle de l’IA dans la transition climatique » , rédigé par des chercheurs du Grantham Research Institute de la London School of Economics et de Systemiq, l’application ciblée de l’IA dans seulement trois secteurs — l’énergie, les transports et l’alimentation — pourrait réduire les émissions mondiales de gaz à effet de serre de 3.2 à 5.4 milliards de tonnes d’équivalent CO₂ par an d’ici 2035.
Cela représente environ 7 à 10 % des émissions mondiales actuelles. Et surtout, les auteurs affirment que ces économies compenseraient largement le coût carbone de la consommation énergétique de l'IA, notamment celle des centres de données qui alimentent les modèles génératifs.
« Et si nous pouvions utiliser l'IA pour accélérer le passage aux technologies bas carbone essentielles ? », a déclaré le Dr Mattia Romani, l'un des auteurs, dans un entretien exclusif avec Climate Solutions News . « L'IA optimise les systèmes complexes, aide à découvrir de nouveaux matériaux, influence les comportements, améliore la modélisation – autant d'éléments fondamentaux pour la transition vers une économie bas carbone. »
Cinq façons clés par lesquelles l'IA peut avoir un impact sur le climat
La recherche identifie cinq « domaines d’impact » clés dans lesquels l’IA peut soutenir l’atténuation, l’adaptation et la résilience :
- Transformer des systèmes complexes tels que les réseaux électriques ou les réseaux de mobilité partagée
- Accélérer la découverte technologique et l'efficacité des ressources
- Inciter les consommateurs à faire des choix à faible émission de carbone
- Améliorer la modélisation des systèmes climatiques et des interventions politiques
- Gestion de l'adaptation et de la résilience, y compris la prévision des catastrophes
Ces catégories ne sont pas abstraites. Elles décrivent comment l'IA commence déjà à changer les règles, que ce soit en aidant FloodHub de Google à prévoir les catastrophes ou AlphaFold de DeepMind à accélérer la conception de protéines alternatives.
« Nous avons simplement pensé : faisons le calcul et déterminons l’ampleur de cette contribution », a déclaré Romani.
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Analyse approfondie des secteurs : Énergie, Viande et produits laitiers et Véhicules légers
Au lieu d'utiliser des modèles économiques descendants, les chercheurs ont adopté une approche ascendante. Ils ont analysé l'impact potentiel de l'IA sur l'adoption et l'efficacité des solutions bas carbone dans trois secteurs, chacun sélectionné pour son empreinte carbone et la qualité des données disponibles.
Énergie : des réseaux plus intelligents, de meilleures prévisions
L'IA pourrait réduire les émissions du secteur de l'énergie jusqu'à 1.8 milliard de tonnes par an, principalement en optimisant l'intégration des énergies renouvelables dans les réseaux. Cela comprend une prévision plus précise de la demande et une amélioration du facteur de charge des énergies solaire et éolienne jusqu'à 20 %.
« L'IA excelle dans la prédiction », a déclaré Romani. « Elle réalise le type de prévision dont les réseaux électriques ont besoin bien mieux que les modèles traditionnels. »
Alimentation : des protéines alternatives à grande échelle
Dans le secteur alimentaire, l’IA peut accélérer l’adoption de protéines alternatives, les aidant à avoir meilleur goût et à devenir plus abordables.
Romani a expliqué que de nombreux produits carnés, comme ceux utilisés dans la restauration rapide ou les aliments pour animaux de compagnie, pourraient être facilement remplacés par des alternatives protéiques améliorées par des textures et des saveurs conçues par l'IA.
« Il ne s'agit pas de remplacer votre rôti du dimanche », a-t-il déclaré. « C'est la viande qui entre dans la composition des pizzas, des plats préparés et des aliments pour animaux, où la substitution est plus facile. »
Le rapport modélise trois scénarios. Dans le plus ambitieux, l'IA pourrait augmenter la consommation de protéines alternatives jusqu'à 50 % d'ici 2035, réduisant ainsi les émissions jusqu'à 3 milliards de tonnes par an.
Mobilité : partagée et électrique
Dans le secteur des transports, l'IA peut réduire les émissions jusqu'à 0.6 milliard de tonnes par an grâce à l'optimisation des systèmes de mobilité partagée et à l'augmentation du nombre de véhicules électriques. Par exemple, l'IA peut contribuer à la découverte de meilleurs matériaux pour les batteries ou à l'optimisation de l'emplacement des infrastructures de recharge pour véhicules électriques.
Au total, les économies annuelles cumulées d'ici 2035 pourraient atteindre 5.4 milliards de tonnes , et ce, grâce à seulement trois secteurs. De plus, comme le souligne Romani, ce chiffre n'inclut pas les éventuels effets induits sur d'autres domaines tels que l'industrie ou le bâtiment.
« Nous nous sommes délibérément concentrés uniquement sur les effets directs dans trois secteurs », a-t-il déclaré. « Mais la réalité est que les améliorations dans un secteur se répercutent souvent sur les autres. »
La consommation d’énergie de l’IA : un compromis justifiable ?
Bien sûr, l'IA a un coût en termes d'émissions. Les centres de données consomment d'importantes quantités d'électricité et la charge de travail de l'IA augmente. Cependant, le rapport estime que les émissions totales de toutes les activités liées à l'IA, et pas seulement celles utilisées pour la décarbonation, atteindraient environ 1 gigatonne par an d'ici 2035.
Même en se basant sur des hypothèses prudentes, les économies de carbone éclipsent les coûts.
« Nous avons adopté une approche prudente », a expliqué Romani. « Nous avons supposé qu'il n'y aurait aucune amélioration de l'efficacité des centres de données et que toute l'électricité proviendrait du réseau électrique moyen. Mais même dans ce cas, les économies d'émissions compensent largement les augmentations. »
L'estimation de l'Agence internationale de l'énergie, publiée après la fin de la modélisation du rapport, concorde avec ce chiffre, ce qui suggère que les hypothèses de l'étude sont valables.
Que faut-il faire maintenant ?
Malgré son potentiel, le rapport indique clairement que l’IA n’apportera pas de gains climatiques sans orientation.
« Pour l'instant, nous n'y sommes tout simplement pas », a déclaré Romani. « Les entreprises technologiques, les gouvernements et les fournisseurs d'énergie doivent s'unir pour promouvoir des applications plus ciblées de l'IA pour le climat. »
Si le secteur privé a un rôle à jouer, le leadership public est essentiel.
« Les gouvernements doivent créer des conditions favorables », a déclaré Romani. « Ils doivent encourager la recherche, orienter les investissements et veiller à ce que les applications de l'IA servent l'intérêt général. »
Il s'agit notamment de lutter contre les inégalités numériques entre le Nord et le Sud. « L'investissement public dans les infrastructures et l'éducation en IA dans les pays en développement sera essentiel », indique le rapport.
Romani a fait écho à ce point, mettant en garde contre un creusement des divisions si l’accès à l’IA reste inégal.
« L’intervention publique est particulièrement importante pour faire face aux risques potentiels… tels que l’exacerbation des inégalités entre le Nord et le Sud. »
Pas une solution miracle, mais un levier puissant
Les chercheurs se montrent prudents quant aux affirmations excessives. L'analyse ne modélise pas les effets de rebond, comme l'augmentation de la consommation due à des systèmes plus efficaces, et ne reflète pas non plus les évolutions économiques dynamiques.
Mais même avec des hypothèses conservatrices, le rapport montre que l’IA pourrait être une force positive nette pour le climat, à condition qu’elle soit utilisée avec soin et intention.
« Ce n'est pas une solution miracle », a déclaré Romani. « Mais c'est un levier puissant. Et nous n'en exploitons pas encore tout le potentiel. »
