L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une révolution immatérielle. Elle repose pourtant sur une infrastructure bien réelle, consommatrice d’énergie, d’eau, de métaux et de foncier. Tecsol-Quotidien vous propose, dans les prochains jours, une série de quatre articles pour décrypter cette « méga machine » et ses enjeux énergétiques.
La troisième partie du podcast déplace encore le regard : avant même de brancher les serveurs, il faut fabriquer les puces. Et la puce d’IA est elle-même un concentré de matières premières, de chimie, d’eau ultra pure et de chaînes industrielles globalisées.
Le podcast rappelle que ces composants mobilisent du silicium extrêmement pur, des gaz rares, des photorésines, de l’eau, du cuivre, de l’aluminium, du gallium, du germanium ou encore certaines terres rares. L’extraction et le raffinage de ces matières sont concentrés dans un petit nombre de pays, avec des impacts environnementaux parfois considérables.
Le cuivre, par exemple, est indispensable aux câblages et aux infrastructures électriques. Une « AI factory » peut en consommer des quantités importantes. L’auteur résume ainsi la chaîne matérielle de l’IA : derrière une requête adressée à un chatbot, il y a des mines, des raffineries, des cargos, des usines, de l’électricité et des déchets.
Vient ensuite la question climatique. Les grands groupes technologiques avaient pris des engagements de neutralité carbone, mais l’explosion de l’IA a déjà contribué à faire repartir certaines émissions à la hausse. Microsoft et Google ont reconnu une augmentation de leurs émissions depuis le début de la décennie. Le podcast insiste alors sur une notion essentielle : l’additionnalité. Le problème n’est pas seulement de savoir si l’IA est alimentée par de l’électricité bas carbone, mais si cette nouvelle demande se substitue à des usages fossiles ou s’ajoute à eux.
L’auteur examine enfin les promesses avancées pour dépasser ces limites : l’efficacité énergétique des puces, les data centers en orbite imaginés par SpaceX, ou encore l’idée que l’IA résoudra elle-même les problèmes qu’elle crée. Mais il rappelle le risque de l’effet rebond : lorsqu’une technologie devient plus efficace et moins chère, on l’utilise davantage, au point d’augmenter parfois la consommation totale.
Le podcast se conclut sur une idée forte, empruntée à l’historien des techniques Lewis Mumford : l’IA serait en train de devenir une nouvelle méga machine, c’est-à-dire un système technique qui mobilise des sociétés entières, s’autojustifie par sa croissance et rend de plus en plus difficile la possibilité de dire non.
La question n’est donc pas seulement de savoir si l’IA est utile ou non. Elle est de savoir à quel rythme, pour quels usages, avec quelles ressources et sous quel contrôle démocratique nous acceptons de construire cette nouvelle infrastructure.
