Monde numérique - Objectif 2050 est un podcast mensuel qui s’intéresse à l’innovation technologique au service du monde de demain.

Ce tout nouvel épisode est consacré au rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la lutte contre le changement climatique. Dejan Glavas, professeur de finance durable et directeur de l’institut “AI for Sustainability” de l’ESSCA y explore l’impact positif de l’IA, mais aussi les défis environnementaux posés par son utilisation

Dans la première partie de ce podcast, Dejan Glavas explique en détail les différents types d’effets positifs que l'IA peut avoir sur notre environnement.

Des exemples concrets tels que le traitement de l'eau, la gestion des ressources et la modélisation pour la prévision des phénomènes climatiques illustrent comment l'IA devient un outil efficace dans notre arsenal environnemental, permettant une plus grande précision, réactivité et donc efficacité.

Dans cette partie, le professeur Glavas aborde également l'utilisation de l'IA dans le secteur financier, et notamment dans le cadre du reporting non financier, à travers quelques exemples concrets.

Mais comme nombre d’innovations, l'IA revêt des aspects moins enthousiasmants : sa mise en œuvre et son utilisation entraînent nécessairement des conséquences négatives.

Comme le souligne le professeur Glavas, l’IA est très gourmande en énergie, en ressources et en matériel. Son impact sur l'environnement est de plus en plus important au fur et à mesure que son usage se déploie, ce qui soulève des préoccupations légitimes.

Dejan Glavas nous donne des clés à travers des ordres de grandeur et des exemples comparatifs pertinents qui permettent de mieux comprendre l'impact écologique de l'IA.

Saviez-vous par exemple qu’un prompt ChatGPT nécessite dix fois plus d’énergie qu’une simple recherche Google ?

Le défi est donc de trouver le plus rapidement possible un équilibre entre la qualité des modèles d'IA et leur consommation d'énergie et de ressources.

Nous devons orienter nos efforts vers une utilisation plus sobre de l'IA, où la précision et la qualité des modèles ne compromettent pas la durabilité environnementale.