google a publié son rapport environnemental 2024, un document de plus de 80 pages décrivant tous les efforts de l’entreprise massive pour appliquer la technologie aux problèmes environnementaux et atténuer ses propres contributions. Mais il esquive totalement la question de la quantité d’énergie utilisée par l’IA – peut-être parce que la réponse est « bien plus que ce que nous voudrions dire ».

Vous pouvez lire le rapport complet ici (PDF), et honnêtement, il y a beaucoup de choses intéressantes dedans. Il est facile d’oublier le nombre d’assiettes qu’une entreprise aussi grande que Google continue de tourner, et il y a un travail vraiment remarquable ici.

Par exemple, il a travaillé sur un Programme de réapprovisionnement en eau, ce qui lui permet de compenser l’utilisation de l’eau dans ses installations et ses opérations, créant ainsi un résultat positif net. Cela se fait en identifiant et en finançant la restauration des bassins versants, la gestion de l’irrigation et d’autres travaux dans ce domaine, des dizaines de projets de ce type dans le monde étant au moins partiellement financés par Google. Il a atteint 18% de sa consommation d’eau reconstituée (quelle que soit la définition de ce mot utilisé ici) de cette façon et s’améliore chaque année.

L’entreprise prend également grand soin de concentrer les avantages potentiels de l’IA dans le climat, comme l’optimisation des systèmes d’arrosage, la création d’itinéraires plus économes en carburant pour les voitures et les bateaux et la prévision des inondations. Nous en avons déjà mis en évidence quelques-uns dans notre couverture de l’IA, et ils pourraient en fait être très utiles dans de nombreux domaines. Google n’est pas obligé de faire ce genre de choses, et de nombreuses grandes entreprises ne le font pas. Donc, le crédit là où le crédit est dû.

Mais nous arrivons ensuite à la section « Gérer de manière responsable la consommation de ressources de l’IA ». Ici, Google, si sûr de chaque statistique et estimation jusqu’à présent, écarte soudainement les mains et hausse les épaules. Quelle quantité d’énergie l’IA consomme-t-elle ? Tout le monde peut-il vraiment assurément?

Pourtant, cela doit être mauvais parce que la première chose que fait l’entreprise est de minimiser l’ensemble du marché de l’énergie des centres de données, affirmant qu’il ne représente que 1,3 % de la consommation mondiale d’énergie, et que la quantité d’énergie utilisée par Google n’est que de 10 % au maximum – donc seulement 0,1 % de toute l’énergie dans le monde alimente ses serveurs. selon le rapport. Une bagatelle !

Notamment, en 2021, elle a décidé qu’elle voulait atteindre des émissions nettes nulles d’ici 2030, bien que l’entreprise admette qu’il y a beaucoup d’« incertitude », comme elle aime l’appeler, quant à la façon dont cela se produira réellement. D’autant plus que ses émissions augmentent chaque année depuis 2020.

En 2023, notre total de GES [greenhouse gas] les émissions étaient de 14,3 millions de tCO₂e, représentant une augmentation de 13 % d’une année sur l’autre et de 48 % par rapport à notre année de référence cible de 2019. Ce résultat est principalement dû à l’augmentation de la consommation d’énergie des centres de données et des émissions de la chaîne d’approvisionnement. À mesure que nous intégrons davantage l’IA dans nos produits, la réduction des émissions peut être difficile en raison de la demande croissante d’énergie due à la plus grande intensité du calcul de l’IA et des émissions associées aux augmentations attendues de nos investissements dans l’infrastructure technique.

(C’est moi qui souligne, c’est moi qui souligne, et la citation ci-dessous.)

Pourtant, la croissance de l’IA se perd parmi les incertitudes susmentionnées. Google a l’excuse suivante pour expliquer pourquoi l’entreprise n’est pas précise sur la contribution des charges de travail de l’IA à sa facture énergétique générale de centre de données :

La prédiction de l’impact environnemental futur de l’IA est complexe et évolutive, et nos tendances historiques ne reflètent probablement pas pleinement la trajectoire future de l’IA. Alors que nous intégrons profondément l’IA dans notre portefeuille de produits, la distinction entre l’IA et les autres charges de travail ne sera pas significative. Nous nous concentrons donc sur les mesures à l’échelle du centre de données puisqu’ils incluent la consommation globale de ressources (et donc l’impact environnemental) de l’IA.

« Complexe et évolutif » ; « les tendances ne sont probablement pas pleinement saisies » ; « La distinction … ne sera pas significatif » : C’est le genre de langage utilisé lorsque quelqu’un sait quelque chose mais préférerait vraiment, vraiment ne pas vous le dire.

Quelqu’un croit-il vraiment que Google ne sait pas, au centime près, combien d’entraînement et d’inférence de l’IA ont ajouté à ses coûts énergétiques ? Être capable de ventiler ces chiffres avec autant de précision ne fait-il pas partie de la compétence de base de l’entreprise en matière de cloud computing et de gestion de centres de données ? Il contient toutes ces autres déclarations sur l’efficacité de ses unités de serveur d’IA personnalisées, sur la façon dont il fait tout ce travail pour réduire de 100 fois l’énergie nécessaire à l’entraînement d’un modèle d’IA, etc.

Je ne doute pas qu’il y ait beaucoup d’efforts écologiques en cours chez Google, et vous pouvez tout lire à ce sujet dans le rapport. Mais il est important de souligner ce qu’il semble refuser de faire : le coût énergétique énorme et croissant des systèmes d’IA. L’entreprise n’est peut-être pas le principal moteur du réchauffement climatique, mais malgré son potentiel, Google ne semble pas encore être à un net positif.

Google a tout intérêt à minimiser et à obscurcir ces chiffres, qui, même dans leur état réduit et très efficace, peuvent difficilement être bons. Nous ne manquerons pas de demander à Google d’être plus précis avant de savoir s’ils s’aggravent encore dans le rapport 2025.