Ce n’est pas un secret, la téléphonie, la vidéo, le livestream ou encore le metaverse contribuent à faire du numérique l'un des secteurs les plus énergivores et les plus polluants. Selon un nouveau rapport publié mi-avril par l'Arcep et l'Arcom, le numérique aurait généré 17,2 millions de tonnes de CO2 en 2020, soit 2,5 % du total des émissions de CO2 de la France cette année-là. Un chiffre qui pourrait atteindre 25 millions de tonnes en 2030 et 49,4 millions de tonnes en 2050 si rien n’est fait. D’ailleurs, d'ici 2030, on estime que le trafic de données sera multiplié par six et que le nombre d'équipements sera 65 % supérieur par rapport à 2020.

Dans le détail, les téléphones portables sont responsables de la plus grande empreinte carbone, puisque seulement 13 % des smartphones vendus en 2020 étaient reconditionnés. De son côté, le développement de la 5G a des effets positifs, en consommant 10 fois moins d’énergies que la 3G, mais il est peu probable qu'ils soient durables, car cette économie d'énergie risque d'être compensée par une augmentation du nombre d'utilisateurs. Mais actuellement, c’est surtout l'intelligence artificielle qui est au cœur des discussions. Tout comme les monnaies virtuelles comme le Bitcoin ou le metaverse, l'empreinte écologique de l’IA devient de plus en plus importante. Par exemple, ChatGPT nécessite une grande quantité d’électricité. Selon la plateforme Hellowatt, l'entraînement seul de l'IA pour GPT-3 aurait consommé 1 287 MWh, et généré 552 tonnes de CO2, soit plus de 205 allers-retours entre Paris et New York.

Par ailleurs, une étude réalisée par le média Medium indique que l'empreinte carbone journalière de ChatGPT serait de 23,04 kilos de CO2, ce qui équivaut à 8,4 tonnes de CO2 par an, soit 12 ans de chauffage électrique pour une maison française de 110 m² en France, d’après l'Ademe. Pour sa part, l'université du Massachusetts explique que l'apprentissage d'un seul modèle d'IA peut générer autant de carbone que les émissions combinées de cinq voitures thermiques pendant toute leur vie. Sur ce point, l’entraînement du modèle GPT-3 aurait rejeté 502 tonnes d'émissions carbone. À cela s’ajoute l’eau, une ressource rare et précieuse, utilisée pour le refroidissement des serveurs. D’après les universités de Riverside au Colorado et d'Arlington au Texas, l'entraînement de GPT-3 aurait consommé 700 mètres cubes d'eau, et le fait de poser une cinquantaine de questions à ChatGPT nécessiterait un demi-litre d'eau. En comparaison, un moteur de recherche traditionnel comme Google est beaucoup moins énergivore.

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