L'IA prend de l'ampleur, tout comme son problème de pollution

L'IA peut sembler presque immatérielle lorsque vous l'utilisez. Vous tapez une question, obtenez une réponse et passez à autre chose. Peut-être qu'elle aide à rédiger un e-mail. Peut-être qu'elle résume une réunion. Peut-être qu'elle fait gagner une heure de travail ennuyeux à une équipe.

Mais quelque part, dans un bâtiment bien réel, des machines consomment de l'électricité pour que cela se produise.

C'est la partie inconfortable de l'article de TechCrunch sur les derniers rapports climatiques de Google et Amazon. Les deux entreprises déclarent que leurs émissions ont augmenté l'année dernière : celles de Google de 25 %, celles d'Amazon de 16 %. Une grande raison est la course à la construction de plus d'espace pour l'IA.

Il ne s'agit pas seulement de garder les lumières allumées dans un bureau. L'IA a besoin d'énormes centres de données, et ces bâtiments n'apparaissent pas par magie. Ils nécessitent de l'acier, du ciment, des puces, des systèmes de refroidissement, une alimentation de secours et beaucoup d'électricité. Même avant qu'un nouveau centre de données ne commence à fonctionner, il a déjà créé une facture carbone.

Cela rend l'essor de l'IA un peu moins magique.

Je ne pense pas que la réponse soit de prétendre que ces outils sont inutiles. Ils ne le sont clairement pas. Les entreprises utilisent l'IA pour répondre aux questions des clients, trier les documents, rédiger des rapports et gagner du temps sur les tâches répétitives. Pour une petite équipe, cela peut compter. Beaucoup.

Mais l'argument de vente omet souvent la partie désordonnée. Chaque réponse "instantanée" a une chaîne d'approvisionnement derrière elle. Chaque entreprise promettant un travail plus rapide avec l'IA s'appuie également sur un réseau physique croissant de bâtiments, de lignes électriques, de matériaux et d'usines.

Google et Amazon disent tous deux qu'ils prévoient toujours d'atteindre leurs objectifs climatiques. Peut-être qu'ils y parviendront. Ils ont de l'argent, des ingénieurs et un pouvoir d'achat dont la plupart des entreprises ne peuvent que rêver. Pourtant, les chiffres évoluent dans la mauvaise direction en ce moment, et cela mérite réflexion.

La question plus large pour le reste d'entre nous est assez simple : que voulons-nous réellement que l'IA fasse ?

L'utiliser pour réduire le travail fastidieux, aider les personnes handicapées ou gérer des tâches que personne n'a le temps de faire semble différent de l'intégrer dans chaque application simplement parce que les investisseurs aiment le mot. Si l'IA doit consommer autant d'énergie, la barre devrait être plus haute que "cela rend un bouton légèrement plus sophistiqué".

La commodité est réelle. Le coût aussi. Nous devrions être honnêtes à propos des deux.