Après un premier rapport carbone catastrophique de la part de Microsoft, tous les autres grands acteurs de la tech étaient attendus au tournant. Et c’est désormais au tour de Google d’être exposé comme l'un des très mauvais élèves de la transition écologique à l'occasion de la publication de son rapport environnemental annuel. Le géant de Mountain View a en effet vu ses émissions de gaz à effet de serre augmenter de 48% depuis 2019. Sur la seule année 2023, ses émissions de dioxyde de carbone ont grimpé de 13% pour atteindre les 14,3 millions de tonnes.
L'IA fait s'envoler les émissions de gaz à effet de serre de Google
À la surprise d’absolument personne, le coupable se nomme l’IA, plus précisément Gemini, le modèle maison que Google présente comme un concurrent direct à ChatGPT et compte bien intégrer dans tous ses produits. Entraîner tous ces modèles et les déployer nécessite une quantité très importante de datacenters ainsi que l’électricité nécessaire pour les alimenter. La consommation d’électricité des datacenters de Google a ainsi augmenté de 17% en 2023, et représente à elle seule 10% de la consommation mondiale du secteur. Une tendance que Google voit se poursuivre dans un futur immédiat.
Même causes, même effets
Le rapport de la compagnie tente bien d’arrondir les angles, promettant des modèles plus efficaces, entraînés sur du matériel moins gourmand. On se demande bien comment, avec une telle explosion de ses besoins, Google compte atteindre son objectif de consommer uniquement de l’énergie décarbonée à l’horizon 2030. Si les mauvais exemples de Google ou Microsoft sont les plus visibles du fait de la position dominante de ces sociétés, ils ne représentent cependant que la partie émergée de l’iceberg. Les datacenters consomment actuellement 2% de l’énergie consommée dans le monde et l’Agence Internationale de l’Énergie prévoit dans son dernier rapport que la demande risque de doubler d'ici à 2026. Selon les scénarios, c’est la consommation de la Suède ou de l’Allemagne qui pourrait être ajoutée en moins de deux ans.
Des chiffres qui donnent d’autant plus froid dans le dos que l’utilité de l’IA pour la grande majorité des utilisateurs reste pour le moment douteuse, sans même évoquer les questions de rentabilité qui vont inévitablement pointer le bout de leur nez. Ce sont en effet des dizaines de milliards qui sont en ce moment investis sans véritable business model.
François Arias
