Les gains de productivité de l’IA provoquent une augmentation des émissions de CO2

L’article étudie l’impact de l’intelligence artificielle (IA) générative sur les émissions de CO2 en analysant son rôle comme outil de productivité dans l’économie mondiale. Les auteurs, dont Will et Holly Alpine, anciens de Microsoft, ainsi que Nathan Geldner et Maksym G. Chepeliev, chercheurs et économiste, soulignent que cette technologie est utilisée à la fois dans les secteurs des énergies fossiles et renouvelables. Dans les énergies fossiles, l’IA permet d’optimiser la production de pétrole, de gaz et de charbon en réduisant les coûts et les risques opérationnels, prolongeant ainsi leur exploitation. Par exemple, l’Agence internationale de l’énergie (IEA) estime que l’IA pourrait augmenter de 5 % les réserves exploitables de pétrole et de gaz, tout en réduisant de 10 % les coûts des projets offshore. Dans les énergies renouvelables, elle aide à améliorer les prévisions, la maintenance et l’intégration des infrastructures au réseau électrique, prolongeant leur durée de vie.

Pour évaluer l’impact climatique de l’IA, les chercheurs ont construit un modèle d’équilibre général calculable, une méthode économique qui simule les interactions entre différents secteurs d’une économie. Leur objectif était de comparer les émissions de CO2 évitées grâce à l’IA dans les énergies renouvelables avec celles générées par son utilisation dans les énergies fossiles. Ils ont testé 64 scénarios, dont des gains de productivité uniformes dans tous les secteurs énergétiques ou spécifiques à l’un ou l’autre. Les résultats montrent que si l’IA améliore la productivité dans les deux types d’énergie, les émissions globales de CO2 augmentent de 1,2 % à 4,8 % par an, par rapport à 2024. Les auteurs concluent que les émissions facilitent par l’IA dépassent systématiquement les émissions évitées dès que les gains de productivité dans les énergies fossiles sont supérieurs à zéro.

L’étude révèle que les gains de productivité nécessaires pour réduire les émissions de CO2 ne sont pas équivalents entre les énergies fossiles et renouvelables. Pour obtenir une réduction nette des émissions, les gains dans les énergies renouvelables doivent être 4 à 5 fois supérieurs à ceux des énergies fossiles. Même une tarification du carbone, bien qu’elle réduise l’écart, ne suffit pas à inverser cette tendance. Les auteurs soulignent que l’IA ne décarbone pas ou n’intensifie pas les émissions de manière inhérente : elle renforce les structures économiques existantes, qui restent majoritairement ancrées aux énergies fossiles. Par exemple, Microsoft, qui a promis de réduire ses émissions, a aussi équipé des groupes pétroliers pour optimiser leur production, annulant ainsi partiellement ses efforts environnementaux.

L’article rappelle que l’histoire montre que les gains de productivité, même dans le domaine des énergies renouvelables, ne suffisent pas à réduire les émissions globales. Au contraire, ils peuvent entraîner une augmentation continue de la consommation énergétique et des pollutions. Par exemple, le recours croissant aux énergies renouvelables s’ajoute aux autres sources d’énergie plutôt que de les remplacer, un phénomène appelé effet rebond. Les auteurs recommandent donc aux décideurs politiques de considérer les émissions de CO2 comme une catégorie spécifique à part entière et de limiter les gains de productivité que l’IA pourrait apporter aux énergies fossiles. Ils appellent à une évaluation conjointe des impacts directs (liés à l’infrastructure de l’IA) et indirects (liés à son adoption) pour mieux les gérer.