Incidence environnementale de l’intelligence artificielle

FR E-003690/2023 Réponse donnée par M. Breton au nom de la Commission européenne (12.3.2024) La Commission répond aux inquiétudes grandissantes concernant l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle (IA) au moyen de plusieurs initiatives. L’élément clé de ces initiatives est le développement de systèmes d’IA économes en énergie, soutenu par Horizon Europe, avec des projets tels que SustainML, dAIEDGE et ELIAS. SustainML améliore l’efficacité énergétique des applications d’apprentissage automatique tout au long de leur cycle de vie. dAIEDGE, par exemple, vise à faire progresser les transitions écologiques grâce aux technologies de l’IA de périphérie, réduisant ainsi la consommation d’énergie. L’Union a aussi établi des exigences minimales d’efficacité énergétique en matière d’écoconception, qui sont en cours de réexamen, pour les serveurs et les ordinateurs. L’Union finalise également l’élaboration de nouvelles règles permettant d’enregistrer les performances énergétiques des centres de données, y compris les données concernant l’empreinte énergétique et hydrique, dans le but de les collecter et de les publier. Parallèlement, de nouvelles règles de planification et d’évaluation ont été adoptées en vue d’encourager l’implantation de nouveaux centres de données là où la chaleur résiduelle peut être réutilisée et où les besoins en eau et en énergie pour le refroidissement peuvent être réduits. La coalition européenne pour le numérique vert est une initiative des entreprises soutenue par la Commission et le Parlement européen. L’objectif de cette coalition est d’optimiser les avantages de la numérisation en matière de durabilité dans les domaines des technologies de l’information et de la communication, de l’énergie, ainsi que dans d’autres secteurs. En décembre 2023, les co-législateurs sont parvenus à un accord politique concernant la législation sur l’intelligence artificielle. Le texte final de cette législation envisage d’obliger les fournisseurs de modèles d’IA à usage général à consigner la consommation d’énergie connue ou estimée des modèles. En outre, la législation sur l’intelligence artificielle encourage l’élaboration de codes de conduite destinés à favoriser l’application volontaire aux systèmes d’IA, notamment en matière de viabilité environnementale, y compris en ce qui concerne la programmation et les techniques économes en énergie pour un développement, un entrainement et une utilisation de l’IA économes en énergie.