• Le emissioni climalteranti e gli sponsor fossili delle Olimpiadi “più sostenibili di sempre”

    I Giochi olimpici invernali di Milano Cortina determineranno l’emissione di 930mila tonnellate di anidride carbonica. Lo sostiene una ricerca del Scientists for global responsibility e del New weather institute. Un valore che cresce ulteriormente se si considerano i partner dell’evento che comprendono #Eni, #Stellantis, #Ita. Il tutto mentre la crisi climatica minaccia la sopravvivenza stessi degli sport invernali.

    Le Olimpiadi più sostenibili di sempre causeranno emissioni di gas climalteranti pari a circa 930mila tonnellate di anidride carbonica equivalente. Un simile contributo porterà a una perdita stimata di 2,3 chilometri quadrati di manto nevoso -ovvero circa 1.300 piste olimpiche di hockey su ghiaccio- e di oltre 14 milioni di tonnellate di ghiaccio glaciale.

    Sono questi i calcoli di una nuova ricerca realizzata dai think tank Scientists for global responsibility e dal New weather institute che evidenziano come l’impatto climatico delle Olimpiadi invernali potrebbe mettere a rischio nel futuro gli stessi Giochi.

    “Questo rapporto si aggiunge alle prove su come la copertura nevosa si sta perdendo a causa del cambiamento climatico, dimostrando che gli stessi sport invernali contribuiscono a tale impatto sia direttamente attraverso le loro emissioni di carbonio sia promuovendo i principali inquinatori attraverso la pubblicità e le sponsorizzazioni”, ha dichiarato Stuart Parkinson, direttore di Scientists for global responsibility, climatologo e principale autore del rapporto. È bene tenere presente che si tratta comunque di una ricerca che, anche per esigenze di tempo, non è stata pubblicata su una rivista scientifica né valutata da un comitato esterno.

    Responsabili delle emissioni sono soprattutto i viaggi che gli spettatori di tutto il mondo effettueranno per assistere ai giochi, circa 410mila tonnellate. Il resto è diviso più o meno equamente fra l’organizzazione dei Giochi e le sue infrastrutture. Sotto la prima ricadono quei gas prodotti a causa dell’energia usata durante l’evento, la costruzione di infrastrutture temporanee, i viaggi dello staff e il merchandise. Le infrastrutture includono invece le emissioni provocate dalla costruzione di edifici permanenti che non saranno smantellati alla fine. Ma il report fa un passo ulteriore, sottolineando come queste siano solo le cifre conteggiate ufficialmente dagli organizzatori. Se si prendono in considerazione anche quelle degli sponsor, i numeri crescono esponenzialmente.

    I ricercatori hanno infatti sviluppato un metodo per stimare anche quelle emissioni che deriverebbero dall’aumento delle vendite dei prodotti sponsorizzati e che provengono da settori con un alto impatto sul clima. Sotto questo aspetto, Milano Cortina 2026 non fa invidia alle precedenti edizioni: tre dei suoi maggiori sostenitori sono infatti Eni, il gigante fossile italiano; la casa automobilistica Stellantis; e la compagnia aerea nazionale Ita Airways.

    Prendendo in considerazione anche il loro contributo, le emissioni aumentano così di un 40%, aggiungendo fino a 1,3 milioni di tonnellate di CO2. Gli scienziati hanno così stimato che l’impatto complessivo dei Giochi porterà quindi alla perdita di circa 5,5 chilometri quadrati di manto nevoso e a oltre 34 milioni di tonnellate di ghiaccio.

    Gli autori avvertono comunque che le loro sono stime preliminari con significative incertezze, poiché non esiste un dato ufficiale pubblico sull’ammontare versato dalle singole imprese. Ma “indicano comunque un impatto molto grande degli accordi con sponsor altamente carbonici, che è stato finora completamente negato dal comitato olimpico”, scrivono nel report.

    “Abbiamo guardato a eventi del passato, prendendo in considerazione i dati sulle diverse categorie di sponsorizzazione e facendo una stima -spiega ad Altreconomia Andrew Simms, condirettore del New weather institute e ricercatore associato in Economia politica globale all’Università di Sussex-. Dato che questi numeri non sono disponibili pubblicamente, è l’unico modo per farlo. Ma probabilmente sono stime addirittura conservative”.

    Ad Altreconomia Eni ha però replicato di aver comunicato in modo “trasparente”, il 23 dicembre scorso che il suo supporto è relativo soltanto alla fornitura di prodotti e servizi e non genera attività climalteranti aggiuntive. In particolare, rifornirà i giochi di un bio-Gpl da materie prime rinnovabili per alimentare il bruciatore delle torce olimpiche e paralimpiche e di carburanti provenienti al 90% da materie prime rinnovabili. Di conseguenza, Eni reputa che il report stimi “in modo tendenzioso il valore delle emissioni di anidride carbonica indotte dai principali sponsor dei Giochi. Nel caso specifico di Eni, le stime sono calcolate sulla base dei dati globali relativi all’anno 2024 disponibili online e non possono quindi essere riconducibili al contributo di Eni in qualità di premium partner di Milano Cortina 2026”.

    Altreconomia ha contattato anche Stellantis, Ita e la Fondazione Milano Cortina 2026 per avere la loro versione, ma al momento della pubblicazione (29 gennaio) non è arrivata alcuna risposta. Ad oggi si sa che Stellantis fornirà una flotta di circa tremila veicoli, metà dei quali elettrificati.

    Il paradosso rimane che le prossime Olimpiadi si terranno proprio nel momento in cui il cambiamento climatico sta mettendo a dura prova la presenza della neve sulle Alpi. Uno studio pubblicato dalla rivista Nature climate change nel 2023 rivela come il manto nevoso non fosse mai stato così effimero negli ultimi 600 anni, con la neve che permane oltre un mese in meno rispetto a 20 anni fa. Secondo gli ultimi dati della Fondazione Cima la quantità di acqua presente nella neve a gennaio in tutta Italia era inferiore del 33% rispetto alla media degli anni dal 2011 in avanti. A causa di questi cambiamenti, il New weather institute ricorda che negli ultimi cinque anni l’Italia ha perso 265 stazioni sciistiche. Mentre la Francia, che ospiterà i Giochi nel 2030, ne ha viste sparire 180.

    L’ultimo rapporto “Consumo di suolo, dinamiche territoriali e servizi ecosistemici” del Sistema nazionale per la protezione dell’ambiente (Snpa) ha inoltre sottolineato come delle 94 opere “olimpiche” per Milano Cortina da realizzare solo 15 contenessero il termine “ristrutturazione”. Inoltre, circa il 50% non è mai stato accompagnato da una “valutazione ambientale formale”, come ha già raccontato Altreconomia.

    Quando si guarda alla maggiore riduzione delle emissioni, è inevitabile però notare come sia avvenuta ai giochi di Pechino in Cina del 2022 a causa della pandemia da Covid-19, che aveva ridotto quasi a zero il numero di spettatori, generando un risparmio di circa 805mila tonnellate di CO2. “I grandi eventi dovrebbero avere attività più localizzate e una chiara preferenza di base per le popolazioni locali, proprio perché le maggiori emissioni provengono dai viaggi”, sostiene quindi Simms.

    Per gli autori del report, la vera differenza sarebbe comunque iniziare a rifiutare le sponsorizzazioni di industrie con un’alta impronta carbonica. Se le cinque maggiori aziende che supportano Milano Cortina fossero sostituite da imprese con le stesse emissioni che ha, ad esempio, il Gruppo Ferrovie dello Stato, si sarebbero potute risparmiare 1,4 milioni di tonnellate di CO2.

    “Ispirate da atleti, esperti di salute e scienziati, i Giochi di Calgary in Canada nel 1988 hanno preso una posizione decisiva contro la pubblicità e le sponsorizzazioni del tabacco -conclude Simms-. Ora che la conta dei morti a causa dell’inquinamento atmosferico causato dai combustibili fossili è ai livelli del tabacco, è il momento che le Olimpiadi seguano quel precedente e mettano fine a quei collegamenti che minacciano non solo i suoi atleti ma la loro stessa esistenza”.

    https://altreconomia.it/le-emissioni-climalteranti-e-gli-sponsor-fossili-delle-olimpiadi-piu-so
    #JO #Milano-Cortina #émissions_de_CO2 #jeux_olympiques #JO2026 #sponsors #CO2

    • The hidden carbon footprint of the Winter Olympics

      Over the past five years, the host of the 2026 Winter Olympics, Italy, lost a reported 265 ski resorts, while France, due to host the next Winter Games in 2030 has seen the loss of over 180 resorts. The disappearance of snow due to global heating is a prime factor undermining winter sports, with the Games increasingly dependent on artificial snow. Yet, through the promotion of high carbon corporations in Olympic sponsorship deals - for example, oil and gas companies, airlines and car-makers - the Winter Games are in danger of torching their own future. This is the main conclusion of a new report by the New Weather Institute (NWI) and Scientists for Global Responsibility (SGR), in association with Champions for Earth.

      The key findings of the report are:

      – Based only on official data - and excluding emissions related to sponsorship deals with major polluters - this report estimates that the 2026 Winter Olympics in Milan Cortina will cause greenhouse gas emissions of about 930,000 tonnes of carbon dioxide equivalent (tCO2e), with the largest contribution – about 410,000 tCO2e – being due to spectator travel.
      – Based on climate research, this total will in the coming years cause a loss of approximately 2.3 square kilometres (km2) of snow cover and over 14 million tonnes (Mt) of glacier ice – major impacts on exactly the environment needed to support winter sports.
      - But, this report estimates that sponsorship deals between the 2026 Winter Olympics at Milan Cortina promoting three major, heavily polluting corporations - oil and gas producer, Eni; car-maker, Stellantis (whose brands include Maserati and Fiat); and ITA Airways - will induce additional greenhouse gas (GHG) emissions of about 1.3 million tCO2e - about 40% more than the rest of the estimated carbon footprint of the event - including emissions due to preparation, infrastructure construction, hosting, and spectator travel. These emissions are not normally included in carbon footprint assessments, but they are a key part of the bigger picture.
      – These extra emissions will lead to additional future losses of 3.2 km2 of snow cover and over 20 Mt of glacier ice. That puts the total impact for the Games and these three sponsorship deals at 5.5 km2 of snow cover loss and over 34 Mt of glacier ice.
      – The additional emissions induced by the sponsorship deal with Eni alone are estimated to be nearly 700,000 tCO2e and will push on its own the estimated losses of 1.7 km2 of snow cover and 11 Mt of glacier ice.
      – Based on an assessment of several Winter Olympics, the most effective actions for reducing GHG emissions would be to: end sponsorship deals with high carbon corporations; avoid construction of new venues and other infrastructure; and markedly reduce the numbers of spectators travelling by air.

      Without change, Milan Cortina will hand a baton of melting snow and ice to the French Alpine hosts of 2030. But, instead of being a billboard for the carbon emissions behind climate breakdown, the Winter Games could draw on its own recent history to be a poster child for progress towards clean, pollution free sport.

      Inspired by athletes speaking out, and medical experts explaining the scientific evidence, it was the Calgary Winter Games in 1988 that took a decisive stand against tobacco advertising and sponsorship that ultimately rid the Olympics, and much of sport more widely, of its lethal influence. With the death toll today from the air pollution alone caused by burning fossil fuels on a par with tobacco, the time has come for the Olympics to end a link that threatens not just its athletes, but its very existence.

      https://www.sgr.org.uk/resources/hidden-carbon-footprint-winter-olympics
      #rapport #empreinte_carbone

  • L’accélération de l’#IA pose déjà des questions de #pénuries d’#eau et d’#énergie

    Le Royaume-Uni comme les États-Unis viennent de présenter de nouveaux plans pour soutenir la mise en place d’#infrastructures pour l’IA dans leurs territoires. Mais actuellement, aux États-Unis, de nouvelles #centrales au gaz sont ouvertes pour répondre aux demandes d’énergie de l’IA. Au Royaume-Uni, l’implantation par le gouvernement de sa « première zone de croissance de l’IA » près d’un nouveau réservoir pose la question des priorités d’#accès_à_l'eau.

    Ce mardi 14 janvier et six jours avant la passation de pouvoir à Donal Trump, Joe Biden a publié un décret pour l’investissement des États-Unis dans des infrastructures. « Je signe aujourd’hui un décret historique visant à accélérer la vitesse à laquelle nous construisons la prochaine génération d’infrastructures d’IA ici aux États-Unis, de manière à renforcer la compétitivité économique, la sécurité nationale, la sécurité de l’IA et l’énergie propre », affirme-t-il.

    Selon certaines estimations, la consommation énergétique de l’IA devrait être multipliée par 4 à 9 d’ici 2050 et la consommation d’énergie des #data_centers aux États-Unis est déjà très carbonée.

    Le #gaz comme source d’énergie future aux États-Unis

    Mais, malgré les différentes annonces d’investissements dans le nucléaire par les géants du numérique, les États-Unis seraient plutôt à l’aube d’un boom de la construction de #centrales_électriques au gaz naturel, selon le Financial Times. Le journal économique américain explique que « les grandes entreprises technologiques se tournent vers les #combustibles_fossiles pour répondre aux énormes besoins en #électricité de la révolution de l’intelligence artificielle, ce qui met en péril les objectifs en matière de climat ».

    Le journal cite le cabinet de conseil en énergie #Enverus qui prévoit qu’au moins 80 centrales électriques au gaz seront construites aux États-Unis d’ici à 2030. Le Financial Times estime la capacité supplémentaire de ces centrales à 46 gigawatts, « soit la taille du réseau électrique norvégien et près de 20 % de plus que ce qui a été ajouté au cours des cinq dernières années ». Et selon Corianna Mah, analyste pour Enverus interrogée par le journal, « le gaz croît en fait plus rapidement aujourd’hui, et à moyen terme, que jamais auparavant ». Aucun des projets qu’Enverus a listés ne prévoit d’être équipé d’un système de capture de dioxyde de carbone.

    Approvisionnement de l’eau dans un lac de barrage prévu pour la population britannique

    De son côté, le gouvernement du Royaume-Uni vient d’annoncer une stratégie nationale pour faire de son pays un leader en matière d’intelligence artificielle. Dedans, il prévoit entre autres des « Zones de croissance de l’IA » (#IA_growth_zones), « des zones bénéficiant d’un meilleur accès à l’électricité et d’un soutien pour les autorisations de planification, afin d’accélérer la mise en place d’une infrastructure d’IA sur le sol britannique », comme l’explique le communiqué du Secrétariat d’État à la science, à l’innovation et à la technologie.

    Mais des questions se posent sur l’emplacement prévu de la première « #zone_de_croissance ». Situé à Culham, au siège de l’Autorité britannique de l’énergie atomique (UKAEA), cet endroit est aussi celui du premier nouveau lac de barrage construit depuis 30 ans aux Royaume-Uni, « qui était censé fournir de l’eau aux habitants du sud-est de l’Angleterre, qui souffre d’un grave problème d’approvisionnement en eau », explique le Guardian.

    Le journal britannique souligne que cette région est celle qui, selon l’agence environnementale nationale, est la plus sensible du pays aux manques d’eau. Entre les réserves d’eau disponibles et la demande attendue sans compter les data centers, le sud-est du pays sera confronté à un déficit potentiel de plus de 2,5 milliards de litres par jour d’ici 2050.

    Du côté énergétique, le gouvernement britannique a mis en place un Conseil de l’énergie de l’IA qui doit travailler avec les entreprises du secteur pour « pour comprendre les demandes et les défis énergétiques » liés à l’intelligence artificielle. Il parie encore sur la possibilité de mettre en place des #SMR (#réacteurs_nucléaires_modulaires).

    « L’expansion de l’IA a été un sujet de préoccupation pour #National_Grid [entreprise de distribution de l’électricité et du gaz notamment au Royaume-Uni], mais la vitesse à laquelle la demande de calcul de l’IA augmente a pris tout le monde par surprise et, à moins que nous n’équilibrions correctement les compromis ci-dessus, avec des politiques appropriées, toute l’énergie verte et bon marché dont nous disposons sera utilisée par les grandes entreprises technologiques, ce qui privera les familles qui souffrent déjà de la pauvreté énergétique », explique Gopal Ramchurn, chercheur de l’université de Southampton, interrogé par le Guardian.

    La #France s’appuie sur son #nucléaire, mais des tensions sont présentes

    Quant à la France, l’instabilité politique ne permet pas d’y voir très clair dans la politique du pays concernant l’IA. Lors de son discours de politique générale, le premier Ministre François Bayrou a évoqué l’IA lorsqu’il a annoncé la création d’un fonds spécial « entièrement [consacré] à la réforme de l’État ». Ce fonds sera financé par des actifs « en particulier immobiliers, qui appartiennent à la puissance publique, de façon à pouvoir investir, par exemple, dans le déploiement de l’intelligence artificielle dans nos services publics ».

    Lors de ses vœux, le Président de la Région Normandie Hervé Morin a évoqué la volonté de sa région d’être référente en matière d’intelligence artificielle et d’accueillir des data centers sur trois ou quatre points du territoire. Il a mis en avant « son potentiel énergétique décarboné », faisant référence aux centrales nucléaires de Flamanville, Paluel et Penly et à l’EPR situé lui aussi à Flamanville.

    Mais RTE tirait récemment un signal d’alarme sur le foisonnement de projets de data centers prévus pour l’IA. Si l’entreprise affirmait en novembre à l’Usine Nouvelle avoir « assez d’électricité pour répondre à la croissance des besoins », elle pointait aussi du doigt une « course à la capacité » et un manque de planification :« plusieurs projets ont été abandonnés en raison de tensions sur la distribution de l’énergie », ajoutait-il.

    https://next.ink/165467/lacceleration-de-lia-pose-deja-des-questions-de-penuries-deau-et-denergie

    #intelligence_artificielle #AI #énergie_nucléaire

    • Pourquoi l’IA générative consomme-t-elle tant d’énergie ?

      #DeepSeek défraye la chronique en proposant un modèle dont les #performances seraient comparables à celles des modèles préexistants, pour un coût très réduit en termes de puissance de calcul et de données, et donc une #consommation_énergétique moindre. Quand on sait que Microsoft a indiqué une hausse de 29,1 % d’émission de carbone sur l’année 2023 et que différentes grandes entreprises du numérique investissent dans des capacités de production d’électricité, le tout en lien avec l’essor de l’#IA_générative, l’enjeu est de taille. Pourquoi l’IA générative consomme-t-elle tant ? Décryptage.

      Les grands modèles de langage (Large Language Models ou LLM), comme ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google/DeepMind) ou encore les modèles génératifs d’images comme #Midjourney, sont devenus en très peu de temps des outils incontournables avec des usages qui ne cessent de s’amplifier et de se diversifier. Il est vrai que la fluidité des échanges avec ChatGPT impressionne, et que les promesses de développement sont enthousiasmantes.

      Néanmoins, ces promesses cachent des coûts de calcul, et donc énergétiques, considérables. Or, aujourd’hui l’idée dominante dans l’industrie des modèles génératifs est : « Plus grand est le modèle, mieux c’est. » Cette compétition s’accompagne d’une croissance de la consommation énergétique et, donc, de l’empreinte écologique qui ne peut plus être ignorée et qui questionne quant à sa pérennité et sa viabilité pour la société.
      Pourquoi un tel coût ?

      Un modèle génératif de texte comme un chatbot est un ensemble de paramètres numériques ajustés à partir de données pour accomplir une tâche spécifique. L’architecture dominante s’appuie sur les « transformers ».

      Les #transformers prennent une séquence en entrée, par exemple un prompt (soit votre question), pour la transformer numériquement. En empilant les couches de transformers, le modèle multiplie ces transformations afin de construire la réponse en prolongeant son entrée. Cet empilement de couches confère au modèle son efficacité et fait croître le nombre de paramètres. C’est pourquoi un modèle tel que GPT-4 contient au moins 1 tera (1 000 milliards) de paramètres et nécessite donc au moins 2 tera octets (To) de mémoire vive pour être utilisable.

      Que ce soit pour l’entraînement, pour le stockage des données et des paramètres, ou pour le calcul d’une réponse, des infrastructures de calcul de plus en plus puissantes sont donc indispensables. En d’autres termes, contrairement à ce que l’on croit souvent, ce n’est pas juste pour entraîner le modèle que ces techniques sont très coûteuses.

      Des données émerge la « connaissance »

      Avant tout, un modèle génératif doit être « appris ». Pour cela des données (textes, images, sons, etc.) lui sont présentées à maintes reprises afin d’ajuster ses paramètres. Plus il y a de paramètres, plus la phase d’apprentissage est coûteuse en données, mais aussi en temps et en énergie.

      Ainsi, pour un LLM (grand modèle de langage), on parle par exemple de l’ordre de la dizaine de trillions de données (environ 10 trillions pour GPT-4 et 16 trillions pour Gemini) et aux alentours de trois mois de préapprentissage sur environ 20 000 puces A100 de NVIDIA pour le dernier-né d’OpenAI. Ces modèles les plus performants sont en fait une combinaison de plusieurs énormes modèles (les « Mixture of Experts »), GPT-4 étant ainsi le résultat de 16 experts de 110 milliards de paramètres, selon les rares informations disponibles.

      Après cette phase d’apprentissage, le modèle est déployé afin de répondre aux utilisateurs dans une phase dite d’« inférence ». Pour faire face à la demande (ces systèmes construits pour répondre à plusieurs personnes en même temps) avec un temps de réponse satisfaisant, le modèle est alors dupliqué sur différents clusters de calcul. Un article de recherche constate également que les architectures génératives polyvalentes consomment significativement plus d’énergie à l’inférence que les systèmes spécifiques à une tâche, même à taille de modèle équivalente.

      Ce survol des besoins en termes de calcul donne une idée des ordres de grandeur qui se cachent derrière nos interactions — qui semblent si rapides et efficaces — avec ces énormes modèles. Il permet surtout de poser différemment la question de l’évaluation de ces modèles, en y incluant la question de la soutenabilité en termes énergétiques et écologiques. Des travaux récents proposent ainsi un modèle pour évaluer les impacts environnementaux de la fabrication des cartes graphiques et une analyse multicritère des phases d’entraînement et d’inférence des modèles d’apprentissage automatique.
      Obsolescence et frugalité

      Ainsi les grands modèles génératifs nécessitent des infrastructures matérielles colossales.

      Au-delà de considérations économiques, il a été montré que passé un certain point, les gains de performances ne justifient pas une telle explosion du nombre de paramètres. Toutes les applications ne nécessitent pas d’énormes modèles et des approches plus modestes peuvent être aussi performantes, plus rapides et moins coûteuses.

      Sur le plan environnemental, l’apprentissage et l’inférence de modèles massifs ont un coût énergétique qui nécessitent réflexion. Les travaux de certains auteurs soulignent la complexité de mesurer avec précision l’empreinte carbone de ces grands modèles, tout en montrant leur impact considérable : 50,5 tonnes équivalent CO2 (CO2 eq) pour un modèle de 176 milliards de paramètres, appris en 2023… et pratiquement considéré comme obsolète aujourd’hui. Pour rappel, si un Français moyen rejette actuellement environ 10 tonnes CO2 eq par an, l’objectif à l’horizon 2050 pour respecter l’engagement des accords de Paris est d’environ 2 tonnes CO₂ eq par Français et par an.

      Quant à la phase d’inférence (ou d’utilisation, quand on pose une question à GPT), lorsqu’elle est réalisée des millions de fois par jour, comme c’est le cas pour un assistant conversationnel, elle peut engendrer un coût énergétique considérable, parfois bien supérieur à celui de l’entraînement.

      Ainsi, un outil développé en 2019 a permis d’estimer qu’une inférence de ChatGPT 3.5 produisait environ 4,32 grammes de CO2.

      À l’heure où les assistants conversationnels sont peut-être en passe de remplacer les moteurs de recherche standards (Google, Bing, Qwant), la question de son utilisation se pose, car ces derniers ont un coût 10 à 20 fois moindre (0,2 gramme de CO2 la recherche, d’après Google).

      Enfin, la concentration de pouvoir entre quelques acteurs disposant des ressources nécessaires pour développer ces modèles — data centers, données, compétences — pose des problèmes scientifiques en limitant la diversité des recherches, mais aussi stratégiques et politiques.
      Les recherches en IA frugale

      La frugalité consiste à se fixer dès le départ une enveloppe de ressources (calcul, mémoire, données, énergie) et à concevoir des modèles capables de s’y adapter. L’idée n’est pas de sacrifier les performances, mais de privilégier la sobriété : optimiser chaque étape, du choix de l’architecture à la collecte des données, en passant par des méthodes d’apprentissage plus légères, afin de réduire l’empreinte environnementale, d’élargir l’accès à l’IA et de favoriser des applications réellement utiles.

      La recrudescence de travaux de recherche sur ce thème illustre la volonté de penser l’IA sous l’angle de la sobriété. Il s’agit ainsi de replacer la pertinence, l’impact sociétal et la soutenabilité au cœur de la recherche.

      Concrètement, de nombreuses pistes émergent. Sur le plan de l’apprentissage, il s’agit d’explorer des alternatives algorithmiques au paradigme actuel, hérité du milieu des années 1980 et qui n’a jamais été remis en question alors même que les quantités de données et la puissance de calcul n’ont plus rien à voir avec celles qui prévalaient aux débuts de ces modèles.

      Ainsi, au-delà des optimisations techniques, une réflexion méthodologique de fond s’impose, tant le contexte scientifique a évolué depuis les années 1980. Cette réflexion est au cœur, par exemple, du projet Sharp, financé par le programme France 2030. L’étude d’architectures plus compactes et spécialisées est également abordée avec le projet Adapting du même programme.

      Les mathématiques appliquées peuvent jouer un rôle clé en proposant des « représentations parcimonieuses », des méthodes de factorisation, ou en optimisant l’usage de données faiblement annotées.

      Ainsi, en travaillant avec des contraintes de ressources, ces recherches visent un développement en IA plus frugal et donc durable, ainsi que plus accessible, et indépendant de l’hyperconcentration du marché. Elles limitent les externalités négatives — environnementales, éthiques, économiques — liées à la course effrénée vers le gigantisme.

      Mais pour atteindre ces objectifs, il est aussi important d’avancer sur les critères et les méthodes d’évaluations en IA : avec le paradigme dominant actuel, la dimension de frugalité peine encore à s’imposer, que ce soit du côté de la recherche ou industriel. Il ne faut d’ailleurs pas confondre la récente explosion des outils de DeepSeek avec de la frugalité, les coûts en calcul et en données étant eux aussi extrêmement élevés, avec des méthodes probablement éthiquement répréhensibles.

      Ainsi, le monde académique doit mieux intégrer cette dimension afin d’améliorer la visibilité et la valorisation des travaux qui visent la frugalité.
      L’IA que nous développons est-elle vraiment utile ?

      La frugalité en IA n’est pas un simple concept, mais une nécessité face aux enjeux actuels. Les travaux récents sur son empreinte carbone illustrent l’urgence de repenser nos méthodes. Avant même d’envisager les manières de rendre l’IA plus sobre, il est légitime de se demander si l’IA que nous développons est vraiment utile.

      Une approche plus frugale, mieux pensée et mieux orientée, permettra de construire une IA tournée vers le bien commun, s’appuyant sur des ressources maîtrisées, plutôt que sur la surenchère permanente en taille et en puissance de calcul.

      Cet article a été écrit dans le cadre de la troisième édition des Dauphine Digital Days qui a eu lieu à l’Université Paris Dauphine — PSL, du 18 au 20 novembre 2024.

      https://theconversation.com/pourquoi-lia-generative-consomme-t-elle-tant-denergie-247406

    • IA : un puits sans fond de dépenses en énergie, en #eau et en #CO2

      Emmanuel Macron veut croire que la France a « des #data_centers_propres ». Mais les dégâts environnementaux des industries numériques sont déjà tangibles (consommation d’#électricité, émissions de CO2, besoins en eau et en #minerais, conflits d’usage sur le #foncier) alors que l’idée d’une #IA_verte n’est encore qu’une promesse.

      Si le climat était une intelligence artificielle (IA), le monde serait en train de le sauver. Face au tsunami d’investissements publics et privés programmés pour ses infrastructures, il est tentant de détourner le fameux slogan : « Si le climat était une banque, ils l’auraient déjà sauvé. » Car si ces annonces financières brillent de l’or des profits à venir, elles éclipsent un problème tout aussi exponentiel : les impacts environnementaux désastreux de l’IA.

      109 milliards d’euros en France dans les prochaines années annoncés par Emmanuel Macron, ainsi qu’un projet de méga data center cofinancé par les #Emirats_arabes_unis ; 500 milliards de dollars débloqués pour #Stargate (« la porte des étoiles ») et ses futurs data centers aux États-Unis par #OpenAI et #SoftBank ; 65 milliards de dollars par #Meta, la maison-mère de #Facebook, qui a par ailleurs démoli un centre de données en cours de construction pour le remplacer par un autre adapté aux besoins de l’IA. #Microsoft veut débourser 80 milliards de dollars en divers équipements techniques dans le même objectif.

      Secteur industriel en plein boom ou au bord d’une bulle financière, l’avenir le dira. Mais l’#empreinte_carbone et matérielle de la ruée mondiale vers les #données_numériques est, elle, déjà palpable. Une requête via #ChatGPT consomme dix fois plus d’électricité qu’une recherche Google, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Ses expert·es anticipent une explosion de la demande énergétique, équivalente à la consommation actuelle d’un pays comme la Suède ou même l’Allemagne – selon la place du curseur sur la fourchette d’estimation.

      Requêtes énergivores

      Pourquoi ? Deux explications principales semblent faire consensus parmi les spécialistes. D’abord, des raisons strictement matérielles : les #serveurs configurés pour l’#IA_générative utilisent beaucoup plus de courant électrique que leurs prédécesseurs. Notamment parce qu’ils utilisent des puces spécifiques, les #GPU (« # graphics_processing_unit », des #processeurs_graphiques), « qui ont des capacités de #calcul nécessaires à la #technologie d’apprentissage qui permet aux modèles d’IA d’améliorer leur performance, explique Loup Cellard, chercheur associé au médialab de Sciences Po. Une requête sur ChatGPT demande plus de mémoire vive et plus de capacité de #stockage qu’une simple recherche sur un moteur internet ».

      Or, chacun de ces services correspond à des besoins matériels supplémentaires. « Faire une requête ChatGPT pour demander un truc que pourrait donner Google, c’est comme couper votre baguette de pain avec une scie électrique : ça marche mais ça n’est pas la meilleure utilisation que vous pouvez faire des ressources », résume Sylvain Waserman, président de l’Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie (Ademe), selon qui « il serait absurde de s’opposer à l’IA et il est irresponsable de ne pas s’intéresser à ses impacts ».

      La phase d’entraînement des machines est plus intense en énergie à l’unité, car elles doivent être beaucoup stimulées pour ramasser et distribuer les données. Mais c’est bien sûr celle des usages qui finalement est la plus énergivore, car le nombre des utilisateurs de la technologie dépasse de loin celui des ingénieur·es qui la développent.

      Ainsi « la migration vers le cloud, l’essor de l’IA générative et les #cryptomonnaies sont les trois principaux vecteurs de la reconfiguration en cours des impacts des centres informatiques » selon l’association GreenIT, dont les rapports font référence. Les data centers, les cryptomonnaies et l’intelligence artificielle ont consommé près de 2 % de l’électricité mondiale en 2022, selon l’AIE. Cela peut sembler dérisoire. Mais la quantité d’électricité qu’ils consomment pourrait doubler en 2026 (par rapport à 2022). Il existe aujourd’hui plus de 8 000 centres de données dans le monde, principalement situés aux États-Unis.

      Les data centers adaptés aux besoins de l’intelligence artificielle consomment 18 % de l’électricité des centres informatiques, alors qu’ils n’en représentent que 2 % de la quantité dans le monde, selon les dernières estimations de GreenIT. Ils émettent près de 4 % de tout le CO2 de la filière numérique, soit déjà plus que l’ensemble des ordinateurs portables en circulation. Selon #France_Datacenter, le lobby du secteur, la demande supplémentaire liée à l’IA générative en France d’ici à dix ans sera de 1 gigawatt, l’équivalent d’un petit réacteur nucléaire.

      Mais les opérateurs de data centers n’aiment pas trop aborder le sujet de leurs impacts environnementaux. Interrogé par Mediapart sur ses besoins en électricité pour soutenir le développement de son activité, #Amazon_Web_Service (#AWS), la branche data center du Gafam, répond par la liste très détaillée de ses investissements et créations d’emplois à venir, sans un mot sur ses besoins énergétiques.

      « Avec l’IA, on pourrait changer d’échelle d’ici à 2030 en termes d’impact environnemental car ses serveurs ne représentent que 2 % des équipements et la demande est très importante pour les années à venir, constate Cécile Diguet, spécialiste des infrastructures numériques. Aujourd’hui, le numérique est un des secteurs qui nous mettent dans le rouge quant au respect des limites planétaires : consommation d’énergie, de ressources en minerais et terres rares, en eau. Les technologies et le numérique prétendent régler des problèmes qu’ils aggravent. Grâce à une IA, on pourra peut-être traiter une base de données plus vite ou mieux gérer la complexité de réseaux d’électricité. Mais en définitive, l’accumulation perpétuelle de matériels et de data centers fait que tous les gains en énergie sont consommés derrière. Le numérique n’est pas source de sobriété. »

      C’est particulièrement vrai concernant les quantités de minerais utilisés pour fabriquer les équipements (centres de données mais aussi puces et autres composants) nécessaires à l’IA – et les déchets en résultant. Ils sont la « colonne vertébrale » de l’intelligence artificielle, selon la chercheuse états-unienne Kate Crawford, qui appelle à créer un nouvel atlas du monde pour visualiser les besoins matériels, financiers et politiques de l’IA, qu’elle décrit comme un système « extractiviste » (Contre-Atlas de l’intelligence artificielle, Zulma, 2024).

      En Chine, l’institut de recherche sur le réseau électrique s’attend à ce que la demande en électricité des centres de données double d’ici à 2030 (par rapport à 2020). Cette consommation est dopée par l’expansion rapide de la 5G et de l’Internet des objets. Le concurrent chinois de ChatGPT, #DeepSeek, a été développé à moindre coût économique et avec moins de consommation énergétique, promettent ses fabricants. Mais personne n’est aujourd’hui en mesure de le vérifier.

      En Europe, le cas de l’#Irlande est spectaculaire : les data centers y représentent 17 % de toute la demande en électricité du pays. C’est autant que toute la consommation du résidentiel en ville. Si tous les projets de centres de données qui ont été approuvés sont menés à terme dans les prochaines années, ils utiliseraient 32 % de tout le courant électrique. Au #Danemark, qui mise aussi sur l’économie des data centers tout en soutenant une initiative européenne de réduction du CO2 du numérique, les centres de données pourraient avaler 20 % de l’électricité en 2026. Est-ce soutenable, alors que le Pacte vert européen fixe aux États l’objectif de réduire d’au moins 38 % leur consommation d’énergie finale d’ici à 2050 ? Pour la Commission européenne, la demande en électricité des data centers pourrait augmenter de 30 % dans l’Union entre 2018 et 2030.

      #Bilan_carbone désastreux

      Surtout que, malgré l’essor des énergies dites renouvelables dans le monde, les sources d’électricité du numérique restent globalement très émettrices en carbone. Apple et Google prétendent être neutres en impact climatique, mais c’est parce qu’ils achètent des crédits de compensation carbone, rappelle la chercheuse Kate Crawford. Elle cite l’exemple de la Chine, où l’industrie des centres de données tire à 73 % son électricité du charbon. En France, l’Ademe a dû revoir à la hausse l’empreinte carbone des data centers à 42 % du secteur du numérique, en intégrant les centres de données à l’étranger que font tourner les utilisateurs nationaux.

      En 2022, l’ensemble du secteur numérique a émis autant de CO2 que le secteur des poids lourds (un peu plus de 4 % de tous les rejets de carbone) dans l’Hexagone. Mais grâce à son électricité décarbonée, la France cherche à se positionner sur le marché des usines à données : « Les data centers en France, ce n’est pas comme aux États-Unis où on utilise du pétrole et du gaz. Ce sont des data centers propres », a prétendu Emmanuel Macron dimanche 9 février.

      Ainsi, entraîner le modèle #GPT3 de la firme OpenAI équivaudrait à conduire 112 voitures à essence pendant un an, selon des scientifiques cités dans AOC par les chercheurs Loup Cellard et Christine Parker. Ils y critiquent pourtant les méthodes d’évaluation des impacts de l’intelligence artificielle. Selon eux, les gains écologiques que permettrait « l’IA verte » sont surestimés et potentiels, alors que les impacts sont immédiats et réels. Les projets de récupération de chaleur pour chauffer une piscine, une résidence, une usine, un hôpital sont multiples et s’affrontent à des obstacles : niveau de température de sortie pas toujours assez haut, risque d’intermittence, etc. – voir aussi le rapport de l’ONG Beyond Fossil Fuels sur le sujet.

      « L’IA n’est pas une activité différente des autres, ajoute Loup Cellard. C’est une industrie capitaliste comme une autre, à laquelle se posent les mêmes questions de responsabilité environnementale, de calcul et de mise en visibilité de ses impacts. »

      À titre d’exemple, de nombreux opérateurs de data centers sont des #fonds_d’investissement_immobiliers (#Real_Estate_Investment_Trust, #Digital_Realty, #Equinix), comme le remarque l’Ademe. La multiplication de leurs constructions ainsi que l’augmentation de leur taille posent des problèmes d’#artificialisation et d’#urbanisme : quelle forme de villes annonce la multiplication des centres de données ? Qui a envie de vivre à côté d’un immeuble de serveurs et de ses stocks de fioul inflammable ? En France, un véritable cluster s’est développé à l’ouest de la #Seine-Saint-Denis (La Courneuve, Saint-Denis, Le Bourget, Dugny) et au nord de #Marseille.
      Parmi les effets déjà tangibles aujourd’hui : la consommation en #eau. Car les data centers doivent être refroidis. Plus ils grossissent et produisent de la chaleur, plus la quantité d’eau nécessaire à baisser leur température est importante. Cette question peut s’avérer critique en période de canicule, signale l’Ademe dans un avis de novembre dernier – en France, ses expert·es estiment qu’en fonction de leur système, ils peuvent consommer 2 litres d’eau par kilowattheure. Au prochain épisode de sécheresse, combien de personnes accepteront que leur data center continue d’être alimenté alors que leur eau potable est coupée ? Et qui décidera ?

      Ainsi #Thames_Water, principale compagnie britannique de distribution d’eau, a demandé aux opérateurs de data centers, notamment à #Google_Cloud et #Oracle, un plan de réduction de leur consommation, jugée excessive à l’été 2022 pendant un pic de chaleur. À Amsterdam, Microsoft a dû présenter un plan drastique de réduction de ses besoins en eau. Aux États-Unis, un des plus gros data centers en fonctionnement est celui de l’agence de renseignement NSA, qui s’étend sur plus de 100 000 mètres carrés dans l’Utah, une terre particulièrement exposée à la sécheresse. Il avale à lui tout seul plus de la moitié de la consommation de l’eau de l’État, autour de 60 %, selon une étude.

      Ouvrir le capot des IA ?

      Après avoir longtemps refusé de révéler la quantité de liquide absorbée par son data center, la NSA a finalement fait savoir en 2022 qu’il avait besoin de près de 90 millions de litres d’eau – soit 35 fois la piscine olympique de Paris 2024 – chaque mois. L’Utah mise sur l’industrie des centres de données et leur vend son eau à des prix battant toute concurrence. Les méga hangars à serveurs s’y multiplient – il y en a deux douzaines aujourd’hui. Mais le Grand Lac salé s’en ressent, selon les défenseurs de l’environnement qui s’inquiètent de le voir s’assécher. En novembre 2022, il a atteint son étiage le plus bas, au point de mettre en danger son écosystème, et notamment ses populations de crustacés, dont se nourrissent des millions d’oiseaux migrateurs.

      En France, l’Ademe estime que les data centers pourraient utiliser 6 % de l’électricité en 2050 – aujourd’hui, le numérique en dépense 11 %. Selon RTE, le gestionnaire des réseaux, les data centers en France pourraient tripler leur consommation d’électricité d’ici à 2035, passant d’environ 10 térawattheures aujourd’hui à 28, selon leur plus haute projection. Les demandes de raccordement de nouveaux centres de grande taille sont en très forte hausse depuis quatre à cinq ans, note l’Ademe, et dépassent de 8 gigawatts – soit plus de quatre réacteurs EPR.

      Son président, Sylvain Waserman, veut défendre la thèse « d’une IA française et européenne qui pourrait trouver un avantage concurrentiel en étant plus respectueuse des ressources ». Il estime que ce peut être une piste de différenciation face à des Gafam « qui jamais n’accepteront qu’on ouvre le capot pour étudier leur impact ».

      En attendant, le gouvernement vient de désigner 35 sites privilégiés pour y construire de nouveaux data centers : simplification des procédures administratives, possible dérogation aux obligations de débat public, réduction des délais de recours juridiques… Sans savoir si les industriels accepteront de communiquer sur leur empreinte énergétique, ils bénéficient d’ores et déjà d’une belle offre de dérégulation.

      https://www.mediapart.fr/journal/ecologie/100225/ia-un-puits-sans-fond-de-depenses-en-energie-en-eau-et-en-co2

    • #Antonio_Casilli : « L’intelligence artificielle est l’une des industries extractives de notre époque »

      Professeur de sociologie à Télécom Paris, à l’Institut Polytechnique de Paris, il est l’auteur d’En attendant les robots, enquête sur le travail du clic (Seuil, 2019), dont une version augmentée vient de paraître en anglais aux éditions University of Chicago Press. Antonio Casilli est aussi co-auteur du documentaire Les Sacrifiés de l’IA, qui se penche sur les conditions de production des technologies d’IA utilisées en Occident, et sera diffusé sur France 2 le 11 février.

      À cette occasion, et en parallèle du sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle, Next l’a rencontré.

      (#paywall)

      https://next.ink/169487/antonio-casilli-lintelligence-artificielle-est-lune-des-industries-extractives

    • L’IA générative a le potentiel de détruire la planète (mais pas comme vous le pensez)

      Le risque premier avec l’intelligence artificielle n’est pas qu’elle s’attaque aux humains comme dans un scénario de science-fiction. Mais plutôt qu’elle participe à détruire notre #environnement en contribuant au #réchauffement_climatique.

      La course à l’intelligence artificielle (IA) s’intensifie. Le 9 février, veille du sommet de l’IA à Paris, Emmanuel Macron promettait 109 milliards d’euros d’investissements publics et privés dans cette technologie pour les années à venir. Il entend concurrencer les États-Unis sur ce terrain, en faisant référence au programme « #Stargate » promis par Donald Trump, qui prévoit des dépenses de 500 milliards de dollars (484 milliards d’euros) dans l’IA aux États-Unis.

      Des deux côtés de l’Atlantique, ces centaines de milliards seront principalement investis dans la construction de nouveaux centres de données pour entraîner puis faire fonctionner les outils d’intelligence artificielle. Pourtant, les impacts environnementaux de ces « data centers », mis de côté dans ce sprint à l’IA, présentent un danger réel pour notre planète.

      « Plus grand est le modèle, mieux c’est »

      L’ouverture au public de l’agent conversationnel d’OpenAI, ChatGPT, en novembre 2022 a marqué un tournant dans les usages de l’intelligence artificielle. Depuis, des dizaines d’IA génératives sont accessibles avec la capacité de résoudre des problèmes variés, allant de la rédaction d’un email professionnel à des suggestions de recette de tartes, en passant par des lignes de code informatique.

      Ces grands #modèles_de_langage (en anglais, « #Large_language_models », ou #LLM), avec un grand nombre de paramètres, se sont développés ces dernières années, comme #Gemini de #Google, #Le_Chat de l’entreprise française #MistralAI ou #Grok de #X. D’autres modèles permettent de créer de toutes pièces des images – on pense à #Dall-E ou #Midjourney –, des vidéos ou des chansons.

      Si leur utilisation est gratuite (bien que des versions payantes existent), le prix est payé non seulement par les utilisateurs dont les données personnelles sont captées, mais aussi par les populations les plus vulnérables au changement climatique. Avec leurs dizaines voire centaines de milliards de paramètres et des terabytes de données pour les alimenter, faire tourner les systèmes d’IA générative demande beaucoup de #puissance_de_calcul de #serveurs, situés dans des centres de données. Donc beaucoup d’#électricité.

      Ces chiffres ne font qu’augmenter à mesure que les modèles se perfectionnent. « Aujourd’hui, l’idée dominante dans l’industrie des modèles génératifs est : "Plus grand est le modèle, mieux c’est" », résument les chercheurs Paul Caillon et Alexandre Allauzen dans The Conversation. Malgré un manque de transparence des entreprises, la consommation d’électricité de leurs modèles et leur #impact_climatique ont fait l’objet d’estimations par nombre de chercheurs et institutions.

      Combien consomme une requête ChatGPT ?

      On sait déjà que la version de ChatGPT sortie en mars 2023, #GPT-4, a demandé plus de puissance de calcul que la précédente. Le Conseil économique et social (Cese), dans un avis de septembre 2024, cite OpenAI et explique : entraîner la troisième version de son modèle de langage a demandé l’équivalent de l’énergie consommée par 120 foyers américains. La version suivante a multiplié par 40 cette consommation, avoisinant la consommation de 5000 foyers.

      Selon une étude, début 2023, une requête ChatGPT consommait environ 2,9 Wh d’électricité, soit presque dix fois plus qu’une simple recherche Google (0,3 Wh). D’autres études estiment l’impact carbone d’une requête à ChatGPT autour de 4 à 5 grammes d’équivalent CO2.

      Produire une image, c’est pire. La startup #HuggingFace, à l’origine de l’IA #Bloom, a été l’une des premières à estimer les émissions de gaz à effet de serre de ces modèles. Dans une étude co-écrite avec l’Université états-unienne de Carnegie-Mellon, elle montre que la génération d’image est de loin la plus polluante des requêtes formulées à une IA générative (l’étude ne prend pas en compte les vidéos).

      Pour donner un ordre d’idée, générer 1000 images correspondrait à conduire environ 7 kilomètres avec une voiture essence. En comparaison, 1000 textes générés équivalent à moins d’un 1 mètre parcouru avec un même véhicule. Mais leur utilisation massive rend cet impact non négligeable. Selon le PDG d’OpenAI Sam Altman, à la fin de l’année 2024, plus d’un milliard de requêtes étaient envoyées à ChatGPT par jour.

      En janvier 2023, soit quelques mois après qu’elle a été rendue accessible au public, ChatGPT avait accumulé 100 millions d’utilisateurs. Selon une estimation de Data for Good, rien que ce mois-là, l’utilisation de ChatGPT aurait pollué à hauteur de 10 113 tonnes équivalent CO2 – soit environ 5700 allers-retours en avion entre Paris et New York.

      En décembre 2024, selon son PDG, le service avait atteint les 300 millions d’utilisateurs… par semaine. Et ce, avec une version bien plus performante – donc bien plus polluante – que la précédente.

      De plus en plus de personnes utilisent l’IA au quotidien, et pour de plus en plus de tâches. Installés dans nos smartphones, accessibles en ligne ou même intégrés dans les frigos haut de gamme, les outils d’intelligence artificielle sont presque partout.

      Une explosion de la consommation d’électricité

      Selon l’Agence internationale de l’énergie, les centres de données représenteraient aujourd’hui environ 1 % de la consommation d’électricité mondiale. Mais cette consommation risque d’augmenter avec les usages croissants et le développement de nouveaux modèles d’IA. Selon l’agence, la consommation des centres de données pour l’IA et les cryptomonnaies a dépassé 460 TWh en 2022. C’est autant que la consommation de la France. D’ici l’année prochaine, selon les scénarios, cette demande en électricité pourrait augmenter de 35 % (160 TWh en plus) à 130 % (590 TWh) ! « Soit l’équivalent d’au moins une Suède et au maximum une Allemagne » de plus dans le monde en quelques années.

      Une autre étude de l’ONG Beyond Fossils Fuels est encore plus alarmiste : « Au cours des six prochaines années, l’explosion de la demande en énergie des centres de données dans l’UE [Union européenne] pourrait entraîner une hausse de 121 millions de tonnes des émissions de CO2, soit presque l’équivalent des émissions totales de toutes les centrales électriques au gaz d’Italie, d’Allemagne et du Royaume-Uni en 2024 combinées » écrit l’ONG en février 2025.

      Les grandes entreprises de la tech cherchent à faire oublier leurs promesses écologiques. Selon le Financial Times, dans un article d’août 2024, les Gafam tentent de remettre en cause les règles de « zéro carbone net » qui leur permettent de compenser leurs émissions de CO2 par le financement d’énergies renouvelables (des règles déjà critiquées pour leur mode de calcul qui dissimule une grande partie de l’impact carbone réel de leurs consommation d’électricité).

      « Ces géants de la technologie sont sur le point de devenir les plus gros consommateurs d’énergie de demain, dans leur course au développement d’une intelligence artificielle énergivore », écrit le média britannique. Les émissions de gaz à effet de serre de Google augmentent par exemple de 13% par an (selon des chiffres de 2023). Une hausse notamment portée par l’augmentation de la consommation d’énergie de ses centres de données. Les émissions de #Microsoft ont bondi de 29 % entre 2020 et 2023.

      Des investissements massifs aux dépens des populations

      Les chefs d’État des États-Unis comme de la France ont pourtant annoncé des investissements massifs dans l’IA pour les années à venir. L’Union européenne, par la voix d’Ursula von der Leyen, a également annoncé un investissement de 200 milliards en partenariat avec de grands groupes.

      Dans les trois cas, ces centaines de milliards d’euros sur la table serviront majoritairement à construire des centres de données pour permettre l’entraînement puis l’utilisation de ces technologies. En France, en amont du sommet de l’IA, le fonds canadien Brookfield a annoncé investir 15 milliards d’euros dans la construction de centres de données, tandis que les Émirats arabes unis ont mis entre 30 et 50 milliards sur la table pour la construction d’un centre de données géant.

      Il est peu probable que cette consommation d’électricité massive ne se fasse pas au détriment des populations. En Irlande, les centres de données monopolisent une part grandissante de l’électricité du pays, ils représentent aujourd’hui plus de 20 % de sa consommation. Cette situation crée des tensions avec les habitants, qui voient leurs factures augmenter alors que la consommation des ménages n’augmente pas.
      Des engagements « durables » non contraignants

      Aux États-Unis, raconte un article de Vert, Microsoft va rouvrir le premier réacteur de la centrale nucléaire de Three Mile Island, site d’un accident en 1979 qui avait irradié toute cette partie de la Pennsylvanie et traumatisé les habitants. Les géants de la Tech – Google, Amazon et Microsoft en tête – cherchent également à investir dans les « petits réacteurs modulaires » nucléaires, en cours de développement, pour alimenter leurs centres de données, ce qui pose la question de la sûreté d’une multitude de petites installations nucléaires face au risque d’accidents. Autre conséquence : le retour en grâce du charbon, fortement émetteur en gaz à effet de serre. Dans l’État de Géorgie, la promesse faite il y a trois ans de fermer toutes ses centrales à charbon a été abandonnée pour répondre au pic de demande d’électricité créé par les centres de données.

      Face à ces risques pour les populations locales comme pour celles les plus vulnérables au changement climatique dans le monde entier, les actions semblent faibles. Une déclaration d’intention a été signée à l’issue du sommet de l’IA, notamment avec l’Inde et la Chine. Il prévoit entre autres la création d’un observatoire de l’impact énergétique de l’IA, sous la responsabilité de l’Agence internationale de l’énergie. Il planifie également la création d’une « coalition pour l’IA durable » avec de grandes entreprises du secteur.

      Ces engagements en matière d’intelligence artificielle signés par les États et les entreprises présentes ne sont pas contraignants, et ne sont pas tournés vers l’action immédiate. De plus, ni le Royaume-Uni ni les États-Unis, qui concentre un tiers des centres de données du monde, n’ont signé ce texte.

      https://basta.media/l-ia-generative-a-le-potentiel-de-detruire-la-planete-mais-pas-comme-vous-l

      #schéma #visualisation #comparaison

    • Comment l’intelligence artificielle et ses data centers s’accaparent l’eau

      La consommation d’eau de l’intelligence artificielle est souvent oubliée des discussions sur l’impact de cette technologie. Pourtant, les centres de données consomment chaque année des milliards de mètres cubes d’eau – et cela risque d’empirer.

      Google a soif. En 2023, les centres de données et les bureaux de la multinationale du numérique ont à eux seuls englouti 24 milliards de litres d’eau – dont la grande majorité utilisée par les data centers. C’est l’équivalent de la consommation d’eau annuelle d’environ 453 000 Français. La question des besoins en eau est l’un des grands enjeux environnementaux du numérique. Il est amplifié par le développement rapide et incontrôlé de l’intelligence artificielle (IA).

      Chaque année, les grandes entreprises de la tech augmentent de dizaines de pourcents leur consommation d’eau. Entre 2021 et 2022, Microsoft a accru de 34 % la quantité d’eau utilisée pour ses activités, et Google de 20 %. Cela représente des milliards de litres d’eau, en grande partie potable, prélevés en plus chaque année. La course au développement d’intelligences artificielles toujours plus performantes – et donc toujours plus polluantes – participe à cette augmentation. Rien que l’entraînement de GPT-3 (la version en usage jusqu’à mars 2023 du robot conversationnel d’OpenAI) aurait consommé 700 000 litres d’eau dans les centres de données de Microsoft basés aux États-Unis.
      Des centres de données géants dans des régions en proie à la sécheresse

      Les ressources en eau globales sont déjà mises en danger par le réchauffement climatique. De nombreuses régions du monde sont en stress hydrique : l’accès à l’eau y est limité, si ce n’est difficile. Selon des estimations de chercheurs, partagées par The Washington Post, un grand centre de données – comme ceux des Gafam – peut consommer entre 3,8 et 19 millions de litres d’eau par jour.

      Ces millions de litres sont utilisés pour produire l’électricité qui les alimente, mais aussi, pour environ un quart, directement pour le refroidissement des serveurs de ces centres de données. Si cela représente encore une faible partie de la consommation d’eau à l’échelle mondiale, les conséquences locales se font souvent déjà sentir. Le journal américain cite l’exemple de la commune de The Dalles, dans l’Oregon, où Google s’accapare plus d’un quart de l’eau de la petite ville.

      Le refroidissement par l’eau est brandi comme argument écologique par les grandes entreprises. Google, par exemple, s’est vanté d’avoir réduit son empreinte carbone de 300 000 tonnes de CO2 en 2021 grâce à des centres de données refroidis par de l’eau plutôt qu’avec de l’air conditionné. Malgré ses promesses de plus grande responsabilité écologique, deux ans plus tard encore, plus de 30 % de l’eau utilisée venait de zones où les risques de pénurie d’eau sont considérés comme moyens ou élevés.

      En Espagne, à une centaine de kilomètres de Madrid, la ville de Talavera de la Reina s’apprête à accueillir un centre de données de 191 hectares, propriété de Meta (la maison-mère de Facebook et Instagram). Depuis 2022, une trentaine de projets similaires ont été lancés dans le pays, rapporte le média indépendant espagnol elDiario.es. Dans la région de l’Aragón, « la situation est grave : 146 000 hectares ne peuvent être cultivés et 175 000 autres sont gravement endommagés par le manque d’eau ». C’est pourtant là qu’Amazon a décidé d’investir 15,7 milliards d’euros pour installer ses centres de données « hyperscale », autrement dit de très grande taille.
      « 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau en 2027 »

      Amazon tente de montrer patte blanche, promettant un approvisionnement électrique provenant à 100 % d’énergies renouvelables, mais des mouvements écologistes s’opposent vivement à ce projet. « Nous refusons le discours selon lequel cette méga-infrastructure serait bénigne pour les territoires, bien au contraire. Les dégâts écologiques et sociaux causés par le déploiement massif de centres de données peuvent déjà être observés dans d’autres territoires tels que la Virginie (États-Unis), le Mexique, l’Irlande et les Pays-Bas », écrit Tu Nube Seca Mi Río (« Ton nuage assèche ma rivière »).

      « La consommation directe d’eau pour le refroidissement représentera la moitié de la consommation totale d’eau de la ville de Saragosse (plus de 300 000 personnes et ses commerces et entreprises) et aurait permis d’irriguer 170 hectares de terres, [et ce,] si les chiffres avancés par projet sont respectés, ce qui semble fort peu probable. » Le collectif, qui agrège plusieurs associations écologistes espagnoles, dénonce les conséquences multiples qu’auront ces data centers pour l’accès à l’eau dans la région, tant pour l’agriculture, pour les populations que dans la lutte contre les incendies, de plus en plus fréquents. Tu Nube Seca Mi Río alerte aussi sur le danger pour la faune locale.

      Ce risque n’est pas présent qu’à l’étranger. En France, à Marseille, le collectif Le nuage était sous nos pieds – composé notamment de la Quadrature du Net – dénonce « la quasi-absence des enjeux environnementaux et territoriaux des infrastructures du numérique dans le débat public », entre autres quand il est question de la construction de nouveaux data centers. « Le méga-ordinateur surchauffe, renvoie l’air ou l’eau chaude dans une ville déjà trop souvent sujette à la canicule, pompe des quantités astronomiques d’eau et d’électricité sur le réseau public, et ne génère pratiquement aucun emploi direct », résument-ils, face à un nouveau projet de l’entreprise Digital Realty dans la ville.

      Le développement et la massification de l’utilisation de l’intelligence artificielle entraînent les entreprises dans une course effrénée à la construction de centres de données, sans considérer les conséquences écologiques et sociales. Selon une étude menée par des chercheurs et chercheuses de l’Université de Cornell, aux États-Unis, en 2023, « la demande mondiale en IA devrait représenter 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau en 2027, soit plus que le prélèvement annuel total d’eau de quatre à six Danemark ou de la moitié du Royaume-Uni ».

      https://basta.media/comment-intelligence-artificielle-IA-data-centers-gafam-s-accaparent-eau

    • Big tech’s water-guzzling data centers are draining some of the world’s driest regions

      #Amazon, #Google, and #Microsoft are expanding data centers in areas already struggling with drought, raising concerns about their use of local water supplies for cooling massive server farms.

      In short:

      - The three largest cloud companies are building or operating 62 data centers in regions facing water scarcity, including in Spain, #Arizona, and other drought-prone areas across five continents.
      - Amazon’s new centers in Spain’s #Aragon region are licensed to use enough water to irrigate hundreds of acres of farmland annually, and the company has requested a 48% increase in water for its existing sites.
      – Tech firms promise to become “water positive” by 2030, but experts and even internal critics say offsetting water use elsewhere doesn’t solve shortages in the communities where centers operate.

      Key quote:

      “Neither people nor data can live without water. But human life is essential and data isn’t.”

      — Aurora Gómez, Tu Nube Seca Mi Río

      Why this matters:

      Data centers are the invisible engines of the internet — processing everything from emails to AI, video calls to cloud storage — but they come with a physical footprint. That footprint includes massive energy use and a surprising dependence on fresh water to keep machines cool. In places where droughts are worsening with climate change, the demands of these centers are clashing with local needs for drinking water and agriculture. Some of these regions are already edging toward desertification, and water-intensive industries like tech may tip them further. Critics worry that promises of sustainability are greenwashing efforts that mask the environmental costs of maintaining digital infrastructure.

      https://www.dailyclimate.org/big-techs-water-guzzling-data-centers-are-draining-some-of-the-worlds-
      #Espagne

    • Big tech’s new datacentres will take water from the world’s driest areas

      Amazon, Google and Microsoft are building datacentres in water-scarce parts of five continents
      Luke Barratt, Costanza Gambarini and data graphics by Andrew Witherspoon and Aliya Uteuova
      Wed 9 Apr 2025 13.30 CEST
      Last modified on Wed 9 Apr 2025 17.40 CEST

      Amazon, Microsoft and Google are operating datacentres that use vast amounts of water in some of the world’s driest areas and are building many more, the non-profit investigatory organisation SourceMaterial and the Guardian have found.

      With Donald Trump pledging to support them, the three technology giants are planning hundreds of datacentres in the US and across the globe, with a potentially huge impact on populations already living with water scarcity.

      “The question of water is going to become crucial,” said Lorena Jaume-Palasí, founder of the Ethical Tech Society. “Resilience from a resource perspective is going to be very difficult for those communities.”

      Efforts by Amazon, the world’s largest online retailer, to mitigate its water use have sparked opposition from inside the company, SourceMaterial’s investigation found, with one of its own sustainability experts warning that its plans are “not ethical”.

      In response to questions from SourceMaterial and the Guardian, spokespeople for Amazon and Google defended their developments, saying they always take water scarcity into account. Microsoft declined to provide a comment.

      Datacentres, vast warehouses containing networked servers used for the remote storage and processing of data, as well as by information technology companies to train AI models such as ChatGPT, use water for cooling. SourceMaterial’s analysis identified 38 active datacentres owned by the big three tech firms in parts of the world already facing water scarcity, as well as 24 more under development.

      https://www.theguardian.com/environment/2025/apr/09/big-tech-datacentres-water

      Datacentres’ locations are often industry secrets. But by using local news reports and industry sources Baxtel and Data Center Map, SourceMaterial compiled a map of 632 datacentres – either active or under development – owned by Amazon, Microsoft and Google.

      It shows that those companies’ plans involve a 78% increase in the number of datacentres they own worldwide as cloud computing and AI cause a surge in the world’s demand for storage, with construction planned in North America, South America, Europe, Asia, Africa and Australia.

      In parts of the world where water is plentiful, datacentres’ high water usage is less problematic, but in 2023 Microsoft said that 42% of its water came from “areas with water stress”, while Google said 15% of its water consumption was in areas with “high water scarcity”. Amazon did not report a figure.

      Now these companies plan to expand their activities in some of the world’s most arid regions, SourceMaterial and the Guardian’s analysis found.

      “It’s no coincidence they are building in dry areas,” as datacentres have to be built inland, where low humidity reduces the risk of metal corrosion, while seawater also causes corrosion if used for cooling, Jaume-Palasí said.
      ‘Your cloud is drying my river’

      Amazon’s three proposed new datacentres in the Aragon region of northern Spain – each next to an existing Amazon datacentre – are licensed to use an estimated 755,720 cubic metres of water a year, roughly enough to irrigate 233 hectares (576 acres) of corn, one of the region’s main crops.

      In practice, the water usage will be even higher as that figure doesn’t take into account water used to generate the electricity that will power the new installations, said Aaron Wemhoff, an energy efficiency specialist at Villanova University in Pennsylvania.

      Between them, Amazon’s new datacentres in the Aragon region are predicted to use more electricity than the entire region currently consumes. Meanwhile, Amazon in December asked the regional government for permission to increase water consumption at its three existing datacentres by 48%.

      Opponents have accused the company of being undemocratic by trying to rush through its application over the Christmas period. More water is needed because “climate change will lead to an increase in global temperatures and the frequency of extreme weather events, including heat waves”, Amazon wrote in its application.

      “They’re using too much water. They’re using too much energy,” said Aurora Gómez of the campaign group Tu Nube Seca Mi Río – Spanish for “Your cloud is drying my river” – which has called for a moratorium on new datacentres in Spain due to water scarcity.

      Spain has seen rising numbers of heat-related deaths in extreme weather events linked by scientists to the climate crisis. Last month, Aragon’s government asked for EU aid to tackle its drought.

      Farmer Chechu Sánchez said he’s worried the datacentres will use up water he needs for his crops.

      “These datacentres use water that comes from northern Aragon, where I am,” he said. “They consume water – where do they take it from? They take it from you, of course.”

      With 75% of the country already at risk of desertification, the combination of the climate crisis and datacentre expansion is “bringing Spain to the verge of ecological collapse”, Jaume-Palasí said.

      Asked about the decision to approve more datacentres, a spokesperson for the Aragonese government said they would not compromise the region’s water resources because their impact is “imperceptible”.
      Water offsetting

      Amazon does not provide overall figures for the water its datacentres use worldwide. But it does claim that it will be “water positive” by 2030, offsetting its consumption by providing water to communities and ecosystems in areas of scarcity elsewhere.

      Amazon says it is currently offsetting 41% of its water usage in areas it deems unsustainable. But it’s an approach that has already caused controversy inside the company.

      “I raised the issue in all the right places that this is not ethical,” said Nathan Wangusi, a former water sustainability manager at Amazon. “I disagreed quite a lot with that principle coming from a pure sustainability background.”

      Microsoft and Google have also pledged to become “water positive” by 2030 through water offsetting, as well as finding ways to use water more efficiently.

      Water offsetting ca not work in the same way as carbon offsetting, where a tonne of pollutants removed from the atmosphere can cancel out a tonne emitted elsewhere, said Wemhoff, the Villanova University specialist. Improving access to water in one area does nothing to help the community that has lost access to it far away.

      “Carbon is a global problem – water is more localised,” he said.

      Amazon should pursue water accessibility projects “because it’s the right thing to do”, not to offset the company’s usage and make claims about being “water positive”, Wangusi said.

      In March, Amazon announced that it would use AI to help farmers in Aragon use water more efficiently.

      But that is “a deliberate strategy of obfuscation” that distracts from the company’s request to raise water consumption, said Gómez, the campaigner.

      Amazon said its approach shouldn’t be described as offsetting because the projects are in communities where the company operates.

      “We know that water is a precious resource, and we’re committed to doing our part to help solve this challenge,” said Harry Staight, an Amazon spokesperson. “It’s important to remember many of our facilities do not require the ongoing use of water to cool operations.”
      ‘Extreme drought’

      Amazon is by far the biggest owner of datacentres in the world by dint of its Amazon Web Services cloud division, but Google and Microsoft are catching up.

      In the US, which boasts the largest number of datacentres in the world, Google is the most likely to build in dry areas, SourceMaterial’s data shows. It has seven active datacentres in parts of the US facing water scarcity and is building six more.

      “We have to be very, very protective around the growth of large water users,” said Jenn Duff, a council member in Mesa, Arizona, a fast-growing datacentre hub. In January, Meta, the owner of Facebook, WhatsApp and Instagram, opened a $1bn datacentre in the city, and Google is developing two more.

      The surrounding Maricopa county, where Microsoft also has two active datacentres, is facing “extreme drought”, according to the National Oceanic and Atmospheric Administration. In June 2023, Arizona state officials revoked construction permits for some new homes there due to a lack of groundwater.

      Drought has not halted Google’s plans for a second Mesa datacentre, while its first centre has a permit to use 5.5m cubic metres of water a year – about the same quantity used by 23,000 ordinary Arizonans.

      “Is the increase in tax revenue and the relatively paltry number of jobs worth the water?” said Kathryn Sorensen, an Arizona State University professor and a former director of Mesa’s water department. “It is incumbent on city councils to think very carefully and examine the trade-offs.”

      Google said it won’t use the full amount of water in its Mesa permit as it plans to use an air cooling system.

      “Cooling systems are a hyperlocal decision – informed by our data-driven strategy called ‘climate-conscious cooling’ that balances the availability of carbon-free energy and responsibly sourced water to minimise climate impact both today and in the future,” said Google spokesperson Chris Mussett.
      Stargate

      In January at the White House, Trump announced “Project Stargate”, which he called “the largest AI infrastructure project in history”.

      Starting in Texas, the $500bn joint venture between OpenAI, the American software company Oracle, Japan-based SoftBank and Emirati investment firm MGX will finance datacentres across the US.

      The day before the Stargate announcement, Trump’s inauguration date, the Chinese company DeepSeek launched its own AI model, claiming it had used far less computing power – and therefore less water – than its western rivals.

      More recently, Bloomberg has reported that Microsoft is pulling back on some of its plans for new datacentres around the world. Microsoft has also published plans for a “zero water” datacentre, and Google has said it will incorporate air cooling to reduce water use – though it isn’t yet clear how its systems will work.

      “I’ll believe it when I see it,” said Jaume-Palasí. “Most datacentres right now are going from air cooling to water cooling because liquid is more efficient when you try to cool down high-density racks, which are the ones that are mostly being used for AI.”

      And while the Trump administration has pledged to fast-track new energy projects to power these new datacentres, it has so far said nothing about the water they could use up.

      “Neither people nor data can live without water,” said Gómez. “But human life is essential and data isn’t.”

  • De l’importance de responsabiliser les gens paskecétoujourlafotedéjan ...

    Trois gigas par semaine. Oh Najat, y’a pas moyen Najat. – affordance.info
    https://affordance.framasoft.org/2024/03/trois-gigas-par-semaine

    Trois gigas par semaine c’est sa peau contre ma peau et je suis avec elle. Alors voilà la dernière tribune qui agite le petit monde du web, tribune de Najat Vallaud-Belkacem dans le Figaro-Vox (déjà là rien ne va) et qui préconise donc de limiter la consommation de connexion à 3 gigas par semaine (quand je vous dis que rien ne va …) arguant du postulat qu’il y a, je cite, “une urgence numérique comme il y a une urgence climatique. Elle ne consiste pas à envoyer dans l’espace des satellites supplémentaires, mais à débrancher la prise, à éteindre nos écrans, et à commencer à revivre, enfin.”

    Voir aussi : https://seenthis.net/messages/1046503

    #empreinte_carbone #carbon_footprint (kiss my ass)

  • Empreinte carbone : « Oui, on peut manger des bananes ! »
    https://reporterre.net/Empreinte-carbone-Oui-on-peut-manger-des-bananes

    Pour respecter nos engagements climatiques, nous devons réduire nos émissions de CO2 à 2 tonnes par an et par personne. Mais que faut-il changer en priorité ? Les réponses du chercheur Mike Berners-Lee, qui y a consacré un livre.

    Chaque Français émet en moyenne 9 tonnes d’équivalent #CO2 (eqCO2) par an. Or si on veut tenter de limiter le réchauffement climatique à + 1,5 °C d’ici 2100, il faudrait limiter nos émissions à 2 tonnes par an et par personne. Mais par quoi commencer ? Arrêter d’acheter des bananes ? Devenir végétarien ? Faire la vaisselle à la main ? Éteindre les lumières ? Passer à la voiture électrique ?

    Mike Berners-Lee, professeur à l’université de Lancaster au Royaume-Uni, répond à toutes ces questions et donne des clés de compréhension dans son livre Peut-on encore manger des bananes ? L’empreinte carbone de tout (ed. L’Arbre qui marche), publié le 14 mars 2024. Ce pionnier de la quantification carbone estime qu’on peut toutes et tous réduire notre empreinte carbone, sans forcément renoncer à tout.

    .... un cheeseburger (5,4 kg eqCO2) est finalement plus polluant que cinquante bananes ...

    #empreinte_carbone

    • Il y a une petite gentille question sur le fait que ya pas que le carbone dans la vie, mais ça reste toujours dans l’optique « il y a d’autres polluants universels mondiaux à prendre en compte ». Or si on reste dans l’exemple typique de la banane qu’ils utilisent, il y a plein d’autres choses à prendre en compte :
      – il y a en premier lieu les polluants locaux, comme le chlordécone à la bonne époque… de nombreux polluants ne sont pas « mondiaux », et pourtant détruisent la vie des gens localement ; il y avait eu des articles et livres là-dessus (Célia Izoard ? Fressoz ? je ne sais plus) qui expliquait qu’aussi bien pour les populations du passé où on a l’impression qu’ils n’étaient pas « écolos » parce qu’ils n’avaient pas conscience des polluants mondiaux comme l’excès de CO2, ou aussi les populations des quartiers populaires ou relégués… et bien ils sont pourtant aux premières loges de polluants locaux qui les font bien chier et détruisent leurs vies (c’est le cas pour les quartiers des noirs-américains aussi, je me souviens d’un reportage là-dessus)
      – il y a le problème majeur qu’une monoculture d’exportation, c’est la destruction totale des manières de vivre autonome, de la subsistance locale, qui est méthodiquement supprimé ; c’est une culture coloniale qui se fait majoritairement dans les anciennes colonies, pour exporter majoritairement dans les pays occidentaux riches… alors que dans ces pays, la priorité serait de virer tout ça et utiliser les terres pour nourrir directement les populations locales au plus près (qui ne se nourrissent majoritairement pas de bananes…)

      C’est la même chose pour l’autre exemple paradigmatique du numérique, de l’informatique, comme si ça ne posait que le problème des émissions CO2 d’une recherche google… et pas les guerres (coloniales aussi !) pour les minerais, les exploitations de gens pauvres pour la fabrication (cf Shenzhen, « La machine est mon seigneur et maître »), les montagnes de déchets irrécupérables balancés en Afrique ou en Asie à la fin, etc.

      Bref, la banane, le café, le chocolat, le sucre en partie (de canne), l’informatique, posent de nombreux autres problèmes tout aussi importants que « le carbone ».

      Carbone partout (dans les émissions et dans la monomanie de comptage des technocrates, capitalistes ou écolos), justice nulle part !

    • Ça commence grave à me faire braire tous ces articles qui barguignent sur le bilan carbone du moindre fait et geste du gueux de base. Non parce que savoir si c’est plus « safe » de manger sa banane sur son vélo électrique que de sniffer un rail de coke en faisant du jet ski, c’est pas trop ce qui me préoccupe en ce moment. Par contre, bombarder des hôpitaux à Gaza ou des centrales nucléaires en Ukraine, ça a l’air de passer crème en terme d’émissions de GES.
      Ah tiens j’en ai une autre et on n’en parle pas trop non plus. L’Union européenne va sortir de ses cartons un dispositif légal pour que soit autorisée la circulation des « méga camions ».

      Le Parlement européen a adopté le 12 mars 2024 la révision de la directive autorisant des méga-camions à circuler sur les routes européennes. Ces camions ("mégatrucks") avec deux remorques attachées peuvent mesurer jusqu’à 25 mètres et peser jusqu’à 60 tonnes contre 18,75 mètres et 44 tonnes actuellement.

      Le texte concernant l’augmentation du poids et des dimensions des véhicules routiers a été adopté par 330 voix pour, 207 contre et 74 abstentions. Toutefois, comme le signale Toute l’Europe, les différents pays de l’Union européenne (UE) doivent encore donner leur position en juin avant que ce dossier ne revienne au Parlement européen après les élections européennes du 6 au 9 juin 2024.

      Et on te dit que ce serait pour :

      Réduire les émissions du transport routier de marchandises

      https://www.vie-publique.fr/en-bref/293358-mega-camions-le-parlement-europeen-favorable-leur-circulation

      Désolé pour la mauvaise humeur mais je manque de sommeil. Faut dire aussi qu’il se passe des trucs qui aident pas trop non plus ...

    • Mais oui ! Le bilan carbone a été promu comme « équivalent général » écologique. Le type comptait le carbone pour les entreprises. La culpabilité individuelle de certains éco-anxieux (dont Reporterre est supposé politiser les inquiétudes ?) ouvre à un public plus large.

      N’empêche, moi qui suis fatigué d’entendre "mangue avion ! avocat avion ! " sur mon marché - où il est difficile de refuser les sacs plastiques, symboles de dignité et d’aisance- je trouve que l’exemple du burger avec viande plaide résolument pour les falafels et autres légumineuses.

      edit jouer les méga-camions contre le fret ferroviaire c’est une tuerie aussi en terme de coût d’entretien des routes.

    • Pour le “bilan carbone” des armées voir le rapport
      https://www.sgr.org.uk/publications/estimating-military-s-global-greenhouse-gas-emissions (2022)

      “[The] total military carbon footprint is approximately 5.5% of global emissions. If the world’s militaries were a country, this figure would mean they have the fourth largest national carbon footprint in the world — greater than that of Russia. (...) In 2019, the world’s passenger cars collectively emitted approximately 3,200MtCO2 during use — so our figure for the
      military footprint is about 85% of that.”

    • Bon alors du coup, on laisse nos bagnoles au garage pour que la soldatesque mondiale puisse se lâcher ? Vous me direz, on pourrait aussi « cancel » la Russie. Ça nous redonnerait une bouffée d’oxygène pour cramer de la poudre à canon.
      (Sinon, merci pour l’info @fil)

    • Recension : R. Felli, La grande Adaptation, 2016
      https://sniadecki.wordpress.com/2016/07/25/louart-felli

      « Quiconque veut parler de réchauffement climatique, ne peut donc s’en tenir aux émissions de CO2, au rôle de l’industrie pétrolière ou à la place de la voiture dans nos sociétés (même si ces éléments sont cruciaux). En se donnant l’illusion que la variable CO2 serait seule responsable du problème, nous faisons comme si nous pouvions contrôler, limiter ou faire disparaître le problème climatique. Mais plus que les émissions de gaz à effet de serre, c’est la façon particulière d’organiser la nature qui est en jeu dans la question climatique. »

  • Les nouvelles du samedi 20:42
    https://framablog.org/2024/01/27/les-nouvelles-du-samedi-2042

    Pour achever cette semaine, deux nouvelles de 2042 concoctées avec amour par les participant⋅es des ateliers #solarpunk #UPLOAD de l’Université Technologique de #Compiègne (UTC). En 2042, on rénove et on en profite pour faire autrement, que ce soit à la … Lire la suite­­

    #Communs_culturels #Enjeux_du_numérique #UPLOAD #Agriculture #amiante #atelier #bâtiment_passif #briques #désamiantage #durabilité #écriture #empreinte_carbone #éolien #ferme #fromage #hangar #high-tech #LowTech #nouvelle #PMR #rénovation #solaire #Solarpunk #urbanisme_durable #UTC

    • LA VACHE QUI BUVAIT LA MEUSE Claude Semal
      Consomme-t-on vraiment 15.000 litres d’eau pour produire un kilo de viande de bœuf ?
      . . . . . . . .
      Pour le savoir, tentons d’estimer la consommation d’eau totale d’un bovin.
      Commençons par le plus simple : la boisson.

      Un bœuf ou une vache laitière boit 100 litres d’eau par jour (1) et vit en moyenne trois ans, soit à la louche, mille jours (1). Ce qui nous fait 100.000 litres, soit 100 litres d’eau par kilo de viande (100.000 litres : 1000 kg).

      Passons à l’alimentation.

      Un bovin mange en moyenne dix kilos de céréales par jour (1).

      Multiplié par mille jours de rumination, cela fait donc, en trois ans, dix tonnes de céréales dans son écuelle. Un fameux petit dej !

      Or pour faire pousser un kilo de céréales, type mélange maïs/blé, il faut 400 litres d’eau (1) (2).

      Ce qui nous fait 1000 jours x 10 kilos de céréales x 400 litres d’eau divisé par le poids de la bête,… n’essayez pas de suivre, je compte pour vous, abracadabra… !
      Cela fait 4 m3 d’eau par kilo de viande. Ah ! bon quand même ! …Mais est-ce que le compte y est ?

      Par ce biais, on s’en rapproche un peu. 4100 litres d’eau, c’est effectivement beaucoup.

      Mais cela n’en fait toujours pas 15.000.
… Bon sang, mais c’est bien sûr ! J’ai fait mes “calculs” avec le poids d’une bête “sur pied”.

      Or seuls 30 % de l’animal seront effectivement transformés en viande (6).

      Par kilo de viande, cela multiplie par 3,3 notre “consommation” d’eau, soit 13.530 litres. On approche, on approche.

      Qu’est ce que j’ai encore oublié ? OK, le fonctionnement général d’une ferme, et plus encore celui d’un abattoir, divisé par le nombre de vaches, cela doit nécessairement consommer beaucoup de flotte. Le sang, ça tâche, et la bouse aussi. Sans doute assez pour justifier cette différence. OK, je rends les armes. Méluche avait raison.

      On vérifie ? Je fais appel à l’équipe… ou à défaut, à Wikipédia. Bon, finalement, ce sera plutôt decodagri.fr (3).

      Et ici, surprise ! Sur ce site, visiblement inspiré par les éleveurs, on nous explique que depuis 2002, le système Water Footprint Network (WFN) ne calcule pas la vraie consommation d’eau, mais une empreinte virtuelle, comme on calcule par ailleurs l’empreinte carbone de certains produits.
      Dans les chiffres ci-dessus cités, 95 % de “l’estimation” ne concerneraient ainsi ni la vraie consommation d’eau des animaux, nécessaire à ce qu’ils boivent, ni la vraie consommation d’eau des cultures céréalières, nécessaire à ce qu’ils mangent, mais… l’ensemble de l’eau de pluie qui tombe sur la surface des prairies et des champs cultivés, avant de retourner remplir les nappes phréatiques.

      Et qui serait de toutes façons tombée sur le sol, avec ou sans vaches, avec ou sans cultures. Et qu’il semble donc un peu tiré par les cornes de comptabiliser dans le bilan hydrique de nos hamburgers.
      . . . . . . . .
      La suite : https://www.asymptomatique.be/la-vache-qui-buvait-la-meuse

      #Boeuf #vache #viande #eau

      #agriculture #alimentation #élevage #consommation #agroalimentaire #culture #Water_Footprint_Network #WFN #empreinte_carbone

  • Les milliardaires font flamber la planète et l’Etat regarde ailleurs Oxfam France - Charlotte Jarry
    https://www.oxfamfrance.org/rapports/les-milliardaires-font-flamber-la-planete-et-letat-regarde-ailleurs

    Selon un nouveau rapport d’Oxfam France et de Greenpeace France, le patrimoine financier de 63 milliardaires français émet autant de gaz à effet de serre que celui de 50% de la population française. Cette nouvelle étude inédite pose la question du partage de l’effort dans la transition écologique à accomplir, surtout après un quinquennat marqué par le mouvement des Gilets jaunes.

    Empreinte carbone du patrimoine financier des milliardaires : les chiffres-clés
    L’analyse d’Oxfam France et Greenpeace France révèle que :
    • Le patrimoine financier de 63 #milliardaires_français émet autant de gaz à effet de serre que celui de 50 % des ménages français. Avec au moins 152 millions de tonnes équivalent #CO2 en une année, le patrimoine financier de ces 63 milliardaires émet autant que le Danemark, la Finlande et la Suède réunis.
    • Trois milliardaires français émettent, via leur patrimoine financier, plus qu’un cinquième des Français.
    • À elle seule, la famille #Mulliez (#Auchan) émet autant que 11 % des ménages français, soit plus que tous les habitants d’une région comme la Nouvelle-Aquitaine.

    Lire le rapport : https://www.oxfamfrance.org/wp-content/uploads/2022/02/rapport_milliardaires_carbone220222.pdf

    Patrimoine financier des milliardaires : une empreinte carbone vertigineuse !
    Jusqu’à présent, plusieurs études ont calculé les émissions associées au style de vie et de consommation (#yatchs, #jets_privés…) des milliardaires. Mais ce n’est ici que l’arbre qui cache la forêt. Au-delà de leur mode de vie, c’est leur #patrimoine financier, via leur participation dans des #entreprises polluantes, qui est le poste le plus important de leur empreinte carbone totale.

    Le rapport de #Greenpeace France et #Oxfam France révèle ainsi que les émissions carbone du patrimoine financier des 63 milliardaires français est égale à 152 millions de tonnes CO2 eq soit l’empreinte du patrimoine financier de 50 % des ménages Français.

    Par leurs soutiens financiers à des entreprises en France ou à l’international, les milliardaires rendent possible et encouragent des projets émetteurs d’émissions de gaz à effet de serre sur l’ensemble de la planète. Ce sont donc eux qui ont la capacité de transformer ce modèle insoutenable en décarbonnant ces entreprises.

    Des investissements dans des secteurs parmi les plus polluants
    Notre rapport montre que, dans le top 3 des empreintes carbones des milliardaires, se trouvent des secteurs particulièrement polluants :
    #Gérard_Mulliez, dans la grande distribution (Auchan)
    #Rodolphe_Saadé, opérateur de transport maritime
    #Emmanuel_Besnier, propriétaire de #Lactalis (agro-alimentaire)

    Alors que la population française est appelée à faire de plus en plus d’efforts face au #changement_climatique, les grandes entreprises ne sont aujourd’hui soumises à aucune obligation climatique.

    ISF climatique : pour une fiscalité climatique efficace et équitable
    Ces inégalités vertigineuses posent la question du partage de l’effort dans la transition écologique à accomplir. Aujourd’hui, la fiscalité carbone pèse 4 fois plus lourd en proportion de leurs revenus sur les 20 % de ménages les plus modestes, par comparaison avec les 20 % de ménages les plus aisés.

    L’#empreinte_carbone démesurée des #milliardaires appelle à une correction aussi radicale que pragmatique. Greenpeace France et Oxfam France préconisent ainsi l’instauration d’un #ISF climatique dès 2022. Son idée est simple : il s’agit d’inclure dans le calcul de l’impôt des plus fortunés un malus assis sur l’empreinte carbone de leur patrimoine financier. Le calcul de l’ISF prendrait donc en compte deux variables : d’une part le niveau de patrimoine (la taille de la fortune), d’autre part, la quantité de CO2 qu’il contient (son impact sur le climat).

    Oxfam France et Greenpeace France appellent par ailleurs à une taxe supplémentaire sur les #dividendes pour les entreprises qui ne respectent pas l’Accord de Paris , qui rapportera au minimum 17 milliards d’euros aux finances publiques.

  • Gauthier Roussilhe | Explications sur l’empreinte environnementale du secteur numérique
    https://gauthierroussilhe.com/post/explication-empreinte.html

    Par Gauthier Roussilhe

    L’empreinte environnementale du secteur numérique fait toujours l’objet de nombreux débats en France et en Europe. Du fait du manque de connaissances en sciences environnementales appliquées au secteur numérique, de nombreuses choses sont publiées et répétées sans être confrontées aux recherches récentes et vérifiées. À ce titre, j’ai regroupé les questions courantes qui parcourent le débat public pour y répondre de façon courte. Pour chaque question je propose aussi une réponse longue, argumentée et basée sur les connaissances scientifiques vérifiées les plus récentes.

    #Numérique #Empreinte_carbone #Ecologie_numerique

    • Comme pour beaucoup de documents de ce genre, la majeure partie est consacrée à la consommation d’énergie et aux GES (pour une fois en insistant plus qu’ailleurs sur la partie fabrication). Alors que le numérique c’est plein d’autres pollutions, l’industrie minière, l’accaparement de terres, d’eau, des pollutions chimiques aussi bien en amont, qu’en aval pour la fin de vie (dont il s’accorde à dire qu’il y a très peu d’études là dessus, c’est pratique) avec les cimetières de machines et composants dans d’autres pays lointains, et d’énormes problèmes sociaux et de (non) droits humains.

      L’environnement c’est aussi les êtres humains qui y vivent.

      Selon l’adage NIMBY (pas chez oim), si on faisait chez nous ne serait-ce que le quart de ce qu’on s’approprie ailleurs pour fabriquer (et jeter ensuite) les internets, les mobiles, etc, la population péterait un câble et refuserait ou bien il faudrait se transformer en pays encore plus autoritaire pour l’obliger, et on détruirait irrémédiablement tous les différents territoires et paysages (ce qui est déjà le cas deci delà, cf les enquêtes de PMO et d’autres sur la french silicon valley grenobloise).

      Sur la #5G sinon aussi :
      https://gauthierroussilhe.com/pdf/5G-Juillet2020.pdf

  • US military is a bigger polluter than as many as 140 countries
    https://theconversation.com/us-military-is-a-bigger-polluter-than-as-many-as-140-countries-shri

    The US military’s carbon bootprint is enormous. Like corporate supply chains, it relies upon an extensive global network of container ships, trucks and cargo planes to supply its operations with everything from bombs to humanitarian aid and hydrocarbon fuels. Our new study calculated the contribution of this vast infrastructure to climate change. Source: The Conversation

  • Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes - MIT Technology Review
    https://www.technologyreview.com/s/613630/training-a-single-ai-model-can-emit-as-much-carbon-as-five-cars-in
    https://cdn.technologyreview.com/i/images/datacentercolored.jpg?cx=0&cy=275&cw=3000&ch=1688&sw1200

    In a new paper, researchers at the University of Massachusetts, Amherst, performed a life cycle assessment for training several common large AI models. They found that the process can emit more than 626,000 pounds of carbon dioxide equivalent—nearly five times the lifetime emissions of the average American car (and that includes manufacture of the car itself).

    It’s a jarring quantification of something AI researchers have suspected for a long time. “While probably many of us have thought of this in an abstract, vague level, the figures really show the magnitude of the problem,” says Carlos Gómez-Rodríguez, a computer scientist at the University of A Coruña in Spain, who was not involved in the research. “Neither I nor other researchers I’ve discussed them with thought the environmental impact was that substantial.”

    They found that the computational and environmental costs of training grew proportionally to model size and then exploded when additional tuning steps were used to increase the model’s final accuracy. In particular, they found that a tuning process known as neural architecture search, which tries to optimize a model by incrementally tweaking a neural network’s design through exhaustive trial and error, had extraordinarily high associated costs for little performance benefit. Without it, the most costly model, BERT, had a carbon footprint of roughly 1,400 pounds of carbon dioxide equivalent, close to a round-trip trans-American flight.

    What’s more, the researchers note that the figures should only be considered as baselines. “Training a single model is the minimum amount of work you can do,” says Emma Strubell, a PhD candidate at the University of Massachusetts, Amherst, and the lead author of the paper. In practice, it’s much more likely that AI researchers would develop a new model from scratch or adapt an existing model to a new data set, either of which can require many more rounds of training and tuning.

    The significance of those figures is colossal—especially when considering the current trends in AI research. “In general, much of the latest research in AI neglects efficiency, as very large neural networks have been found to be useful for a variety of tasks, and companies and institutions that have abundant access to computational resources can leverage this to obtain a competitive advantage,” Gómez-Rodríguez says. “This kind of analysis needed to be done to raise awareness about the resources being spent [...] and will spark a debate.”

    “What probably many of us did not comprehend is the scale of it until we saw these comparisons,” echoed Siva Reddy, a postdoc at Stanford University who was not involved in the research.
    The privatization of AI research

    The results underscore another growing problem in AI, too: the sheer intensity of resources now required to produce paper-worthy results has made it increasingly challenging for people working in academia to continue contributing to research.

    #Intelligence_artificielle #Consommation_énergie #Empreinte_carbone

  • Scientists checked the carbon footprint for 13,000 cities worldwide. These were the worst.
    https://mic.com/articles/189651/scientists-checked-the-carbon-footprint-for-13000-cities-worldwide-these-were-t

    Seoul came in at No. 1, with an output of 276.1 metric tons (plus or minus roughly 51.8 metric tons) of carbon dioxide a year. Guangzhou, China, came was ranked at No. 2, followed by New York City; Hong Kong; Los Angeles; Shanghai; Singapore; Chicago; Tokyo/Yokohama, Japan; and Riyadh, Saudi Arabia.


    This map built by researchers at the Norwegian University of Science and Technology show carbon emission levels for 13,000 cities worldwide. Norwegian University of Science and Technology/http://citycarbonfootprints.info

    #co2 #empreinte_carbone #climat #villes

  • De l’impossibilité de l’éco-fuite et de l’inefficacité de la #consom’action (Nicolas Casaux, Le Partage)
    http://partage-le.com/2017/11/8324

    Les 10% d’individus les plus riches du monde sont responsables de la moitié des émissions de GES d’origine anthropique. La moitié la plus pauvre de l’humanité est responsable d’environ 10% des émissions de GES d’origine anthropique.
    […]
    Et pourtant les gouvernements, comme toutes les institutions et la doxa dominantes, suggèrent qu’une manière de diminuer les #émissions_de_CO2 afin de faire un geste pour la planète consiste en ce que les gens ordinaires se brossent les dents à sec et s’éclairent avec des ampoules basse consommation.
    […]
    Ce qu’on peut remarquer c’est qu’on ne lit que très rarement voire jamais de suggestion incitant les riches à cesser d’acheter des yachts ou des jets privés et de les utiliser. Tandis qu’on incite le citoyen moyen à faire preuve d’une certaine #vertu_écologique, les riches du monde, qui sont de plus en plus nombreux, consomment toujours plus. Pas non plus de recommandations concernant l’achat ou l’utilisation de smartphones, de téléviseurs et d’appareils électroniques en général, dont les ventes sont mondialement croissantes, dont les productions épuisent les #ressources non-renouvelables tout en émettant des quantités astronomiques de #gaz_à_effet_de_serre […].
    La plupart des suggestions grand public consistent en des changements minimes des #modes_de_vie individuels, elles ne visent jamais à s’opposer frontalement aux logiques de #croissance et de #consommation qui dirigent la civilisation industrielle et son #biocide planétaire.
    La solution au désastre #socio-écologique en cours passe nécessairement par la #décroissance. Seulement, cette décroissance n’adviendra certainement pas par l’ascèse écologique (très relative) d’une minorité d’individus parmi ceux qui n’étaient déjà pas les pires pollueurs et émetteurs de GES du monde.
    […]
    Nous avons besoin d’un « contre-frottement pour stopper la machine » (Thoreau), d’une résistance politique proactive et organisée à même d’entreprendre des actions véritablement déstabilisantes et perturbatrices de la #civilisation_industrielle mondialisée.
    Au lieu de quoi les médias supposément alternatifs/libres/indépendants (parfois les trois à la fois, marketing oblige) prennent les illusions de l’#écocapitalisme pour l’« antithèse » du #capitalisme, pour une solution aux problèmes de notre temps.

    #écologie

  • Les émissions de #CO2 « cachées » des Français
    http://www.lemonde.fr/cop21/article/2015/11/10/les-emissions-de-co2-cachees-des-francais_4806730_4527432.html

    Vertueuse, la France, en matière d’émission de gaz à effet de serre ? Oui si l’on s’en tient au seul inventaire national. Beaucoup moins si l’on considère « l’#empreinte_carbone » globale, qui intègre les rejets carbonés générés, à l’étranger, par les biens et les services importés. C’est ce que met en évidence une note, publiée le 6 novembre, du Commissariat général au développement durable, rattaché au ministère de l’écologie.

    La note du #cgdd : http://www.developpement-durable.gouv.fr/IMG/pdf/Empreinte_carbone.pdf

    #environnement #développement_durable #mondialisation #France

  • Global Carbon Footprint Ranked by Nationality Infographic

    Found this excellent infographic detailing the world’s worst Carbon Footprint (US and China rank #1 and #2), but most importantly, the illustration takes the shape of a footprint, delivering the ‘larger-than-it’s-parts’ problem to the forefront. We all need to reduce our toll on this planet in order for the future to survive.

    http://underdesign.files.wordpress.com/2011/04/global_carbon_resized.jpg?w=700&h=1273
    http://underdesign.wordpress.com/2011/04/20/global-carbon-footprint-ranked-by-nationality-infographic
    #empreinte_carbone #énergie #infographie #visualisation #pollution #environnement

    • Attention : C’est une vision extrêmement biaisée quand on ne rapporte pas l’empreinte au nombre d’habitants du pays : dès qu’on rapporte l’empreinte Carbone au nombre d’habitants, les Etats-Unis ont un impact considérable, et les pays européens ont un impact important, comparés à la Chine .

  • Les #Data en forme | Paule d’Atha
    http://owni.fr/2011/12/05/corruption-data-finlande-tunisie-population-musique

    La #corruption dans le monde, la suprématie des fourmis et un peu de Chopin pour apaiser la terre. Tels sont les sujets de la virevoltante chronique hebdomadaire des journalistes de données d’OWNI (ou « datajournalists » comme disent les markéteuh).

    #Cultures_numériques #crowdsourcing #data_en_forme #dataviz #empreinte_carbone #finlande #infographie #musanim #occrp #population_mondiale #présidentielle_2012 #Tunisie