La montée fulgurante de l’intelligence artificielle générative est aujourd’hui incontestable. Cependant, cette progression rapide impose des mises à jour incessantes, tant sur le plan matériel que logiciel, notamment en ce qui concerne les GPU. Simultanément, alors que les géants technologiques édifient des centres de données de plus en plus vastes pour perfectionner leurs modèles, les composants informatiques se périment rapidement, remplacés par de plus performants. Une récente étude a tenté de quantifier les déchets électroniques engendrés par ces technologies à l’avenir : d’ici 2030, elles pourraient générer entre 1,2 et 5 millions de tonnes de déchets électroniques chaque année.
D’après l’Organisation mondiale de la santé (OMS), les déchets d’équipements électroniques et électriques se classent parmi les déchets solides connaissant la plus forte croissance. Selon les données de l’OMS, en 2019, plus de 53 millions de tonnes de déchets électroniques ont été produites à l’échelle mondiale, mais seulement 17 % ont été recyclés. Ces déchets incluent des appareils comme les climatiseurs, les téléphones portables et les ordinateurs personnels, renfermant des composants toxiques et dangereux. Concernant les déchets électroniques liés à l’IA, ils sont principalement constitués de GPU, de CPU, de serveurs entiers et de dispositifs de stockage.
Une récente étude, orchestrée par une équipe de recherche multinationale dirigée par Peng Wang, professeur en circularité des matériaux à l’Académie chinoise des sciences, s’est concentrée sur l’estimation des déchets électroniques que les systèmes à algorithmes d’IA générative pourraient produire d’ici la fin des années 2030. En analysant le rythme d’intégration des serveurs d’IA dans les centres de données, les chercheurs prévoient qu’en 2030, les e-déchets pourraient s’élever à 2,5 millions de tonnes par an, un chiffre mille fois supérieur aux 2,6 kilotonnes générées en 2023. Asaf Tzachor, co-auteur de l’étude et chercheur à l’Université Reichman d’Israël, a déclaré dans un communiqué : « L’ampleur des déchets électroniques à venir nous a véritablement stupéfiés ».
Pour mener à bien ces calculs, Wang et son équipe ont employé des modèles informatiques complexes en envisageant deux scénarios : un premier, qualifié « d’agressif », où l’IA serait accessible à l’ensemble des utilisateurs d’internet, et un second, dit « conservateur », reposant sur des applications spécifiques. Les résultats, publiés dans la revue Nature Computational Science, révèlent que dans le scénario agressif, la production annuelle d’e-déchets atteindrait 4,5 millions de tonnes d’ici 2030. Même dans le scénario conservateur, les chiffres demeurent alarmants, avec un total de 1,2 million de tonnes annuelles.
Les chercheurs ont également mis en lumière les tensions géopolitiques susceptibles d’aggraver ce problème. « Cela pourrait s’intensifier dans le contexte de restrictions géopolitiques sur les importations de semi-conducteurs et de la rotation accélérée des serveurs pour réduire les coûts opérationnels », ont-ils écrit dans leur étude.
Exploration du potentiel des stratégies d’économie circulaire
Pour affiner leurs estimations, les chercheurs ont également pris en compte la durée de vie des équipements informatiques, souvent estimée à environ trois ans. Ils avancent que la mise en œuvre de stratégies d’économie circulaire, telles que l’allongement de la durée de vie de ce type de matériel, pourrait réduire la production d’e-déchets de 16 à 86 %. Ils soulignent que le reconditionnement et la réutilisation de modules, notamment les GPU, pour des tâches de calcul moins exigeantes, peuvent diminuer les e-déchets de 42 %.
Cependant, la mise en place de ces stratégies se heurte à des obstacles majeurs, notamment en matière de recyclage. Selon le rapport du Global E-Waste Monitor 2024, seulement 22 % des déchets électroniques sont collectés et recyclés. La sécurisation des données pose également un défi, car les entreprises préfèrent détruire leurs équipements obsolètes plutôt que de les réutiliser, par crainte de fuites d’informations sensibles.