Les immenses et rapide besoins informatiques des modèles d’IA pourraient amener l’industrie à jeter l’équivalent en déchets électroniques de plus de 10 milliards d’iPhone par an d’ici 2030, prévoient des chercheurs. Dans un article publié dans la revue Nature, des chercheurs de l’Université de Cambridge et de l’Académie des Sciences de Chine tentent de prévoir combien de déchets électroniques cette industrie en pleine croissance pourrait produire. Leur objectif n’est pas de limiter l’adoption de la technologie, qu’ils soulignent dès le départ comme prometteuse et probablement inévitable, mais de mieux préparer le monde aux résultats tangibles de son expansion rapide.
Les coûts énergétiques, expliquent-ils, ont été étroitement examinés, car ils sont déjà en jeu. Cependant, les matériaux physiques impliqués dans leur cycle de vie, et le flux de déchets d’équipements électroniques obsolètes, ont reçu moins d’attention. “Notre étude vise non pas à prévoir exactement la quantité de serveurs IA et leurs déchets électroniques associés, mais plutôt à fournir des estimations brutes initiales qui mettent en évidence les échelles potentielles du défi à venir, et à explorer les solutions potentielles de l’économie circulaire”, expliquent-ils.
“Le point n’est pas de l’obtenir avec précision en pourcentage, mais en ordre de grandeur. Parlons-nous de dizaines de milliers de tonnes de déchets électroniques, de centaines de milliers ou de millions ? Selon les chercheurs, c’est probablement vers le haut de cette fourchette.”
Les chercheurs ont modélisé quelques scénarios de faible, moyen et haut niveau de croissance, ainsi que les types de ressources informatiques qui seraient nécessaires pour les soutenir et combien de temps ils dureraient. Leur constatation de base est que les déchets pourraient augmenter jusqu’à mille fois plus qu’en 2023 : “Nos résultats indiquent un potentiel de croissance rapide des déchets électroniques de 2,6 milliers de tonnes (kt) [par an] en 2023 à environ 0,4-2,5 millions de tonnes (Mt) [par an] en 2030”, écrivent-ils.
Il est vrai que l’utilisation de 2023 comme point de départ est peut-être un peu trompeuse : Comme une grande partie de l’infrastructure informatique a été déployée au cours des deux dernières années, le chiffre de 2,6 kilotonnes ne les inclut pas comme déchets. Cela diminue considérablement le chiffre de départ. Mais en un autre sens, la mesure est tout à fait réelle et précise : ce sont après tout les quantités approximatives de déchets électroniques avant et après le boom de l’IA générative.
Nous verrons une forte augmentation des chiffres des déchets lorsque cette première grande infrastructure atteindra la fin de sa vie dans quelques années. Il existe plusieurs façons d’atténuer ce phénomène, que les chercheurs esquissent (encore une fois, d’une manière très large). Par exemple, les serveurs en fin de vie pourraient être recyclés plutôt que jetés, et des composants comme les communications et l’énergie pourraient également être réutilisés. Le logiciel et l’efficacité pourraient également être améliorés, prolongeant ainsi la vie effective d’une génération de puce ou d’un type de GPU. Fait intéressant, ils sont favorables à la mise à jour vers les puces les plus récentes dès que possible, car sinon une entreprise pourrait devoir, disons, acheter deux GPU plus lents pour faire le travail d’un seul de haut de gamme, doublant (et peut-être accélérant) ainsi les déchets résultants.
