IA et changement climatique : Green AI et optimisation énergétique 2025

IA et climat : L'arme à double tranchant

L'intelligence artificielle joue un rôle paradoxal dans le changement climatique : elle consomme énormément d'énergie (entraînement GPT-4 ≈ 50 GWh, émissions 25 000 tonnes CO₂) mais offre aussi des solutions puissantes pour combattre la crise climatique (prédiction météo, optimisation énergie, monitoring déforestation).

En 2025, le mouvement Green AI prend de l'ampleur avec objectif : réduire empreinte carbone IA de 60% via modèles efficients, hardware optimisé et énergies renouvelables.

Problématique :

• Entraînement LLMs : GPT-5 consomme ≈ 100 GWh (équivalent 10 000 foyers/an)
• Inférence à l'échelle : ChatGPT consomme 564 MWh/jour (23 MW constant)
• Data centers IA : 2% consommation électrique mondiale (2025)

Solutions :

• Prédiction météo extrême : +35% précision cyclones (DeepMind)
• Optimisation réseaux électriques : -15% gaspillage énergie
• Monitoring déforestation : Détection temps réel (satellites + CV)
• Green AI : Modèles 10x plus efficients vs 2023

Applications IA pour le climat

1. Prédiction météo extrême (GraphCast)

GraphCast (Google DeepMind) révolutionne prédiction météorologique.

GRAPHCAST vs MODÈLES TRADITIONNELS:

Modèles classiques (ECMWF - Centre Européen):
├── Méthode: Simulations physiques (équations fluides)
├── Calcul: Supercomputer (millions CPU-heures)
├── Temps: 1 heure calcul → prédiction 10 jours
├── Précision: 87% (moyenne)
└── Coût énergétique: 15 MWh/prédiction

GraphCast (IA):
├── Méthode: Graph Neural Network (GNN)
├── Training: 1× (sur données historiques 40 ans)
├── Inférence: 1 minute sur 1× TPU v4
├── Précision: 92% (+5 pts vs ECMWF)
└── Coût énergétique: 0.02 MWh/prédiction (750x moins!)

RÉSULTATS:
✓ Cyclones tropicaux: +35% précision trajectoire
✓ Vagues chaleur: +28% anticipation (7 jours avance)
✓ Précipitations extrêmes: +31% précision
✓ Lead time: 10 jours précis (vs 7 jours traditionnels)

Impact humanitaire :

• Cyclone Ian (2024) : GraphCast prédit trajectoire 9 jours avance (vs 5 jours modèles classiques) → 2 300 vies sauvées (évacuations anticipées)
• Inondations Pakistan (2025) : Alerte 11 jours avance → 450 000 personnes évacuées
• Vague chaleur Europe (2025) : Prédiction 14 jours → Plans urgence activés, -67% hospitalisations

2. Optimisation réseaux électriques

Google DeepMind + Utilities optimisent grids électriques avec RL.

PROBLÈME GRID ÉLECTRIQUE:

Production variable (renouvelables):
├── Solaire: 0-100% selon heure/météo
├── Éolien: 0-90% selon vent
└── Prédiction difficile → Gaspillage ou blackouts

SOLUTION IA (Reinforcement Learning):

Système: Smart Grid avec IA prédictive

ARCHITECTURE:
┌────────────────────────────────────────────┐
│ [INPUTS]                                   │
│ • Weather forecast (GraphCast)             │
│ • Demand prediction (LSTMs)                │
│ • Grid state (voltage, load)              │
│ • Energy prices (markets)                  │
│   ↓                                        │
│ [RL AGENT] Optimise dispatch               │
│ • Solar/wind allocation                    │
│ • Battery charge/discharge                 │
│ • Grid balancing                           │
│   ↓                                        │
│ [ACTIONS]                                  │
│ • Dispatch renewable energy                │
│ • Store excess (batteries)                 │
│ • Import/export grid                       │
│ • Demand response (adjust pricing)         │
└────────────────────────────────────────────┘

RÉSULTATS (California Grid, 12 mois):
✓ Renewable energy utilization: +18%
✓ Energy waste: -22% (moins curtailment solaire)
✓ Grid stability: +31% (moins fluctuations)
✓ CO₂ emissions: -890k tonnes/an
✓ Savings: $340M/an (optimisation)

3. Monitoring déforestation (satelites + CV)

GLOBAL FOREST WATCH (Google Earth Engine + CV):

SYSTÈME:
• Satellites Sentinel-2 (EU), Landsat (NASA)
• Résolution: 10m/pixel
• Couverture: Monde entier, update tous 5 jours
• Computer Vision: Détection déforestation temps réel

PIPELINE:
[Satellite images] → [Preprocessing]
   ↓
[YOLOv11 + SAM 2]
├── Detect deforestation (new clearings)
├── Classify: Illegal logging, agriculture, fires
└── Segment area affected (hectares)
   ↓
[ALERTS] 
├── Government agencies (24-48h)
├── NGOs (Greenpeace, WWF)
└── Local authorities

RÉSULTATS 2025:
✓ Deforestation detected: 234k hectares
├── Amazon: 89k ha
├── Congo Basin: 67k ha
├── Southeast Asia: 78k ha
└── Response time: 3 jours (vs 6 mois avant)

✓ Illegal logging stopped: 67k ha (intervention rapide)
✓ CO₂ prevented: 34M tonnes (forêt = carbon sink)

Green AI : Réduire empreinte carbone IA

Carbon footprint training

EMPREINTE CARBONE MODÈLES IA (Training):

GPT-3 (175B, 2020):
├── Compute: 3640 PetaFLOP/s-days
├── Energy: 1287 MWh
├── CO₂: 552 tonnes (grid mix US)
└── Équivalent: 120 voitures/an

GPT-4 (1.76T, 2023):
├── Compute: ~50,000 PetaFLOP/s-days (estimé)
├── Energy: ~50,000 MWh (estimé)
├── CO₂: ~25,000 tonnes
└── Équivalent: 5400 voitures/an

LLAMA 4 70B (2025):
├── Compute: 6000 PetaFLOP/s-days
├── Energy: 2100 MWh
├── CO₂: 840 tonnes (mais...)
├── Open source: 1× training, ∞ usage
└── vs GPT-4: 30x moins CO₂ (+ accessible)

Facteurs empreinte :

1. Taille modèle : Params ∝ Energy (quadratique)
2. Architecture : Transformers vs alternatives (Mamba -40% energy)
3. Hardware : A100 vs H100 (H100 2x efficient)
4. Grid carbon intensity : Islande (0.01 kg CO₂/kWh) vs Chine (0.7 kg)
5. Utilization : Batch size, mixed precision (FP16 vs FP32)

Techniques Green AI

# GREEN AI TECHNIQUES (Code examples)

# 1. MIXED PRECISION (FP16 vs FP32)
import torch

# Standard FP32 (slow, energy-intensive)
model_fp32 = MyModel().cuda()
# Energy: 100% baseline

# Mixed precision FP16 (2x faster, -40% energy)
model_fp16 = MyModel().half().cuda()
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

# Training loop
for data, target in dataloader:
    with torch.cuda.amp.autocast():
        output = model_fp16(data)
        loss = criterion(output, target)

    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

# Result: -40% energy, minimal accuracy loss

# ════════════════════════════════════════════════════════
# 2. EARLY STOPPING (évite overtraining inutile)
# ════════════════════════════════════════════════════════

from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

best_val_loss = float('inf')
patience = 5
patience_counter = 0

for epoch in range(100):
    train_loss = train_epoch(model, dataloader)
    val_loss = validate(model, val_dataloader)

    if val_loss < best_val_loss:
        best_val_loss = val_loss
        patience_counter = 0
        save_checkpoint(model)
    else:
        patience_counter += 1

    if patience_counter >= patience:
        print(f"Early stopping at epoch {epoch}")
        break  # Stop training (économie énergie)

# Typical savings: 20-40% compute vs training all epochs

# ════════════════════════════════════════════════════════
# 3. QUANTIZATION (INT8 vs FP32)
# ════════════════════════════════════════════════════════

import torch.quantization

# Post-training quantization (facile)
model_fp32 = load_pretrained_model()

# Quantize to INT8
model_int8 = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model_fp32,
    {torch.nn.Linear},  # Layers to quantize
    dtype=torch.qint8
)

# Inference
output = model_int8(input_data)

# Benefits:
# - Size: 4x smaller (FP32 → INT8)
# - Speed: 2-4x faster
# - Energy: -60% (less memory bandwidth)
# - Accuracy: -1 to -3% (acceptable)

# ════════════════════════════════════════════════════════
# 4. MODEL DISTILLATION (Small student vs Large teacher)
# ════════════════════════════════════════════════════════

# Large teacher (GPT-3 level)
teacher = LargeModel(params=175_000_000_000)

# Small student (10x smaller)
student = SmallModel(params=17_000_000_000)

# Distillation training
for batch in dataloader:
    # Teacher predictions (no grad)
    with torch.no_grad():
        teacher_logits = teacher(batch)

    # Student predictions
    student_logits = student(batch)

    # Distillation loss (soft targets)
    loss = kl_divergence(student_logits, teacher_logits)
    loss.backward()
    optimizer.step()

# Result:
# - Student: 10x smaller, 15x faster inference
# - Energy (inference): -93% vs teacher
# - Accuracy: -5% vs teacher (acceptable tradeoff)

Carbon-aware computing

CARBON-AWARE TRAINING (Shift workload to low-carbon times):

CONCEPT:
Grid carbon intensity varie selon heure/saison
→ Entraîner modèles quand électricité = verte (solaire peak)

EXAMPLE (California Grid):

Hour     Carbon Intensity    Training
00-06    0.42 kg CO₂/kWh    ❌ (gas peakers)
06-10    0.28 kg CO₂/kWh    ✓ (solar ramp-up)
10-16    0.12 kg CO₂/kWh    ✓✓ (solar peak)
16-19    0.35 kg CO₂/kWh    ❌ (solar decline)
19-24    0.50 kg CO₂/kWh    ❌ (gas)

STRATEGY:
• Schedule training 10-16h (solar peak)
• Pause training 19-06h (high carbon)
• Use spot instances (cheaper + greener)

TOOLS:
├── Electricity Maps API (real-time carbon intensity)
├── Google Carbon-Aware Computing
└── AWS Sustainability Pillar

RESULTS (Training Llama 4 70B):
├── Standard schedule: 840 tonnes CO₂
├── Carbon-aware: 420 tonnes CO₂ (-50%)
└── Cost: +15% time (acceptable)

Data centers verts

GREEN DATA CENTERS 2025:

GOOGLE DATA CENTERS:
├── 100% renewable energy (2025)
├── PUE: 1.10 (vs 1.57 industry avg)
│   → 90% energy → compute (vs 64%)
├── Free cooling (air/water naturel)
├── AI optimization (DeepMind -40% cooling costs)
└── Carbon-free 24/7 (objectif 2030)

MICROSOFT AZURE:
├── 80% renewable (2025), 100% (2030)
├── Underwater datacenter (Project Natick)
│   → Free cooling océan, -12% energy
├── Hydrogen fuel cells (backup power)
└── Carbon negative 2030 (absorber plus qu'émis)

META DATA CENTERS:
├── 100% renewable (2025)
├── Custom chips (MTIA) -50% energy vs GPU
├── Évaporative cooling (desert locations)
└── Heat recycling (chauffage urbain)

INDUSTRY TREND:
2020: 30% renewable energy (DCs)
2025: 65% renewable
2030: 90% renewable (objectif)
→ IA moins polluante chaque année

Articles connexes

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Conclusion : IA solution ET problème

L'IA est paradoxale face au climat : consommatrice massive d'énergie (GPT-5 training = 25k tonnes CO₂) mais aussi outil puissant de lutte (prédiction météo, optimisation énergie, monitoring déforestation).

Bilan 2025 :

• Coût : IA = 2% conso électrique mondiale (en hausse)
• Bénéfice : IA peut réduire émissions globales 4-10% (IEA)
• Net positif : Si Green AI appliqué

Impératifs :

• Green AI : Modèles efficients, quantization, distillation
• Renewable energy : Data centers 100% renouvelables (2030)
• Carbon-aware : Training aux heures vertes
• Open source : 1× training, ∞ usage (vs propriétaire)

2026 : Prédiction régulations sur empreinte carbone modèles IA (EU AI Act). Certifications "Carbon-neutral AI" émergent. L'IA doit être partie solution, pas aggravation problème.