Face à la gravité de la crise climatique, chaque secteur est tenu d'évaluer son impact potentiel sur la planète et de trouver des leviers pour réduire son empreinte environnementale. Le monde numérique, et sa ressource la plus précieuse, la donnée, ne doivent pas faire exception.
Si les technologies numériques sont souvent considérées comme des moteurs essentiels pour atteindre les objectifs de l'Accord de Paris et réaliser les Objectifs de développement durable, un nombre croissant d'études alertent sur l'impact climatique et environnemental significatif de nos activités numériques.
Des activités minières et opérations de fabrication fortement émettrices de carbone à la hausse de la demande d'électricité des data centers, en passant par l'obsolescence des produits qui génère des tonnes de déchets électroniques, un audit environnemental complet des technologies numériques est crucial pour comprendre l'impact du secteur sur le changement climatique et l'érosion de la biodiversité.
Le présent article vise à présenter les principales sources contribuant à l'impact environnemental des technologies numériques. L'analyse couvre l'ensemble des activités liées au cycle de vie des équipements numériques, de la fabrication et la distribution à l'usage et la fin de vie, ainsi que l'infrastructure permettant le stockage, la transmission et le traitement des données, comme les câbles de télécommunication et les data centers. S'appuyant sur les études les plus récentes, l'article propose une introduction concise pour sensibiliser à l'empreinte environnementale des technologies numériques et des données.
L'empreinte environnementale des technologies numériques : vers une approche holistique
La première étape pour faire progresser un monde numérique plus vert et durable consiste à évaluer l'empreinte environnementale du secteur. Cependant, bien que la recherche sur le sujet gagne du terrain, auditer le monde numérique demeure une tâche extrêmement complexe.
La disponibilité des données est l'un des principaux défis pour mener des études solides. Il est largement reconnu qu'il est difficile de réglementer les technologies émergentes. Les décideurs peinent souvent à trouver l'équilibre entre favoriser l'innovation et protéger la société des risques inattendus liés aux nouvelles technologies. Cette tension explique pourquoi le monde numérique reste largement dérégulé.
Ce manque de régulation est particulièrement aigu lorsqu'il s'agit de traiter l'impact environnemental des technologies numériques. En l'absence d'un cadre réglementaire orienté vers la durabilité, les entreprises sont souvent dispensées d'adopter des normes environnementales et de publier des données sur les impacts environnementaux de leurs activités.
Malgré des avancées récentes pour améliorer la transparence des entreprises, il subsiste d'importantes lacunes et angles morts dans les données sur les impacts environnementaux liés à la numérisation.
Le manque de données se traduit par des limites méthodologiques, qui influencent la manière dont les chercheurs abordent la question de l'impact environnemental des technologies numériques. De nombreuses approches ont été adoptées pour quantifier et évaluer cet impact. En particulier, les études peuvent différer sur les aspects suivants :
- Les composants matériels inclus dans l'analyse au-delà des appareils numériques. Cela renvoie à l'équipement nécessaire au fonctionnement d'internet, comme les réseaux de transmission de données, les data centers et les capteurs.
- Les impacts environnementaux qui composent l'empreinte environnementale. La plupart des études se concentrent sur la demande énergétique ou les émissions de gaz à effet de serre (c'est-à-dire l'empreinte carbone). Toutefois, il est important d'évaluer d'autres impacts non énergétiques qui s'ajoutent à l'empreinte numérique, comme la consommation d'eau, la dégradation des sols et la perte de biodiversité.
- Les phases du cycle de vie des appareils numériques prises en compte : fabrication, distribution, usage ou fin de vie.
Dans l'état actuel du secteur, il est difficile de dresser une évaluation exhaustive de l'empreinte environnementale des technologies numériques. En dépit de l'intérêt croissant pour la question ces dernières années, et du développement de nouvelles méthodologies, une approche véritablement holistique d'évaluation des impacts négatifs manque encore.
Comprendre l'empreinte environnementale des technologies de la donnée
Dans cette section, nous présentons les différents éléments qui contribuent à l'impact environnemental des données. À partir des sources existantes, nous couvrons l'empreinte des équipements numériques tout au long des différentes phases du cycle de vie, ainsi que l'infrastructure nécessaire à leur bon fonctionnement.
1. Fabrication
Ordinateurs de bureau, portables, tablettes et smartphones sont les portes d'entrée vers internet. La numérisation rapide de la société s'accompagne d'une augmentation du nombre d'appareils numériques. Les estimations suggèrent qu'il y aura 29,3 milliards d'appareils connectés en 2023, contre 18,4 milliards en 2018, soit 3,6 appareils connectés par habitant en 2023. Par ailleurs, avec le développement de l'Internet des objets (IoT), IDC prévoit 55,7 milliards d'appareils IoT connectés d'ici 2025.
Source : Global Digital Overview juillet 2022 DataReportal
Un nombre croissant d'études s'inquiètent de l'empreinte environnementale associée à la fabrication massive d'équipements numériques. Les études estiment que cette phase domine l'empreinte carbone, la consommation d'eau et l'épuisement des ressources sur l'ensemble du cycle de vie des produits.
Deux domaines méritent une attention particulière : les activités minières et le processus de production.
Extraction minière
Les équipements numériques – tout comme les technologies vertes telles que les panneaux solaires, les éoliennes et les véhicules électriques – dépendent fortement d'un nombre considérable de matériaux critiques pour fonctionner, notamment des minerais, des métaux et, surtout, des terres rares. Par exemple, la plupart des smartphones peuvent contenir environ 80 % des éléments stables du tableau périodique, dont la majorité des 17 terres rares.
Source : Visual Capitalist
Extraire des matériaux critiques nécessite énormément d'énergie. Une fois les minerais extraits, ils doivent souvent être raffinés afin de purifier et séparer l'élément recherché du reste de la roche. Le raffinage est particulièrement complexe et gourmand en ressources pour les terres rares. L'extraction de minuscules quantités de ces éléments impose de déplacer de très nombreuses tonnes de roche. Ce processus implique de multiples traitements chimiques et méthodes de purification, qui entraînent souvent la dégradation des terres et des eaux.
Les transitions numérique et verte nécessiteront inévitablement une hausse massive des volumes d'extraction. Cette tendance est susceptible d'avoir de graves conséquences pour l'environnement, l'extraction et le raffinage des matières premières étant déjà des moteurs majeurs de l'effondrement des écosystèmes, du stress hydrique, de la perte de biodiversité et des émissions de carbone.
Production
Une fois les minerais critiques extraits et traités, ils sont expédiés vers des sites de fabrication, où a lieu la production des composants matériels.
La fabrication des appareils numériques est un processus énergivore, bien plus que la phase d'usage. Parmi les différentes activités, la production de semi-conducteurs, aussi appelée circuits intégrés ou microprocesseurs, requiert d'énormes quantités de ressources.
Malgré les efforts continus pour accroître l'efficacité énergétique durant la fabrication, les gains en énergie et en matériaux ne suffisent pas à compenser les impacts négatifs, compte tenu des rythmes élevés de production et de consommation. L'accélération des cycles d'innovation produit, la publicité ciblée et l'obsolescence programmée contribuent également à la croissance de la fabrication numérique et, par conséquent, à son empreinte environnementale.
La fabrication influence aussi fortement l'empreinte hydrique des appareils. Des équipements complexes comme les ordinateurs portables et les smartphones se composent de nombreuses pièces produites en plusieurs étapes, et chaque étape consomme de l'eau.
En outre, les activités de fabrication génèrent des eaux usées rejetées dans les cours d'eau environnants. Pour limiter la présence de polluants et respecter les normes environnementales, ces eaux doivent être diluées avec de l'eau propre avant rejet. Au total, l'eau nécessaire à la fabrication d'un seul smartphone, extraction comprise, est estimée à 3 190 gallons (12 760 litres).
2. Distribution
Contrairement au plat de votre restaurant préféré, il y a peu de chances que votre smartphone soit « produit localement ». Des mines en République démocratique du Congo et au Chili aux usines de Taïwan et de Chine, jusqu'aux plateformes de distribution aux États-Unis et aux magasins des pays occidentaux, la production et la distribution des appareils numériques reposent sur une chaîne d'approvisionnement extrêmement mondialisée et fragmentée.
La complexité de cette chaîne implique que les produits finaux doivent être emballés et parcourir de longues distances avant d'arriver entre les mains des consommateurs. Qu'il s'agisse de navires, d'avions, de trains ou de camions, le transport d'appareils numériques dans le monde a une empreinte environnementale, principalement sous forme d'émissions de carbone liées à la combustion d'énergies fossiles.
Autre sujet de préoccupation : l'impact environnemental du e-commerce. La pandémie de covid-19 a ancré les achats en ligne, avec des implications importantes pour les chaînes logistiques. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour comprendre si les livraisons en ligne, y compris celles d'équipements numériques, entraînent des émissions supplémentaires liées au transport.
3. Usage
En bref : le monde numérique consiste à traiter, transférer et stocker des données. À mesure que le nombre d'internautes augmente, celui des appareils, services et applications en ligne croît aussi. Cette tendance accentue la demande énergétique et l'empreinte environnementale d'internet, en dépit des progrès en efficacité énergétique et de la sortie progressive des énergies fossiles.
Au-delà de l'énergie nécessaire pour garder nos appareils chargés et opérationnels, trois autres aspects sont essentiels pour évaluer l'empreinte de notre activité en ligne : les data centers, l'apprentissage automatique à grande échelle et l'infrastructure réseau.
Data centers
La numérisation de la société mènera non seulement à une hausse du nombre d'appareils, mais aussi à une explosion du trafic mondial de données. Le volume total pourrait atteindre 175 zettabytes d'ici 2025, les applications de cloud computing étant le principal moteur de cette croissance.
Source : Livre blanc IDC Datasphere
Malgré l'image immatérielle que véhicule le mot « cloud », la réalité est que le cloud s'appuie sur un matériel très physique. Les données sont stockées et traitées dans des data centers spécialisés et mutualisés à travers le monde, accessibles en ligne via des interfaces web.
À mesure que les services et applications migrent vers les fournisseurs cloud, les data centers deviennent rapidement l'épine dorsale du monde numérique. Cette évolution suscite des inquiétudes quant à la croissance rapide de leur consommation énergétique.
Plusieurs études suggèrent que, malgré les gains d'efficacité dans la conception et l'exploitation, la facture énergétique des data centers risque d'augmenter sous l'effet de la demande de services cloud par des technologies gourmandes en données, comme le streaming vidéo, le cloud gaming, les réseaux sociaux, les voitures autonomes, les cryptomonnaies, les appareils IoT, les réalités virtuelles et les systèmes d'intelligence artificielle (voir section suivante).
Au-delà de l'empreinte carbone des data centers, les besoins en eau des systèmes de refroidissement pour maîtriser la chaleur suscitent également des préoccupations croissantes.
Apprentissage automatique à grande échelle
Le lancement de ChatGPT fin 2022 par OpenAI a des répercussions profondes sur quasiment tous les secteurs. ChatGPT est un système d'IA très avancé capable de produire des réponses de grande précision dans un format conversationnel.
ChatGPT appartient à la famille des grands modèles de langage (LLM) qui, en combinant d'immenses volumes de textes, le traitement du langage naturel et des techniques d'apprentissage profond, exécutent avec une grande précision un large éventail de tâches liées au langage : génération de texte, traduction automatique, réponses à des questions, etc.
Depuis son lancement, ChatGPT a suscité un vif intérêt sur les multiples façons dont il transformera notre société. Cependant, si les LLM doivent conduire la prochaine révolution de l'IA, il est essentiel d'évaluer au préalable l'énergie opérationnelle requise et le coût environnemental de leur utilisation. Bien que des recherches complémentaires soient nécessaires, certains chercheurs ont déjà tenté d'apporter des réponses.
Pour l'empreinte carbone des LLM, il faut distinguer celle liée à l'entraînement du modèle de celle liée à l'inférence (son exécution).
Concernant l'entraînement, les chercheurs ont montré que les coûts informatiques et environnementaux croissent proportionnellement à la taille du modèle et augmentent fortement lorsque des étapes d'ajustement supplémentaires sont appliquées pour améliorer la précision.
Par exemple, en 2019, on estimait que l'entraînement d'un LLM avec 213 millions de paramètres pouvait émettre plus de 626 000 livres d'équivalent CO2, soit près de cinq fois les émissions sur l'ensemble du cycle de vie d'une voiture américaine moyenne, fabrication comprise.
L'empreinte carbone de ChatGPT – fondé sur le modèle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer) comprenant 175 milliards de paramètres – est donc vraisemblablement bien supérieure.
Étant donné que ces modèles sont souvent réentraînés pour améliorer leurs résultats et les mettre à jour avec de nouvelles données, l'empreinte carbone peut être extrêmement élevée, malgré des progrès continus en efficacité énergétique.
Graphique : MIT Technology Review. Source : Strubell et al.
Ce n'est là que le coût de l'entraînement. Une fois les modèles entraînés, ils requièrent toujours de l'énergie pour générer des réponses aux requêtes des utilisateurs. La quantité totale d'énergie et les émissions associées varient selon le volume de requêtes et la stratégie de traitement. Dans le cas de ChatGPT, elles peuvent se compter en millions par jour, le service étant régulièrement saturé par une demande exceptionnelle. Pour une première analyse de l'empreinte carbone de ChatGPT, consultez cet article.
En fin de compte, les émissions totales de ces systèmes d'IA dépendent non seulement de la quantité d'électricité nécessaire, mais aussi de la façon dont elle est produite. Par exemple, utiliser l'énergie solaire ou éolienne réduit les émissions. Il convient toutefois de noter que la fabrication et le déploiement des technologies vertes restent coûteux pour l'environnement.
En résumé, il est essentiel d'intégrer des considérations environnementales dans le développement des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle et, plus largement, de tout système d'IA.
Infrastructure réseau
L'infrastructure réseau regroupe le matériel et les logiciels qui assurent la connectivité entre les appareils des utilisateurs finaux et les data centers. Bien qu'elle constitue les veines du monde numérique en offrant l'infrastructure de transmission des données, cette large gamme de composants – des câbles sous-marins et antennes aux modems et routeurs – est souvent laissée de côté dans l'analyse de l'empreinte des technologies numériques.
Comment internet traverse les océans. Source : New York Times
Compte tenu du rôle clé que jouera l'infrastructure réseau dans le déploiement des nouvelles normes 5G et de l'IoT, des efforts sont nécessaires pour combler ce manque de connaissances.
4. Fin de vie
Un problème récurrent dans l'analyse de l'empreinte des équipements numériques est celui des déchets électroniques (e-waste). Ils renvoient aux produits électroniques indésirables, hors d'usage ou en fin de vie.
Les dynamiques actuelles du marché – caractérisées par des taux de production et de consommation élevés, des cycles de vie courts dus à l'obsolescence des produits et de faibles possibilités de réparation – alimentent la génération de déchets électroniques.
En 2019, le monde a généré 53,6 millions de tonnes de déchets électroniques, dont seulement 17,4 % ont été officiellement collectés et recyclés correctement.
Production mondiale de déchets électroniques 2010-2019. Source : Statista
Les déchets électroniques contiennent des matériaux précieux et des substances dangereuses. La plupart des appareils mis au rebut finissent avec les ordures résiduelles, puis sont incinérés ou exportés illégalement vers des pays du Sud, principalement en Afrique et en Asie. Cela a déjà entraîné une pollution sévère de l'eau et de l'air, une contamination des sols et des impacts sanitaires pour les travailleurs et les populations locales.
Rendre la data science plus verte
La data science s'impose comme un levier puissant pour lutter contre la crise climatique. Les applications fondées sur les données se multiplient rapidement, qu'il s'agisse de suivre les émissions de carbone, d'identifier les régions vulnérables au climat, d'améliorer la durabilité environnementale des chaînes d'approvisionnement ou de déployer l'agriculture de précision pour limiter la consommation d'eau et la dégradation des sols.
Malgré ces avancées prometteuses, des efforts supplémentaires sont indispensables pour réduire l'impact environnemental du secteur. Autrement dit, plus de « Data science for Green » ne suffit pas ; nous avons aussi besoin de davantage de « Green Data science ».
Heureusement, au fil des ans, de plus en plus de professionnels des données se mobilisent pour s'attaquer à l'empreinte environnementale de la data science. Par exemple, en 2019, plus de 1 000 employés de Google ont appelé publiquement l'entreprise à réduire sa contribution au changement climatique.
Voici une liste non exhaustive de pratiques que les professionnels peuvent mettre en place pour verdir la data science :
- Adopter une stratégie pour faire progresser la donnée responsable. Un moyen efficace de limiter l'empreinte environnementale de votre organisation est de mettre en œuvre une stratégie de sensibilisation des collaborateurs aux impacts de certaines activités quotidiennes et de promouvoir des usages numériques responsables. Pour un exemple illustratif, consultez le Guide des bonnes pratiques numériques responsables en organisation, élaboré par le Gouvernement français et l'Institut du Numérique Responsable.
- Supprimer les dark data. De nombreuses entreprises déclarent que plus de la moitié de leurs données sont des dark data, c'est-à-dire des données collectées mais inconnues et inutilisées. Pour éviter un stockage inutile et les émissions associées, les entreprises peuvent définir des protocoles de suppression des dark data. Une initiative inspirante est le Digital Cleanup Day, qui fournit des recommandations simples aux organisations et aux particuliers engagés à réduire leur empreinte écologique.
- Choisir des fournisseurs cloud durables. Vous pouvez privilégier des services cloud proposés par des data centers situés dans des régions à faible intensité carbone.
- Soutenir la Green AI. Imaginée par des chercheurs de l'Allen Institute for AI, l'idée de la Green AI consiste à promouvoir l'efficacité comme métrique d'évaluation, au même titre que la précision, lors de l'entraînement des modèles de machine learning.
- Réparer avant de remplacer. Étant donné le volume d'émissions lié à la fabrication et à la distribution des appareils numériques, prolonger leur durée de vie moyenne en favorisant la réparabilité permettrait d'éviter des millions de tonnes d'émissions et de dommages environnementaux.
L'approche de DataCamp
DataCamp s'engage à soutenir les initiatives vertes, locales et globales, en offrant un accès gratuit ou fortement subventionné à notre plateforme d'apprentissage de référence. Grâce à notre programme DataCamp Donates, nous avons accompagné des organisations dont la mission est centrée sur la lutte contre le changement climatique pour faire monter en compétences leurs équipes. Via notre plateforme, nous pouvons aider toutes sortes d'organisations et de professionnels à avoir un impact positif sur l'environnement.
Parmi nos réussites les plus notables figurent des ONG comme CDP et Omdena. Grâce à DataCamp Donates, toutes deux ont bénéficié gratuitement de formations aux compétences data déterminantes pour leurs organisations.
CDP est un organisme de recherche climatique à but non lucratif qui incite entreprises et gouvernements à réduire leur impact environnemental en les encourageant à divulguer et gérer leurs données. Avec l'aide de DataCamp, CDP peut faire monter en compétences ses équipes rapidement, et continuer à fournir à de nombreuses organisations des produits et services de données environnementales de premier plan.
De même, Omdena transforme la manière de mener des projets de recherche responsables et fondés sur les données. En s'appuyant sur une communauté mondiale d'aspirants professionnels des données, Omdena et DataCamp rendent les apprenants opérationnels en leur offrant gratuitement les compétences et le savoir-faire pour collaborer sur certains des enjeux les plus cruciaux de notre époque, tout en obtenant des références solides à valoriser sur leur CV, sans aucun coût pour eux
Nous sommes fiers de compter plus de neuf autres organismes de recherche environnementale à but non lucratif parmi les partenaires de DataCamp Donates, tels que :
- Global Biodiversity Information Facility (GBIF)
- Green City Force
- SOIL Haiti
- Thames Estuary Partnership
- Zimbabwe Flying Labs
- WeAct for Environmental Justice
- The Rivers Trust
- Pacific Rim Conservation
- Council on Energy, Environment and Water (CEEW)
Ils reçoivent de petites bourses pour aider les employés débutants et les bénévoles de leurs organisations à développer une culture des données. Cela leur permettra d'amplifier le travail essentiel qu'ils mènent déjà pour étudier les effets négatifs du changement climatique dans les communautés du monde entier où vivent des apprenants et employés de DataCamp, et pour développer des solutions durables.
Chez DataCamp, nous estimons essentiel de connaître et de prendre en compte l'impact environnemental des données et des technologies, et nous travaillons activement avec des organisations engagées pour la cause environnementale. Les organisations à but non lucratif sont invitées à postuler à DataCamp Donates ou à programmer une démonstration avec notre équipe Sales pour découvrir toutes les manières dont DataCamp peut soutenir leurs missions éco-responsables.
Conclusion
À ce stade, il est difficile de supposer que la numérisation entraînera d'elle-même des bénéfices environnementaux. En réalité, l'inverse pourrait se produire. Comme l'a récemment souligné le rapport « Digital Reset », la numérisation exacerbe les crises environnementales et sociales plutôt que de les résoudre.
La numérisation transforme rapidement nos modes de vie et est considérée par les gouvernements du monde entier comme un moteur clé de croissance économique, voire de transformation durable.
Cependant, les mesures réglementaires promouvant cette expansion peinent à aborder la façon dont l'économie numérique contribue aux problèmes environnementaux actuels. La transformation numérique doit être pilotée de manière à atténuer ses impacts environnementaux négatifs.