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Ce qu’on sait et ce qu’on ne sait pas sur les effets environnementaux de la numérisation

14 avril 2024 par binaire Coopérer 327 visites 0 commentaire

Un article repris de https://www.lemonde.fr/blog/binaire...

Gauthier Roussilhe est doctorant au RMIT et au Centre de Recherche en Design (ENS Saclay, ENSCI). Il étudie la façon dont nos pratiques numériques se modifient dans le cadre de la crise environnementale planétaire en proposant une vision systémique, de l’extraction des matières à la fin de vie, et des infrastructures à l’usage des services numériques. Ikram Chraibi Kaadoud

On pourrait penser que les conséquences environnementales de la numérisation est un sujet récent , or cela fait bientôt 30 ans qu’on se demande quel est son poids environnemental et si numériser aide à la transition écologique. En 1996, l’Information Society Forum fait le constat suivant : « La plupart des experts ne pensent pas que le développement durable soit réalisable sans les technologies de l’information, mais ils ne sont pas non plus sûrs qu’il soit garanti avec elles. […] Il existe un risque d’effet « rebond » par lequel ils pourraient stimuler de nouvelles demandes de consommation matérielle » (ISF, 1996, 30). 26 ans plus tard, en 2022, le 3e groupe de GIEC proposait une synthèse peu encourageante : « Pour le moment, la compréhension des impacts directs et indirects de la numérisation sur la consommation d’énergie, les émissions de carbone et le potentiel d’atténuation est limité » (IPPC, 2022, 132). Est-ce que cela veut dire pour autant que nous n’avons pas progressé sur le sujet depuis 30 ans ? Loin de là, revenons ensemble sur l’état de l’art de la recherche scientifique sur les deux questions principales de ce champ : l’empreinte environnementale du secteur et les effets environnementaux de la numérisation dans les autres secteurs.

L’empreinte carbone du secteur numérique

La production des savoirs scientifiques dans ce domaine s’est concentrée principalement sur l’empreinte environnementale du secteur numérique, c’est-à-dire le poids écologique lié à la fabrication, l’usage et la fin de vie de tous les équipements et services qui composent ce secteur. Il y a assez peu d’articles de recherche qui se sont aventurés dans l’estimation mondiale du secteur. Ces dernières il y a trois estimations concurrentes (Andrae & Edler, 2015 (remplacé par Andrae 2020) ; Malmodin & Lundén, 2018 ; Belkhir & Elmeligi, 2018). Freitag et al ont proposé une analyse de ces travaux proposant que les émissions du secteur numérique représentaient en 2020 entre 2,1 et 3,9% des émissions mondiales (1,2-2,2 Gt eq-CO2). Le plus important ici n’est pas forcément cette estimation mais la tendance de ces émissions, or, depuis juin 2023, la communauté scientifique sur ce sujet est plus ou moins arrivé à un consensus : les émissions du secteur augmentent. Ce n’est pas une croissance exponentielle mais l’arrivée massive de nouveaux types d’équipements comme les objets connectés donne à voir plutôt une augmentation annuelle constante. Et nous n’avons pas mis à jour nos projections avec le nouveau marché de l’IA, d’autant plus que les premiers travaux d’estimation semblent inquiétants. Concernant les autres facteurs environnementaux, épuisement de ressources minérales, utilisation d’eau, pollutions des sols et des eaux, etc nous ne disposons aujourd’hui d’aucune estimation d’envergure ni de vision claire même si de nombreux projets de recherche avancent sur ces questions.

Les centres de données

Dans le travail de modélisation, nous privilégions pour l’instant la découpe du secteur en trois tiers : les centres de données, les réseaux et les équipements utilisateurs. Chacun de ces tiers poursuit sa propre trajectoire qu’il est nécessaire d’aborder. En premier lieu, les centres de données ont fait l’objet de travaux de fond sur leur consommation électrique pour ensuite obtenir des émissions carbone. Deux estimations font référence, celle de Masanet et al (2018) à 205 TWh de consommation électrique mondiale et celle de l’Institut Borderstep à 400 TWh. L’Agence Internationale de l’Énergie (IEA) a utilisé la première estimation pendant quelques années mais a revu ses travaux récemment et propose plutôt une fourchette entre 220 et 320 TWh (cela exclut la consommation électrique des cryptomonnaies qui est comptée à part par l’IEA). Il existe bien aussi un consensus sur l’augmentation croissante de la consommation électrique des centres de données mais les opérateurs misent sur l’achat ou la production d’énergie bas carbone pour décorreler consommation d’électricité et émissions de carbone avec plus ou moins de succès. Encore une fois ces chiffres ne prennent en compte que l’usage des centres de données et n’intégrent pas les impacts environnementaux liés à la fabrication des serveurs et autres équipements. Au-delà de la consommation électrique c’est plutôt le poids local de ces infrastructures qui devient de plus en plus problématique autant pour la disponibilité électrique que pour l’accès à l’eau. De nombreux conflits locaux se développent : Irlande, Espagne, Chili, Amsterdam, Francfort, Londres, États-Unis. À l’échelle français, L’Île-de-France héberge la plupart des centres de données français et fait face à de nombreuses problématiques qui invite à une réflexion et une planification profonde comme très bien démontré par l’étude récente de l’Institut Paris Région.

Les réseaux de télécommunication

Les réseaux de télécommunications comprennent tous les réseaux d’accès fixes (ADSL, Fibre), les réseaux d’accès mobile (2G/3G/4G/5G) et les réseaux coeurs. En 2015, Malmodin & Lundén (2018) estimaient la consommation électrique mondiale des réseaux à 242 TWh et l’empreinte carbone à 169 Mt eq-CO2. Depuis peu de travaux se sont réessayer à l’exercice. Coroama (2021) a proposé une estimation à 340 TWh pour les réseaux en 2020 et aujourd’hui l’IEA estime la consommation électrique en 260 et 340 TWh (IEA). L’empreinte carbone des réseaux, autant au niveau de la fabrication du matériel que de l’usage reste à mieux définir mais implique aussi de redoubler d’efforts sur de nombreux angles morts : le déploiement (génie civil, etc.) et la maintenance sont des parts significatives de l’empreinte des réseaux qui n’ont quasiment pas été compté jusque là. De même, les satellites de télécommunication devrait a priori faire parti du périmètre des réseaux mais leur impact avait été considéré comme minime. Toutefois, le déploiement massif de constellation avec des satellites d’une durée de vie de 5 ans implique une attention renouvelée.

Les équipements utilisateurs

Finalement, le dernier tiers, celui des équipements utilisateurs, inclut à la fois les équipements personnels (smartphone, portable, tablette, ordinateurs, écrans, etc) et professionnels. Certains segments connaissent une contraction depuis quelques années : le vente d’ordinateurs fixes chute (sauf pour le gaming), de même que les livraisons de smartphones. De l’autre, de nouveaux segments apparaissent comme les objets connectés grand public (enceinte, caméra, etc.). C’est l’arrivée de ces derniers qui est profondément inquiétant si les projections de marché se maintiennent car elle suggère le déploiement massif d’objets de qualité variable, à faible durée de vie et donc à fort taux de renouvellement (Pirson et Bol, 2021). En descendant d’un niveau, à l’échelle des composants clés, nous voyons une augmentation de l’empreinte de fabrication des circuits intégrés les plus avancés (<10nm) (Pirson et al, 2022), c’est-à-dire les nouveaux processeurs (Apple série M) ou dans les puces de calcul graphique (produits Nvidia par exemple) aujourd’hui très recherché pour l’entrainement d’IA génératives.

Les services numériques

À cela s’ajoute une inconnue évidente : l’évolution des services numériques. Les équipes de recherche ne peuvent pas prévoir l’apparition de nouveaux usages dans leur estimation, or les usages se sont plutôt stabilisés depuis quelques années. Le passage en force du Métaverse consistant à créer de nouveaux usages, de nouveaux services et de nouveaux équipements dédiés à échouer. Le dernier grand changement date d’un alignement des planètes entre 2010 et 2012 avec le déploiement massif de smartphones, la mise en route des réseaux 4G et la massification de l’offre vidéo en ligne. Aujourd’hui, les services grand public supportés par l’IA proposent une nouvelle évolution des usages mais, au-delà des discours mercantiles et/ou prophétiques, la tendance est encore loin d’être claire.
Malgré les immenses zones d’ombre qui restent encore à éclairer la connaissance de l’empreinte carbone du secteur numérique commence à se stabiliser. Les tendances futures montrent plutôt une augmentation globale de l’impact et une tension locale de plus en plus accrue. Face à cela, une question demeure, est-ce que l’augmentation de cette empreinte permet de réduire celles des autres secteurs ? En somme, est-ce que la numérisation est un « investissement environnemental » cohérent. Voyons cela ensemble dans la deuxième partie.

Les effets sur les émissions de carbone dans les autres secteurs

Comme vu au début de cet article, la question des effets environnementaux de la numérisation dans les autres secteurs, que ces effets soient positifs ou/et négatifs, s’est posée d’emblée, toutefois, elle a été bien moins traitée que la question de l’empreinte du secteur. Au même titre que les économistes ont de nombreuses difficultés à isoler la contribution de la numérisation au PIB ou à la productivité, les chercheurs en sciences environnementales font face au même défi. Dans un premier temps, les effets environnementaux liés à des services numériques ont du faire l’objet d’une classification qui commence doucement à se stabiliser aujourd’hui : les effets de second ordre (gain d’efficacité, substitution, effet rebond direct) et de plus grande ordre (effets rebonds indirects, rebond macro-économique, induction, etc.) (Hilty et al, 2006 ; Hilty et Aebischer, 2015 ; Horner et al, 2016). Si un gain d’efficacité est simple à comprendre la question des effets rebonds poursuit le secteur numérique depuis 30 ans. Un effet rebond peut être simplement défini comme un gain d’efficacité ou une optimisation qui conduit à une augmentation de la production ou de la demande, contrecarrant ainsi une partie, voire tous les gains obtenus. C’est un principe économique qui est
théorisé depuis un siècle et demi, historiquement associé avec la question énergétique, qui est particulièrement pertinent dans le phénomène de numérisation à cause des effets macro et microéconomiques de ce dernier.

Les études industrielles

On distingue trois types de littérature sur ce sujet : la production industrielle (rapport, livre blanc, etc), la production scientifique (articles de recherche, etc), et la littérature institutionnelle qui pioche dans les deux. La littérature industrielle a une tendance farouche à se concentrer que sur la modélisation des effets positifs (efficacité, optimisation) en mettant systématiquement de côté les effets négatifs (effets rebonds, induction, etc.). Deux rapports industriels ont été particulièrement diffusés et cités : le rapport SMARTer2030 de GeSI (un groupe de réflexion des entreprises de la tech sur la question environnementale) qui estime que la numérisation peut réduire les émissions mondiales de 20% d’ici 2030, et le rapport ‘Enablement Effect’ de GSMA (l’organisation mondiale des opérateurs télécom) qui estime que les technologies mobiles ont permis d’éviter 2,1 Gt eq-CO2 en 2018. Ces rapports visent à promouvoir l’idée d’un effet d’abattement (enablement effect), c’est-à-dire, un 1g d’eqCO2 émis par le secteur numérique pourrait permettre d’éviter 10g d’eqCO2 dans les autres secteurs. Ces affirmations ont eu une grande popularité au sein des entreprises du secteur et dans le monde institutionnel. Dans la communauté scientifique, aucune équipe s’est aventuré dans de tels travaux tant les difficultés méthodologiques sont nombreuses. Il est en fait bien connu parmi les scientifiques spécialisés que ces affirmations sont notoirement douteuses et les défauts méthodologiques de ces rapports trop nombreux pour qu’ils soient utilisés pour orienter la prise de décision publique ou privée (Malmodin et al, 2014 ; Malmodin et Coroama, 2016 ; Bieser et Hilty, 2018 ; Coroama et al, 2020 ; Bergmark et al, 2020 ; Rasoldier et al, 2022 ; Bieser et al, 2023). Leurs principaux défauts sont des extrapolations globales à partir d’études de cas ou d’échantillons très réduits, la représentativité de ces mêmes échantillons, l’omission des effets directs des solutions étudiées (l’empreinte environnementale) et des effets rebonds, et de tous les effets structuraux dont dépendent le succès ou l’échec d’une solution numérique.

La complexité du problème

Les chercheurs qui travaillent sur ces sujets savent que les effets environnementaux d’une solution numérique dépendent bien plus de facteurs contextuels que de ses capacités propres : politiques publiques, prix, culture, infrastructures disponibles, contexte commerciale, etc. Par exemple, une application de partage de vélo a bien moins de chances de produire des effets positifs dans une ville sans infrastructure vélo développée, ou un système intelligent de gestion du chauffage sera bien mieux efficace dans une maison isolée. Cela ne veut pas dire pour autant que la numérisation de certaines activités permet effectivement d’éviter des émissions mais ce qui est observable à petite échelle peine à se réaliser à plus grande échelle. Par exemple, il est évident aujourd’hui que le télétravail permet d’éviter à court terme des trajets en voitures individuelles. Toutefois, pris sur une période de temps plus longue et à une échelle nationale, les choses se compliquent. Caldarola et Sorrell (2022) ont publié un article pour répondre à une question fondamentale : est-ce que les télétravailleurs voyagent moins ? Pour ce faire ils se sont appuyés sur des données longitudinales d’un échantillon randomisé de 13 000 foyers anglais de 2005 à 2019. Ils ont observé que le groupe de télétravailleurs faisaient moins de trajets que le groupe de non-télétravailleurs mais que les deux groupes parcouraient un nombre similaire de kilomètres à l’année. Cela est du à plusieurs effets adverses : l’éloignement croissant entre foyer et lieu de travail, voyages plus loin le week-end, modes de transport, trajets non évitables, etc. Néanmoins, les auteurs notent qu’à partir de trois jours et plus de télétravail, les télétravailleurs commençent à parcourir moins de kilomètres que l’autre groupe. Cet exemple donne à voir à quel point il est complexe d’inférer qu’un effet positif observé à petite échelle se maintienne en toutes conditions à l’échelle d’un pays car de nombreux autres effets, notamment différents types d’effets rebonds et d’induction, peuvent compenser les gains bruts.

Savoir où chercher

Savoir si la numérisation a un potentiel pour aider à la décarbonation d’une économie n’est pas la question, tout le monde reconnaît ce potentiel. Par contre, ce potentiel ne semble pas s’être manifesté structurellement au sein des économies les plus numérisées de la planète. Nous disposons de nombreuses études de cas qui montrent des solutions numériques avec des effets encourageants dans certains contextes, mais le problème est que même si nous pouvons déployer massivement ces solutions nous ne pouvons pas répliquer les contextes d’application et surtout les répliquer à plus grande échelle. Cela implique que certaines voies de numérisation ne sont pas compatibles avec la décarbonation. Premièrement, les solutions numériques qui rendent plus efficaces l’extraction d’énergies fossiles : en 2019, Microsoft mettait en avant que leurs solutions numériques pour Exxon permettraient d’augmenter la production journalière de barils de 50 000 d’ici 2025 (pour l’instant personne ne s’est donné la peine d’estimer toutes les émissions ajoutées de la numérisation dans le secteur des énergies fossiles). Deuxièmement, certaines solutions numériques proposent plutôt un status quo qu’un réel gain, ici les solutions de smart home démontre une grande ambivalence entre gain de confort supposé (automatisation et programmation des fonctions d’une maison), ajout de nouvelles options de divertissement (enceintes, etc.) et économies d’énergie (Sovacool et al, 2020). Prises ensemble, toutes ces promesses tendent à se contrecarrer et à maintenir un status quo. De façon générale, les solutions numériques qui misent la plupart de leurs gains potentiels sur des changements de comportement individuel constants et stables dans le temps présentent un plus grande risque. Les solutions numériques pouvant avoir le plus d’effets positifs sont généralement celles qui s’appuient sur un financement stable et pérenne, qui évoluent dans des univers assez contrôlés où le comportement humain est moins central et qui sont appliqués sur des infrastructures déjà établies à grande échelle (ou en passe de l’être). Toutefois, il faudra encore de nombreuses années de recherche pour comprendre ces dynamiques et arriver à une vue stratégique plus fine et surtout moins biaisée par les intérêts industriels.

Ce que permet et ne permettra pas la numérisation

Se poser sérieusement la question de la contribution de la numérisation à la transition écologique d’un pays implique de se décentrer d’une vue mono-solution où on infère des effets à partir d’une étude de cas mené à un instant t, qui est généralement celle des entreprises ou des industries numériques. La planification écologique d’un pays comme la France requiert d’identifier les leviers les plus importants au niveau de leur effet à grande échelle, et de la stabilité de leur effet dans le temps, dans les secteurs les plus urgents à décarboner. Ces leviers sont rarement les solutions les plus faciles et les moins chers, ce sont généralement des politiques publiques qui essayent de modifier en profondeur des modes de vie. Les solutions numériques ont encore une place indéterminée dans cette réflexion. Un problème central pour les solutions numériques est la persistance des effets. Pour reprendre le cas du télétravail, si aujourd’hui cela évite un trajet en voiture individuelle essence ou diesel, les trajectoires de décarbonation de la France laisse imaginer que le télétravail évitera en 2030 un trajet à pied ou à vélo, ou un trajet en voiture ou en transport en commun électrique. Cela implique que l’effet positif sera forcément à rendement décroissant et constitue plutôt un levier à court-terme, moins structurant pour une planification écologique. La logique peut aussi s’inverser : on observe généralement que des économies d’énergie liées à un système de chauffage plus intelligent sont généralement réinvestiés par une augmentation de la température de chauffe du logement et donc un gain de confort (Belail et al, 2020), ce qui est un effet rebond direct classique. Toutefois, en pleine crise du coût de la vie et avec un prix du kWh plus élevé, il y a de fortes chances que cet effet rebond disparaisse à cause de budgets bien plus serrés dans les foyers. C’est cette grande ambivalence et cette grande exposition aux facteurs « contextuels » qui maintient en partie la numérisation comme un impensé de la transition écologique et explique la prudence du GIEC dans l’extrait cité en introduction. Ces grands chantiers de recherche ne font encore que commencer.

Antoine Rousseau, Inria

Licence : CC by

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