Pourquoi votre organisation a besoin d’un logiciel durable

Les logiciels sont le moteur des organisations d’aujourd’hui, mais constituent également une source étonnamment importante d’émissions de carbone. Il est temps pour les chefs d’entreprise d’agir avant que le coût de la résolution du problème n’augmente fortement.

Le problème devient de plus en plus pressant à mesure que les entreprises et autres organisations accélèrent leur déploiement de l’intelligence artificielle (IA). Cela apporte des avantages substantiels mais aussi une augmentation massive de la quantité de puissance de traitement consommée. À moins que les entreprises n’améliorent la durabilité de leurs logiciels aujourd’hui, elles risquent de développer des logiciels qui fonctionneront à chaud inutilement pendant de nombreuses années. Le coût pourrait être substantiel, en termes de factures pour les fournisseurs de cloud ainsi que de capacité des entreprises à atteindre les objectifs de réduction des émissions que beaucoup se sont fixés. Il est important de souligner que le secteur de la technologie et des communications utilise beaucoup plus d’énergie et émet donc beaucoup plus de CO₂que beaucoup réalisent.

Les centres de données et la soif d’électricité

Pour voir la nature gourmande en énergie des logiciels d’aujourd’hui, regardez les besoins énergétiques sans cesse croissants des centres de données, où de nombreux logiciels modernes sont exécutés. Les centres de données dans le monde ont utilisé 220 à 320 térawattheures d’énergie électrique en 2021, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), soit plus que la consommation totale d’électricité, par exemple, de l’Afrique du Sud, de la Suède ou de l’Égypte. (Ce chiffre exclut l’énergie consommée par l’extraction de crypto-monnaie, dont nous ne discutons pas dans cet article.)

Selon le temps irlandais et Channel News Asia, respectivement. Mais ces centres de données ne représentent qu’une partie des émissions totales de l’ensemble du secteur des technologies et des communications. Il n’est pas facile d’évaluer le tableau d’ensemble et encore plus difficile de calculer l’impact sur les émissions. Pourtant, une étude de 2018 dans le Journal de la production plus propre estime que la consommation d’énergie des secteurs en 2040 sera le double des niveaux de 2020, ce qui signifie que la technologie et les communications seraient responsables de 14 % des émissions mondiales totales de carbone.

Le CO caché₂ Émissions

Les entreprises dont l’activité est fondée sur le traitement de l’information, comme certaines dans les services financiers, devraient déjà être conscientes de l’impact de leurs opérations sur les émissions. Mais pour de nombreuses entreprises, le problème est caché, pour diverses raisons. Si le logiciel est exécuté dans le cloud, par exemple, toute émission devient un problème de chaîne d’approvisionnement. Et certaines organisations peuvent être tellement occupées à se concentrer sur leurs propres émissions directes en ce moment que leurs émissions indirectes ne sont pas une priorité.

Bien que certaines entreprises puissent reconnaître le problème mais avoir simplement des priorités différentes aujourd’hui, les émissions de logiciels deviendront une part plus importante de leur total à mesure qu’elles réduiront les émissions dans d’autres domaines. Prenons, par exemple, une entreprise avec une flotte de véhicules. La priorité actuelle est d’électrifier la flotte et d’acheter de l’énergie renouvelable pour la recharger. Une fois cela fait, cependant, l’entreprise peut constater que son logiciel d’optimisation d’itinéraire alimenté par l’IA est une source importante d’émissions.

C’est pourquoi il faut agir maintenant. En créant aujourd’hui des logiciels durables, les entreprises peuvent éviter de retravailler des logiciels risqués et complexes lorsque le problème apparaît sur la liste des priorités.

L’IA est un domaine d’intérêt particulier en raison de sa charge de calcul potentiellement lourde, et comme elle est devenue plus précieuse dans les applications du monde réel, la puissance de calcul consommée a augmenté de façon exponentielle. Les chercheurs Dario Amodei et Danny Hernandez ont rapporté dans un article de blog de 2018 qu’ils avaient calculé que la puissance de calcul utilisée dans les plus grandes formations à l’IA avait doublé tous les 3,4 mois de 2012 à 2017. Ici, l’accent mis sur l’efficacité de calcul se connecte bien avec le débat plus large sur les moyens les plus éthiques et les plus efficaces de déployer l’IA, comme indiqué dans The Imperative for Sustainable AI, publié en 2021 dans Le Dégradé. BCG GAMMA, par exemple, inclut déjà l’impact social et environnemental parmi ses principes directeurs 6+1 pour une IA responsable.

Bien sûr, la numérisation et l’IA restent, fondamentalement, des forces du bien dans la lutte contre le changement climatique. L’IA aide les entreprises numériques d’aujourd’hui à devenir plus efficaces, qu’il s’agisse de réduire les kilomètres parcourus par les camions ou l’énergie nécessaire pour chauffer ou climatiser les bureaux. Il existe également une industrie en plein essor dans l’évaluation de l’empreinte de la main des IA sur les émissions de carbone réduit grâce à l’utilisation de l’IA. Dans ce contexte, l’IA peut changer la donne.

Pourquoi la mesure est un défi

Malheureusement, évaluer la quantité d’émissions générées par un logiciel d’organisation est difficile :

• Le passage au cloud computing, bien qu’intrinsèquement plus efficace, pose des problèmes de mesure supplémentaires. Les entreprises doivent s’appuyer sur les outils fournis par leurs fournisseurs de cloud pour suivre la quantité de CO2 produite par leurs tâches, mais ces outils peuvent faire des hypothèses favorables sur la consommation d’énergie. Par exemple, ils peuvent prétendre utiliser 100 % d’énergie renouvelable, mais ne correspondent pas à leurs besoins énergétiques avec l’approvisionnement en énergie renouvelable sur une base heure par heure. Cela signifie en réalité que les centres de données peuvent continuer à être fortement dépendants de l’énergie non renouvelable, et le logiciel contribuera toujours aux émissions.
• À l’échelle mondiale, les émissions des équipements de réseau sont encore plus élevées que celles des centres de données, selon l’étude de l’AIE. Mais les fournisseurs de réseaux ont tardé à proposer des calculateurs qui aident les organisations à mesurer les émissions générées par leurs activités.
• Certains logiciels de l’entreprise peuvent être exécutés sur du matériel appartenant à des clients ou à d’autres utilisateurs. Les entreprises disposeront de très peu de données sur ces équipements, le calcul des émissions sera donc encore plus difficile.

Le cloud computing est également le catalyseur de la tâche la plus gourmande et la plus gourmande en ressources processeur que la plupart des entreprises entreprennent : la formation de modèles d’IA. C’est là que l’IA apprend, découvrant les règles et les connexions cachées à l’intérieur d’une masse de données. Une équipe de recherche de l’Université du Massachusetts à Amherst a découvert qu’à la limite supérieure, la formation d’un modèle pouvait générer 626 155 livres (environ 280 tonnes métriques) de CO2. Cela équivaut à 470 personnes prenant des vols aller-retour de New York à San Francisco, selon le calculateur d’émissions de carbone de l’Organisation de l’aviation civile internationale.

Signe de la complexité de mesurer les émissions des logiciels, Google a contesté les données de cette étude. La société a déclaré en 2022 que l’optimisation et d’autres techniques pourraient produire des résultats de formation équivalents avec 0,00083 % des émissions.

L’impact à mesure que l’IA se généralise

Bien que de nombreuses activités évaluent la durabilité de l’IA de formation, l’équilibre de la consommation d’énergie basculera à mesure que la technologie deviendra plus courante. Il commencera à évoluer vers l’étape d’inférence, où l’IA utilise les règles découvertes lors de la formation pour fournir des résultats précieux. Google, un utilisateur important de l’IA, a estimé plus tôt en 2022 que les trois cinquièmes de sa consommation d’énergie par l’IA étaient dues à l’inférence et les deux cinquièmes à la formation. Ce changement de consommation rendra le calcul des émissions encore plus difficile, car le traitement des inférences peut être effectué sur l’appareil de l’utilisateur ou du client.

Et ne comptez pas sur une puissance de traitement moins chère et plus rapide, comme des puces de processeur spécialisées qui sont très efficaces au travail de l’IA, pour réduire les émissions au fil du temps. Le monde informatique peut présenter l’effet Jevons, un paradoxe nommé d’après l’économiste anglais William Stanley Jevons. En 1865, Jevons a noté qu’à mesure que les machines à charbon devenaient plus efficaces, la demande de charbon augmentait, plutôt que de baisser comme on aurait pu s’y attendre. Supposons que l’économiste victorien observait en 2022. Il pourrait découvrir le même effet avec le cloud computing : l’amélioration de l’efficacité a ouvert un nouveau monde d’applications, ce qui signifie que la demande totale de traitement monte en flèche. L’AIE estime que la consommation d’énergie des grands centres de données a augmenté à un taux annuel de 10 % à 30 % au cours des dernières années.

Un plan d’action efficace

Alors, qui doit faire le premier pas sur cette question ? Nous soutenons que le directeur général, soutenu par le directeur du développement durable, devrait intervenir. Ils sont, après tout, responsables du profil environnemental, social et de gouvernance (ESG) de l’entreprise. Ces dirigeants devraient prendre trois mesures initiales.

Ouvrir un dialogue avec le directeur de la technologie. Les CTO subissent déjà une immense pression pour respecter le programme numérique de leur entreprise. Ils ont besoin d’un soutien d’en haut s’ils veulent insérer des étapes supplémentaires dans le processus de développement pour refléter un accent supplémentaire sur la réduction des émissions. Les unités commerciales exigent que leurs projets d’IA soient livrés, et si les CTO modifient les délais pour s’assurer que le logiciel est durable, ils ont besoin d’une couverture de niveau supérieur.

De nombreux CTO sont déjà conscients de ce problème émergent. La Green Software Foundation à but non lucratif, aidée par la participation de certains des plus grands noms de l’industrie ainsi que d’utilisateurs influents, a travaillé sans relâche pour soulever le sujet. (Avis de non-responsabilité : l’un des auteurs de cet article préside le groupe de travail sur les normes de la Green Software Foundation ; le BCG est membre du comité directeur.)

Responsabiliser l’équipe. Notre expérience est que les technologues soutiennent et comprennent généralement la nécessité d’éviter les logiciels inutiles. Ils aiment créer des solutions techniquement élégantes la première fois et n’aiment pas l’idée de retravailler un logiciel en 18 mois pour le rendre plus efficace.

Une fois que ces professionnels sont sur la bonne voie, ils identifieront rapidement les bons outils qui s’intègrent en douceur dans le flux de travail existant et fournissent les réductions d’émissions requises. Cela garantira que le passage à la durabilité maintiendra la productivité et donc l’agenda numérique sur la bonne voie.

Demandez des numéros. Pour la plupart des entreprises, la divulgation des émissions de la chaîne d’approvisionnement telles que le cloud computing n’est pas encore obligatoire en vertu des directives du Groupe de travail sur les informations financières liées au climat (TCFD). Pourtant, ces recommandations deviennent de facto la norme mondiale (y compris une version qui pourrait devenir obligatoire pour les entreprises publiques aux États-Unis). Même si la divulgation n’est pas encore nécessaire, il est temps de réfléchir à nouveau et de demander les bons chiffres. Cette portée doit être aussi large que possible, y compris l’impact de votre logiciel exécuté sur le matériel des utilisateurs et des clients. Vous devez également examiner de près si vos fournisseurs de cloud ou de centre de données procèdent à l’écoblanchiment des émissions qu’ils créent lors de l’exécution de votre logiciel.

Vous constaterez peut-être que vos émissions estimées provenant de logiciels s’avèrent floues ou sont révisées. C’est un problème général pour les rapports sur les émissions, mais particulièrement lors du calcul des émissions causées par les logiciels, qui est un domaine naissant. Le problème est plus aigu lorsque le traitement est effectué sur du matériel partagé tel que le cloud ou des réseaux mondiaux, où il peut y avoir une incertitude quant aux émissions générées et au pourcentage attribuable à votre entreprise. Elle est encore plus aiguë si le traitement se fait sur le téléphone ou l’ordinateur des utilisateurs ou des clients ; vous pourrez peut-être glaner des informations de base sur leur matériel, mais vous ne saurez certainement rien de l’énergie qui l’alimente.

Les normes aideraient, mais ne les attendez pas

Avec le temps, nous prévoyons que les initiatives de l’industrie offriront une normalisation et, mieux encore, une vérifiabilité qui renforcera la confiance, favorisera une adoption plus large et éliminera l’écoblanchiment. La Green Software Foundation en a jeté les bases avec sa spécification Software Carbon Intensity. Cette approche du cycle de vie vise à aider les consommateurs de services logiciels à faire des choix judicieux quant à l’impact carbone des logiciels qu’ils déploient. Mais les chiffres n’ont pas besoin d’être parfaits pour que vous commenciez à apporter des changements significatifs aux plates-formes qui exécutent votre logiciel.

En ce qui concerne les métriques, il est essentiel de comprendre la différence entre les méthodes de comptabilité attributionnelle et conséquentielle. (Voir l’exposition.) La comptabilité attributionnelle mesure toutes les émissions attribuées à une entreprise, y compris celles de sa chaîne d’approvisionnement ; la comptabilisation des conséquences mesure la variation totale des émissions causée par une décision sans respect des frontières organisationnelles. Il s’agit d’une distinction importante pour toute comptabilisation des gaz à effet de serre, mais particulièrement pour les logiciels. Pour voir la différence, considérez un changement qui réduit légèrement la charge sur un serveur central mais nécessite beaucoup plus de traitement de la part de millions d’utilisateurs. La comptabilité d’attribution comptabiliserait cela comme une amélioration pour les développeurs du système, tandis que la comptabilité conséquente (et la planète) enregistrerait cela comme une détérioration.