L’intelligence artificielle générative, on en parle beaucoup depuis la mise en route (et le succès quasi-immédiat) de ChatGPT en novembre dernier. C’est une technologie novatrice qui alimente les chatbots et les générateurs d’images, et qui prend une place grandissante dans nos vies quotidiennes. Cette montée en puissance n’est pas sans susciter des inquiétudes croissantes sur l’impact de ces technologies en termes d’émissions de carbone. Kate Saenko, professeure associée spécialisée en informatique à l’université de Boston, s’est intéressée à ce sujet de plus en plus brûlant.
Réduire l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle générative
L’IA générative est capable de produire des données complexes, comme des phrases, des paragraphes, des images ou même des vidéos courtes. Mais cette capacité a un coût : plus le modèle d’IA est puissant, plus il consomme d’énergie. Les chiffres sont alarmants. Par exemple, la création du modèle d’IA générative BERT en 2019 a consommé autant d’énergie qu’un aller-retour transcontinental en avion pour une personne. Quant à GPT-3, un modèle bien plus grand, sa création a demandé 1.287 mégawattheures d’électricité, générant l’équivalent de 552 tonnes de CO2, ou encore 123 voitures à essence roulant pendant un an. Ces chiffres ne concernent que la création du modèle, avant même son utilisation par les consommateurs…
La taille du modèle n’est pas le seul indicateur d’émissions de carbone. L’utilisation d’une architecture de modèle plus efficace, d’un processeur plus performant et d’un centre de données plus vert peut réduire l’empreinte carbone de 100 à 1.000 fois. Par exemple, le modèle BLOOM en accès libre, développé par le projet BigScience en France, similaire en taille à GPT-3, a une empreinte carbone beaucoup plus faible.
La popularité croissante des chatbots et des générateurs d’images pourrait faire augmenter de manière exponentielle le nombre de requêtes qu’ils reçoivent chaque jour, augmentant ainsi leur consommation d’énergie. Par exemple, selon les dernières données disponibles, le chatbot ChatGPT a enregistré plus de 1,5 milliard de visites rien qu’en mars 2023.
Malgré ces inquiétudes, il existe des moyens de réduire l’impact environnemental des IA. L’un d’eux est de faire fonctionner les serveurs nécessaires avec de l’énergie renouvelable. En amenant les calculs là où l’énergie verte est plus abondante, ou en programmant les calculs à des moments de la journée où l’énergie renouvelable est plus disponible, les émissions peuvent être réduites de 30 à 40 fois, par rapport à l’utilisation d’un réseau électrique dominé par les combustibles fossiles.
Les intelligences artificielles génératives sont probablement là pour rester, et il est fort probable que de plus en plus d’individus se tournent vers elles pour obtenir des informations. Si un millier d’entreprises développent des IA légèrement différentes pour des usages divers, utilisées par des millions de clients, la consommation d’énergie pourrait devenir un problème. Dans ce domaine, la pression sociétale peut être utile pour encourager les entreprises et les laboratoires de recherche à publier l’empreinte carbone de leurs modèles d’IA, comme certains le font déjà.
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