L’impact environnemental de l’IA générative, un danger?
Kate Saenko, chercheuse associée au département d’ingénierie informatique de l’Université de Boston, s’est penchée sur l’impact environnemental de l’intelligence artificielle générative. Cette technologie permet de faire fonctionner des modèles d’IA comme le célèbre ChatGPT. Or, vu l’utilisation croissante qui est faite de ces technologies, la question du coût environnemental se pose, de la même façon qu’elle s’est posée vis-à-vis les blockchains Bitcoin ou Ethereum.
L’essor de l’intelligence artificielle générative suscite donc des inquiétudes quant à son impact sur l’environnement. Les modèles d’IA de plus en plus puissants nécessitent une quantité croissante d’énergie, ce qui soulève des questions sur l’empreinte carbone future de notre société.
L’IA générative se distingue par sa capacité à produire des données complexes, telles que des phrases, des paragraphes, des images, voire des vidéos. Alors qu’elle était utilisée depuis longtemps dans des applications telles que les enceintes intelligentes, elle a récemment acquis la capacité de générer un langage proche de celui des humains et des photos réalistes. Cependant, cette avancée s’accompagne d’une consommation d’énergie sans précédent.
Les chercheurs ont constaté que la création d’un modèle d’IA générative appelé BERT, avec 110 millions de paramètres, consomme autant d’énergie qu’un vol aller-retour transcontinental pour une personne. Les modèles encore plus grands, tels que GPT-3 avec ses 175 milliards de paramètres, consomment des quantités astronomiques d’électricité et génèrent des émissions de CO2 équivalent à celles de 123 voitures à essence conduites pendant un an. Et ce chiffre résulte seulement de l’énergie qu’il a fallu pour créer ce modèle. Il ne reflète pas le coût énergétique de son utilisation par les internautes.
Si ces technologies deviennent aussi populaires que les moteurs de recherche, le nombre de requêtes générées augmentera de manière exponentielle, ce qui multipliera la consommation d’énergie. De plus, les mises à jour régulières des modèles d’IA nécessitent également une quantité considérable d’énergie.
Des raisons d’optimisme
La taille du modèle n’est pas le seul facteur déterminant les émissions de carbone. Des modèles similaires en taille, tels que le projet BLOOM développé par le “BigScience project” (Cocorico, c’est des français!), ont une empreinte carbone beaucoup plus faible grâce à une architecture et un processeur plus efficaces, ainsi qu’à des centres de données plus écologiques.
Pourtant, malgré ces préoccupations, l’IA générative offre également des avantages. Les chat bots permettent d’accéder à l’information de manière plus directe et plus rapide, sans avoir à parcourir une multitude de résultats de recherche. De plus, l’IA peut être alimentée par des sources d’énergie renouvelable, ce qui réduit considérablement son impact environnemental.
Pour faire face à ces défis, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour rendre l’IA générative plus économe en énergie. Et il apparait crucial que les entreprises et les laboratoires de recherche publient les empreintes carbone de leurs modèles d’IA, afin que les consommateurs puissent prendre des décisions plus éclairées et opter pour des solutions plus respectueuses de l’environnement.
L’IA générative représente une avancée technologique passionnante, mais son impact environnemental doit être pris en compte. L’industrie technologique doit travailler de concert pour développer des solutions plus éco-responsables et transparentes.
