Quelle est l'empreinte carbone de l'Intelligence artificielle?

L'intensité énergétique de l'IA : une plongée dans les coûts cachés de l'entraînement des algorithmes

L'entraînement des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) se présente comme le plus grand émetteur de CO₂ au sein du secteur. Il est crucial que les utilisateurs et les développeurs soient conscients que derrière la performance apparente de ces technologies, se cachent des coûts environnementaux non négligeables. Cela requiert des quantités massives d'électricité qui, selon les sources, peuvent fortement impacter l'environnement.

La consommation énergétique lors de ces cycles d'entraînement est majoritairement dissimulée aux yeux du grand public, mais elle représente un aspect fondamental à regarder de près pour mesurer l'impact réel de l'IA sur notre planète.

La création d'une image est l'activité la plus gourmande en énergie

Selon une étude scientifique de la start-up Hugging Face en collaboration avec des chercheurs de l'université américaine de Carnegie Mellon, l'intelligence artificielle consomme le plus de ressources lors de tâches complexes comme la création d'une image. Créer une image consommerait autant que faire recharger son portable.

Illustration chiffrée : comment l'entraînement de ChatGPT-3 pèse lourd sur l'empreinte écologique

Une étude de l’Université de Copenhague a mis en lumière que l’empreinte écologique de l'entraînement d'une IA telle que ChatGPT-3 est loin d'être anodine. Pour mettre des chiffres sur cette réalité, une seule séance d'entraînement de ChatGPT-3 équivaudrait à la consommation d’électricité de 126 maisons danoises pendant une année entière. Cette comparaison aide à visualiser l' intensité de l'impact énergétique de l'IA sur notre environnement.

Ces résultats sont d'autant plus pertinents qu'ils mettent en évidence le lien direct entre les innovations technologiques et les enjeux environnementaux, un aspect souvent relégué au second plan dans les discussions sur le progrès numérique.

Variabilité de l'impact carbone : le rôle crucial du mix énergétique dans l'évaluation environnementale de l'IA

Les variations dans l'impact environnemental des IA découlent en grande partie du mix énergétique utilisé pour leur entraînement. Pour les datacenters alimentés par des énergies fossiles, on observe une empreinte carbone significativement plus élevée. À titre d'exemple, les modèles d'IA entraînés avec du charbon produisent en moyenne 512 g de CO₂ équivalent par kWh, alors que ceux utilisant en majeure partie de l’hydroélectricité génèrent seulement 100,6 g par kWh.

Ce qui implique qu’en fonction de la provenance de l'électricité, l'empreinte carbone liée à une même IA peut varier considérablement, accentuant l'importance d'encourager l'utilisation d'énergies renouvelables dans le secteur technologique pour en réduire l'impact environnemental.

Conséquences environnementales et défis futurs : de la gestion de l'eau aux émissions de CO2, l'IA face au défi climatique

Outre les émissions de CO₂, d'autres facteurs environnementaux doivent être pris en compte lorsqu'on évalue l'impact de l'IA. Parmi ceux-ci, la gestion de l'eau se détache comme un enjeu majeur. En effet, les data centers consomment de grandes quantités d’eau pour maintenir les systèmes au frais. L'entraînement d'une IA comme ChatGPT-3 requiert à lui seul l'utilisation de 700 mètres cubes d'eau.

Face à ces constats, il est essentiel de développer des stratégies pour minimiser l'impact écologique de ces technologies. Cela passe par une meilleure efficacité énergétique, l'adoption de sources d'énergie renouvelables, et peut-être même le reconditionnement des infrastructures existantes. Tous ces efforts sont nécessaires pour poursuivre le développement de l'intelligence artificielle sans compromettre notre avenir climatique.

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Nathalie Bottollier

Journaliste diplômée de l'ESJ Paris, Nathalie Bottollier commence sa carrière de journaliste à 15 ans, au Dauphiné Libéré. Pendant ses études, elle intègre l'agence de presse photo Sygma, où elle assiste à la digitalisation du métier de la photographie. Elle se spécialise alors dès le début des années 2000 dans le web et le marketing digital, se passionnant pour le SEO.
En parallèle d'une carrière bien remplie dans la communication et l'entreprenariat, elle continue de rédiger en tant que journaliste pigiste des milliers de contenus pour la presse et internet.
Geek, fan de gaming, elle a toujours été émerveillée par les nouvelles technologies. Elle a ainsi enseigné l'entreprenariat et l'innovation dans les écoles en Suisse. En 2023, elle obtient une formation certifiante dans le domaine de l'IA et co-fonde Valkyrie AI, le magazine qui vous transporte au cœur de l'intelligence artificielle.

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