L'adoption exponentielle de la technologie de l'IA a fait peser une énorme pression sur les ressources naturelles pour alimenter les centres de données informatiques qui alimentent la technologie. Dans le cadre des objectifs mondiaux visant à réduire de moitié les émissions de carbone, l'IA pourrait être à la fois le coupable et le sauveur.
A rapport du MIT Sloan Management Review indique que si les tendances actuelles se poursuivent, l'industrie de l'IA pourrait bientôt être l'un des plus grands contributeurs aux émissions de carbone.
L'entraînement des modèles d'IA nécessite des quantités massives de puissance de calcul. Cette demande a surtout fait les gros titres sur l'offre limitée de processeurs tels que ceux de NVIDIA. Mais d'autres ressources limitées comme les l'eau et l'électricité sont également sous pression.
Le rapport indique qu'un "centre de données moyen consomme l'équivalent du chauffage de 50 000 foyers par an".
Elle a estimé que la formation du modèle GPT-3 d'OpenAI "a généré 552 tonnes d'émissions de carbone", ce qui équivaut aux émissions annuelles de 120 voitures américaines. Selon les rumeurs, les émissions de carbone liées à la formation du modèle GPT-4 seraient dix fois plus importantes.
Outre la formation, le processus d'inférence contribue fortement aux émissions de carbone.
Un seul #ChatGPT peut générer 100 fois plus de carbone qu'une recherche Google classique.
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- MIT Sloan Management Review (@mitsmr) 31 décembre 2023
Tout en reconnaissant la nature gourmande en ressources de l'IA, le rapport indique également que "l'IA s'avère également être un outil essentiel pour promouvoir la durabilité et lutter contre le changement climatique".
Cette déclaration est conforme à un document intéressant rédigé par des chercheurs de l'université de Californie, Irvine, du MIT, de la faculté de droit de l'université du Kansas et d'autres.
L'IA est plus verte que vous
Les document de recherche était intitulée : "Les émissions de carbone de l'écriture et de l'illustration sont plus faibles pour l'IA que pour les humains". Les chercheurs ont calculé les émissions de carbone moyennes d'un rédacteur ou d'un illustrateur humain et les ont comparées aux émissions des modèles d'IA effectuant les mêmes tâches.
La comparaison est difficile parce que les émissions de carbone de l'homme varient au niveau mondial. L'empreinte d'émission d'un habitant des États-Unis est d'environ 15 tonnes de CO2 par an, tandis que la production par habitant d'un habitant de l'Inde est d'environ 1,9 tonne.
Les chercheurs ont estimé qu'un rédacteur humain écrit environ 300 mots par heure. Ils ont combiné ce chiffre avec la consommation d'énergie de l'ordinateur qu'un humain utiliserait pour écrire le texte et ont calculé les émissions de carbone qu'un rédacteur humain génère en écrivant une page de texte.
En comparant ces émissions à celles des modèles d'IA BLOOM et ChatGPT (GPT-3), ils ont constaté que les modèles d'IA avaient 1 500 et 1 100 fois moins d'impact qu'un résident américain par page de texte produite.
Ils ont effectué une comparaison similaire en évaluant les émissions liées à la création d'une image. Sur la base d'une estimation de 3,2 heures d'effort humain pour créer une illustration, ils ont constaté que DALL-E 2 et Midjourney émettent environ 2 500 et 2 900 fois moins de CO2 qu'un illustrateur résidant aux États-Unis.
Cette étude a été réalisée il y a quelques mois, ce qui, à l'ère de l'IA, équivaut à une génération. La vitesse, l'efficacité et la qualité de ce que Midjourney V6, DALLE-3 et GPT-4 peuvent produire aujourd'hui amplifieraient sans aucun doute ces résultats.
La conclusion, certes trop simpliste, à laquelle nous pouvons parvenir est que l'utilisation de l'IA pour effectuer des tâches peut être beaucoup plus bénéfique pour l'environnement que de confier ces tâches à des humains.
La pression exercée par l'IA sur les ressources naturelles doit être mieux gérée et le rapport du MIT Sloan Management Review met en lumière certaines méthodes innovantes utilisées par les entreprises spécialisées dans l'IA pour y parvenir.
À mesure que les modèles d'IA deviennent plus puissants et plus efficaces, il semble qu'ils soient susceptibles de résoudre beaucoup plus de problèmes environnementaux qu'ils n'en causent.
