PARIS – 3 mai 2024 – Le développement de l’IA est fulgurant, transformant de nombreux aspects de notre quotidien, mais un récent rapport du MIT Technology Review met en lumière le coût caché de cette révolution : une consommation énergétique massive. Ce document révèle l’énergie nécessaire pour alimenter les modèles d’IA,soulignant le rôle des centres de données et posant des questions cruciales sur l’avenir. Ce compte rendu de l’E-E-A-T souligne des enjeux majeurs qui devront être traités prochainement.

L’intelligence artificielle (IA) est en plein essor, transformant notre façon de travailler, de communiquer et même de nous divertir.Mais cette révolution technologique a un coût caché : une consommation d’énergie considérable. Un rapport récent du MIT Technology Review lève le voile sur la quantité d’énergie nécessaire pour alimenter les modèles d’IA, révélant des chiffres surprenants et des implications importantes pour l’avenir.

L’Énergie Cachée de ChatGPT

Vous avez probablement entendu la statistique selon laquelle chaque recherche sur ChatGPT consomme l’équivalent d’une bouteille d’eau. Bien que techniquement vrai,cela ne rend pas compte de toutes les nuances. Le rapport du MIT Technology Review révèle que le coût énergétique des grands modèles linguistiques comme ChatGPT varie considérablement.

Les modèles les moins énergivores utilisent moins de paramètres, ce qui se traduit par une consommation d’énergie réduite, mais aussi par des réponses potentiellement moins précises. Ce compromis entre précision et efficacité énergétique est un défi majeur pour le développement futur de l’IA.

Vidéo IA : Une Soif Insatiable

La création de vidéos par l’IA est encore plus gourmande en énergie. Selon le rapport du MIT Technology review, la création d’une vidéo de cinq secondes avec un modèle d’IA récent consomme environ 3,4 millions de joules, plus de 700 fois l’énergie nécessaire pour générer une image de haute qualité. Cela équivaut à faire fonctionner un micro-ondes pendant plus d’une heure.

Un Scénario Énergétique : Questions, Images et Vidéos

Pour illustrer l’impact global, les chercheurs ont calculé la consommation d’énergie hypothétique d’un utilisateur posant 15 questions à un chatbot IA, demandant 10 images et créant trois vidéos de cinq secondes. Le résultat ? Environ 2,9 kilowattheures d’électricité, soit l’équivalent de plus de 3,5 heures d’utilisation d’un micro-ondes.

L’Impact sur les Centres de Données

L’étude s’est également penchée sur les coûts énergétiques croissants des centres de données qui alimentent l’industrie de l’IA. Avant l’essor de l’IA, la consommation d’électricité des centres de données était relativement stable grâce à l’amélioration de l’efficacité. Cependant,en raison des technologies d’IA énergivores,la consommation d’énergie des centres de données aux États-Unis a doublé depuis 2017. Les données gouvernementales prévoient que la moitié de l’électricité utilisée par les centres de données sera consacrée à l’alimentation des outils d’IA d’ici 2028.

L’IA Partout : Un Coût Élevé

L’omniprésence croissante de l’IA dans notre vie quotidienne, des intégrations de Google dans Search, Gmail, Docs et Meet à l’utilisation de l’IA pour les entretiens d’embauche, la création de deepfakes et la triche à l’université, a un coût énergétique critically important. Comme le souligne ce rapport approfondi,tout cela a un coût assez élevé.

FAQ sur la Consommation Énergétique de l’IA

ChatGPT consomme-t-il vraiment autant d’énergie qu’une bouteille d’eau par recherche ? La comparaison est simpliste, mais elle illustre l’idée que l’IA a un coût énergétique non négligeable. Pourquoi la création de vidéos par l’IA est-elle si énergivore ? La génération de vidéos nécessite des calculs beaucoup plus complexes que la génération de texte ou d’images, ce qui se traduit par une consommation d’énergie plus élevée. Que peut-on faire pour réduire l’impact environnemental de l’IA ? Développer des modèles d’IA plus efficaces, optimiser l’utilisation des centres de données et sensibiliser les utilisateurs à la consommation énergétique de l’IA sont autant de pistes à explorer.