L’Intelligence Artificielle (IA) générative, cette technologie fascinante qui alimente les chatbots et les générateurs d’images, a un coût : une empreinte carbone significative. Mais toutes les IA ne sont pas également polluantes.
En tant que chercheur en IA, je m’inquiète souvent du coût énergétique de la construction de modèles d’IA. Plus l’IA est puissante, plus elle consomme d’énergie. Qu’est-ce que l’émergence de modèles d’IA générative de plus en plus puissants signifie pour l’empreinte carbone future de notre société ?
L’IA générative peut créer des sorties beaucoup plus complexes, comme une phrase, un paragraphe, une image ou même une courte vidéo. Elle est depuis longtemps utilisée dans des applications comme les haut-parleurs intelligents pour générer des réponses audio, ou dans l’autocomplétion pour suggérer une requête de recherche. Cependant, elle a récemment acquis la capacité de générer un langage humain et des photos réalistes.
Le coût énergétique exact d’un seul modèle d’IA est difficile à estimer, et comprend l’énergie utilisée pour fabriquer l’équipement informatique, créer le modèle et utiliser le modèle en production. En 2019, des chercheurs ont découvert que la création d’un modèle d’IA générative appelé BERT avec 110 millions de paramètres consommait l’énergie d’un vol transcontinental aller-retour pour une personne. Les chercheurs estiment que la création du bien plus grand GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, a consommé 1 287 mégawattheures d’électricité et généré 552 tonnes d’équivalent dioxyde de carbone, l’équivalent de 123 véhicules à essence conduits pendant un an. Et cela, avant même que les consommateurs commencent à l’utiliser.
La taille n’est pas le seul prédicteur des émissions de carbone. Le modèle BLOOM en libre accès, développé par le projet BigScience en France, est de taille similaire à GPT-3 mais a une empreinte carbone beaucoup plus faible, consommant 433 MWh d’électricité en générant 30 tonnes de CO2eq. Une étude de Google a révélé que pour la même taille, l’utilisation d’une architecture de modèle et d’un processeur plus efficaces et d’un centre de données plus vert peut réduire l’empreinte carbone de 100 à 1 000 fois.
Les modèles plus grands consomment plus d’énergie pendant leur déploiement. Il y a peu de données sur l’empreinte carbone d’une seule requête d’IA générative, mais certaines estimations de l’industrie la situent à quatre ou cinq fois plus élevée que celle d’une requête de moteur de recherche. À mesure que les chatbots et les générateurs d’images deviennent plus populaires, et que Google et Microsoft intègrent des modèles de langage IA dans leurs moteurs de recherche, le nombre de requêtes qu’ils reçoivent chaque jour pourrait augmenter demanière exponentielle.
Les chatbots d’IA, les moteurs de recherche et les générateurs d’images sont rapidement en train de se généraliser, ajoutant à l’empreinte carbone de l’IA. Il y a quelques années, peu de personnes en dehors des laboratoires de recherche utilisaient des modèles comme BERT ou GPT. Cela a changé le 30 novembre 2022, lorsque OpenAI a lancé ChatGPT. Selon les dernières données disponibles, ChatGPT a reçu plus de 1,5 milliard de visites en mars 2023. Microsoft a intégré ChatGPT dans son moteur de recherche, Bing, et l’a rendu disponible à tous le 4 mai 2023. Si les chatbots deviennent aussi populaires que les moteurs de recherche, les coûts énergétiques du déploiement des IA pourraient vraiment s’accumuler. Mais les assistants IA ont beaucoup plus d’utilisations que la simple recherche, comme la rédaction de documents, la résolution de problèmes mathématiques et la création de campagnes de marketing.
Un autre problème est que les modèles d’IA doivent être constamment mis à jour. Par exemple, ChatGPT a été formé uniquement sur des données allant jusqu’à 2021, il ne sait donc rien de ce qui s’est passé depuis. L’empreinte carbone de la création de ChatGPT n’est pas une information publique, mais elle est probablement beaucoup plus élevée que celle de GPT-3. Si elle devait être recréée régulièrement pour mettre à jour ses connaissances, les coûts énergétiques augmenteraient encore.
Un avantage est que demander à un chatbot peut être un moyen plus direct d’obtenir des informations qu’en utilisant un moteur de recherche. Au lieu d’obtenir une page pleine de liens, vous obtenez une réponse directe comme vous le feriez d’un humain, en supposant que les problèmes de précision sont atténués. Accéder plus rapidement à l’information pourrait potentiellement compenser l’augmentation de l’utilisation de l’énergie par rapport à un moteur de recherche.
L’avenir est difficile à prévoir, mais les grands modèles d’IA générative sont là pour rester, et les gens se tourneront probablement de plus en plus vers eux pour obtenir des informations. Par exemple, si un étudiant a besoin d’aide pour résoudre un problème de mathématiques maintenant, il demande à un tuteur ou à un ami, ou consulte un manuel. À l’avenir, il demandera probablement à un chatbot. Il en va de même pour d’autres connaissances d’expert, comme les conseils juridiques ou médicaux.
Bien qu’un seul grand modèle d’IA ne va pas ruiner l’environnement, si mille entreprises développent des bots d’IA légèrement différents pour des objectifs différents, chacun utilisé par des millions de clients, l’utilisation de l’énergie pourrait devenir un problème. Il est nécessaire de faire plus de recherches pour rendre l’IA générative plus efficace. La bonne nouvelle est que l’IA peut fonctionner avec de l’énergie renouvelable. En amenant le calcul là où l’énergie verte est plus abondante, ou en programmant le calcul pour des moments de la journée où l’énergie renouvelable est plus disponible, les émissions peuvent être réduites d’un facteur de 30 à 40, par rapport à l’utilisation d’un réseau dominé par les combustibles fossiles.
Enfin, la pression sociétale peut être utile pour encourager les entreprises et les laboratoires de recherche à publier les empreintes carbone de leurs modèles d’IA, comme certains le font déjà. À l’avenir, peut-être que les consommateurs pourraient même utiliser cette information pour choisir un chatbot « plus vert ».
