Après la littérature et les arts, l’IA générative va-t-elle enfin tuer la planète ?
Une patate chaude : Les algorithmes d’apprentissage automatique ont pris d’assaut le monde, et le monde souffrira probablement des services d’IA générative de plus en plus populaires disponibles via les abonnements en ligne. Pour la première fois, des scientifiques ont calculé la quantité d’énergie dont ces services ont besoin : c’est beaucoup.
Les services d’IA générative sont des machines vraiment spectaculaires qui gaspillent de l’énergie, et la « création » d’images basée sur l’IA est la pire activité possible en matière d’émissions de carbone. Une étude récemment publiée par la startup d’IA Hugging Face et l’Université Carnegie Mellon tente de comprendre l’impact des systèmes d’IA sur la planète, en analysant différentes activités et modèles génératifs.
L’article a examiné la quantité moyenne d’émissions de carbone produites par les modèles d’IA pour 1 000 requêtes, concluant que la génération de texte est une activité nettement moins intensive que la génération d’images. Un chatbot répondant à jusqu’à 1 000 requêtes consomme environ 16 % de l’énergie nécessaire pour une charge complète d’un smartphone, tandis que la génération d’images via un modèle d’IA « puissant » peut consommer autant d’énergie qu’une recharge complète.
La responsable de l’étude, Alexandra Sasha Luccioni, a déclaré que les gens considèrent l’IA comme une « entité technologique abstraite » qui vit sur un « cloud », sans aucun impact sur l’environnement. La nouvelle analyse démontre que chaque fois que nous interrogeons un modèle d’IA, l’infrastructure informatique qui soutient ce modèle a un coût substantiel pour la planète.
L’équipe de Luccioni a calculé les émissions de carbone associées à 10 tâches d’IA populaires, en utilisant la plateforme Hugging Face pour répondre aux questions, générer du texte, classer des images, etc. Les scientifiques ont développé un outil pour mesurer l’énergie utilisée par ces tâches appelé Code Carbon, qui calcule la puissance utilisée par un ordinateur exécutant le modèle d’IA.
Selon l’étude, l’utilisation d’un modèle puissant tel que Stable Diffusion XL pour générer 1 000 images entraîne autant d’émissions de carbone que la conduite d’une voiture à essence « moyenne » sur 4,1 miles. Le modèle le moins gourmand en carbone pour la génération de texte était responsable d’autant de CO2 que la conduite de 0,0006 miles dans un véhicule similaire.
L’utilisation de modèles génératifs vastes et complexes est une affaire beaucoup plus gourmande en énergie que l’emploi de modèles d’IA plus petits formés à des tâches spécifiques, explique en outre l’étude. Les modèles complexes ont été entraînés pour faire plusieurs choses à la fois, ils peuvent donc consommer jusqu’à 30 fois plus d’énergie qu’un modèle plus simple, plus précis et plus simple.
Les chercheurs ont également calculé que les émissions quotidiennes provenant des services d’IA sont nettement supérieures aux émissions associées à la formation des modèles d’IA. Les modèles génératifs populaires comme ChatGPT sont utilisés des millions de fois par jour, et il ne leur faudrait que quelques semaines pour dépasser les émissions de CO2 associées à leur formation.
Vijay Gadepally, chercheur au laboratoire MIT Lincoln, a déclaré que les entreprises qui profitent des modèles d’IA doivent être tenues responsables des émissions de gaz à effet de serre.
