Juliette Raynal
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En 2027, l'intelligence artificielle pourrait consommer 85 à 134 térawattheures (TWh) d'électricité, soit une consommation équivalente à celle de l'Argentine ou de la Suède
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En 2027, l'intelligence artificielle pourrait consommer 85 à 134 térawattheures (TWh) d'électricité, soit une consommation équivalente à celle de l'Argentine ou de la Suède ! C'est l'une des principales conclusions de l'étude « The growing energy footprint of artificial intelligence », publiée fin 2023 dans la revue scientifique Joule. Même si ces données doivent être prises avec des pincettes selon plusieurs observateurs, elles ont le mérite de souligner l'enjeu croissant de l'empreinte carbone des modèles d'intelligence artificielle à l'heure où les usages des IA génératives ont explosé (ChatGPT compte désormais 180 millions d'utilisateurs actifs) et où, dans le même temps, les géants américains ont cessé de communiquer sur la consommation énergétique de ces modèles algorithmiques.
Interrogée sur ce point par le site d'information américain The Verge, Judy Priest, directrice technique de l'innovation et des opérations cloud chez Microsoft, a simplement indiqué que l'entreprise « investit actuellement dans le développement de méthodologies pour quantifier la consommation d'énergie et l'impact carbone de l'IA, tout en travaillant sur les moyens de rendre les grands modèles plus efficaces, tant au niveau de l'entraînement que de de son utilisation... » Meta et Open.AI, l'éditeur de ChatGPT, restent, pour leur part, totalement muets.
L'américain Nvidia, grand fabricant de GPU, ces processeurs graphiques indispensables à l'entraînement des meilleures IA, reste également taiseux sur l'empreinte carbone de ses puces. « Il y a donc un trou dans l'analyse du cycle de vie de l'IA qu'on ne peut pas combler », estime ainsi Sasha Luccioni, responsable climat au sein de la startup canadienne Hugging Face et co-autrice d'une étude sur l'empreinte écologique de l'IA, dans une interview accordée à Radio Canada.
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Cette absence de transparence de la part des grandes plateformes est très problématique compte tenu de l'immense popularité des applications reposant sur ces IA génératives, capables de produire du texte et des images à partir de simples demandes en langage courant. Ces IA présentent, une vraie rupture dans l'histoire du numérique en matière de consommation énergétique. En effet, alors que les premiers modèles d'intelligence artificielle spécialisée capables de faire des prédictions, des classifications, ou encore de la reconnaissance de textes, présentaient une consommation proche des outils numériques classiques, celle liée aux modèles d'IA générative est d'une toute autre dimension.
Juliette Raynal
