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Surprenant, mais vrai : créer une image IA consomme autant d’énergie que des activités quotidiennes simples. Ce constat invite à une réflexion plus profonde sur l’empreinte énergétique de nos actions numériques.
Selon une étude récente, transformer du texte en images avec des IA comme Dall-E ou Midjourney entraîne une empreinte carbone notable. En effet, créer une image IA pourrait consommer autant d’énergie que charger votre smartphone. Cette révélation, publiée vendredi, éclaire pour la première fois l’impact environnemental des modèles d’IA générative.
Créer une image IA, plus qu’un simple clic
Des programmes populaires tels que Dall-E et Midjourney, utilisés pour créer une image IA, peuvent émettre plus de carbone qu’un trajet de voiture de quatre miles.
Selon le Dr. Sasha Luccioni, à l’origine de cette étude, beaucoup sous-estiment l’impact environnemental de l’IA. Ils la perçoivent comme une entité numérique sans conséquences concrètes. Chaque interrogation d’un modèle d’IA, comme lorsqu’on crée une image IA, entraîne cependant un coût environnemental non négligeable.
L’énergie dissimulée dans les modèles d’IA
L’analyse menée par Hugging Face et Carnegie Mellon a révélé que la tâche de transformer du texte en images est particulièrement énergivore pour les modèles d’IA génératifs. Après avoir testé 88 modèles sur 30 ensembles de données, il s’avère que les grands modèles polyvalents, tels que ChatGPT, consomment plus d’énergie. Cela est particulièrement vrai lorsqu’ils sont sollicités pour créer une image IA.
Cette étude est la première à évaluer l’impact carbone et énergétique des modèles d’IA générative. Le Dr. Luccioni souligne le paradoxe des modèles polyvalents comme ChatGPT. Ils sont conviviaux, mais énergivores. Les utilisateurs peuvent demander à un chatbot de créer une image IA sans effort, mais à quel prix énergétique ?
Un coût énergétique à ne pas sous-estimer
Le Dr Luccioni insiste sur la nécessité d’une prise de conscience autour de l’IA générative. Lorsqu’on utilise ces technologies pour créer une image IA, il est crucial de peser le coût énergétique face aux avantages obtenus. L’étude a évalué divers modèles de générateur d’images IA, incluant Stable Diffusion XL de Stability.AI, notoirement inefficace sur le plan énergétique.
Bien que l’étude n’ait pas inclus les modèles les plus populaires comme DALL-E ou Midjourney de ChatGPT, plus volumineux et utilisés, elle souligne un aspect important. ChatGPT-4 possède 1 760 milliards de paramètres, nécessitant une quantité considérable de calculs pour chaque requête. Cela s’applique particulièrement à la création d’images IA.
Le Dr. Luccioni reconnaît les avantages des modèles génératifs polyvalents dans certains domaines. Cependant, elle reste sceptique quant à leur nécessité dans des contextes aux tâches bien définies. La création d’images IA, bien que pratique, entraîne donc un coût énergétique qu’il ne faut pas ignorer.
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