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Le développement et l'entraînement d'un modèle d'IA mobilise une puissance de calcul élevée, faisant des serveurs IA des systèmes gourmands en énergie. Avec la flambée du coût de l'électricité, combien consomme vraiment l'intelligence artificielle ?
IA et prix de l'électricité : des estimations difficiles à confirmer
Les experts l'avouent, il est difficile de savoir exactement combien l'IA consomme-t-elle d'énergie. D'une manière générale, l'IA consomme beaucoup d'énergie. Néanmoins, certains aspects de la construction de cette technologie sont plus énergivores que d'autres. La formation, par exemple, serait extrêmement gourmande en énergie, consommant bien plus d'électricité que les activités traditionnelles des centres de données.
Par ailleurs, il existe toute une variété de modèles d'apprentissage automatique, chacun pouvant être configuré de manière à réduire considérablement sa consommation d'énergie. Enfin, il est difficile pour les experts d'obtenir des données pertinentes à ce sujet (consommation énergétique et coût) auprès des grandes entreprises technologiques comme Meta ou OpenAI, surtout depuis que l'IA est devenu un produit rentable.
Pour toutes ces raisons, il est difficile d'avoir une vision claire de la consommation énergétique de l'IA. Judy Priest, directrice des nouvelles technologies en charge des opérations cloud et les innovations chez Microsoft, s'est toutefois exprimée sur le sujet, non sur la consommation, mais sur les efforts déployés pour optimiser l'économie d'énergie.
« Microsoft investit actuellement dans le développement de méthodologies pour quantifier la consommation d'énergie et l'impact carbone de l'IA tout en travaillant sur des moyens de rendre les grands systèmes plus efficaces, en à la fois la formation et l'application », déclare-t-elle dans un email adressé à un webzine tech américain.
La consommation énergétique de l'IA en chiffre
Selon les estimations des experts en intelligence artificielle, la formation d'un grand modèle de langage comme GPT-3 par exemple, consomme un peu moins de 1 300 mégawattheures (MWh). Il vous faut autant d'énergie pour regarder Netflix pendant 1 625 000 heures.
Ce chiffre équivaut également à la consommation moyenne de 130 foyers américains par an. Les experts évoquent une tendance à la hausse de cette consommation au fil des années en sachant que les sociétés technologiques proposent des modèles de plus en plus puissants.
Toutefois, face à la flambée des prix de l'électricité, certaines entreprises trouvent les moyens de rendre la formation des modèles d'IA moins énergivore. Quoi qu'il en soit, le monde se rend de plus en plus compte de cette consommation d'énergie, explique Sasha Luccioni, chercheuse chez la société d'IA Hugging Face.
En plus de la formation, il y a le déploiement de l'IA auprès des utilisateurs. Et chaque fois que l'IA est amenée à générer un résultat, elle mobilise une petite quantité d'énergie. Pour une même tâche, cela peut aller de 0,002 kWh pour un simple classement jusqu'à 2,907 kWh pour la génération d'image.
Une consommation énergétique à maîtriser
L'IA serait presque aussi énergivore que les cryptomonnaies, selon les études menées à ce sujet. Un récent rapport de l'International Energy Agency (Agence internationale de l'énergie, basée à Paris) par exemple, vient corroborer cette estimation proposée par Luccioni, qui se veut toutefois prudente.
« Ce n'est certainement pas représentatif des cas d'utilisation de chacun, mais maintenant au moins nous avons quelques chiffres […] Je voulais planter un drapeau sur le sol pour dire commençons par ici », déclare Luccioni. « La révolution de l'IA générative a un coût planétaire qui nous est totalement inconnu », ajoute-t-elle.
Pour Luccioni, les entreprises technologiques devraient fournir une étiquette-énergie pour chaque outil d'IA déployé. Les consommateurs auront ainsi les moyens de comparer l'efficacité énergétique de modèles d'IA utilisés.
Plus globalement, les entreprises, les chercheurs et les décideurs politiques doivent donner la priorité au développement d'une IA économe en énergie à mesure que la technologie progresse. Ce faisant, les utilisateurs peuvent exploiter la puissance de l'IA tout en atténuant son impact environnemental, garantissant ainsi que cette technologie disruptive reste utile sans compromettre les ressources de la planète.
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