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Derrière les prouesses de l’IA, surtout les LLM comme ChatGPT ou Gemini se cache une réalité moins reluisante. C’est leur appétit insatiable pour l’énergie. Chaque requête, chaque image générée, chaque modèle d’IA entraîné engloutit d’énormes quantités de ressources de la planète. Jusqu’où peut-on aller avant que la facture ne devienne trop lourde ?
L’IA, nous le savons tous, c’est cool, mais cette technologie consomme une quantité des ressources de la planète. Les gigantesques centres de données, les processeurs superpuissants… Entraîner un modèle comme GPT-4, par exemple, demande des milliers de GPU tournant à plein régime pendant des semaines. Par conséquent, la facture énergétique grimpe en flèche et l’impact écologique non négligeable. Alors, peut-on rendre l’IA moins gourmande ?
L’IA et son infini soif des ressources de la planète
Les centres de données qui font tourner les modèles d’IA consomment déjà extrêmement d’énergie. Aux États-Unis, leur consommation est passée de 76 TWh en 2018 à 176 TWh en 2023. La Commission fédérale de régulation de l’énergie (FERC) a même refusé une demande d’Amazon pour acheter 180 MW d’électricité directement à une centrale nucléaire. Pourquoi ? Parce que cela aurait mis en péril l’équilibre du réseau électrique.
Le vrai problème, c’est du côté de la demande. Depuis AlexNet en 2012, l’IA ne cesse de grandir. Aujourd’hui, les modèles comme GPT-4 comptent des milliards de paramètres. Ils nécessitent toujours plus de calculs, donc plus d’énergie. Et avec l’intégration de l’IA dans des services comme Google Search, cette consommation va encore s’accélérer.
Mais quelle est la vraie consommation d’un modèle d’IA comme ChatGPT ? C’est difficile à dire. Google estime qu’une requête classique consomme 0,3 W contre 2,9 W pour une requête IA. Mais ces chiffres sont contestés par les chercheurs. En réalité, personne ne sait exactement combien d’énergie consomme un modèle comme GPT-4, car OpenAI et Google ne publient pas leurs données.
Sans transparence, c’est donc impossible de mesurer précisément l’impact écologique de l’IA et d’y remédier. Certains chercheurs appellent donc à la mise en place d’un protocole de test standardisé, validé par des pairs, pour évaluer la consommation réelle des modèles.
Des chercheurs veulent rendre l’IA plus efficace
La bonne nouvelle, c’est que des solutions existent pour réduire l’appétit énergétique de l’IA. Parmi elles, nous retrouvons l’élagage des réseaux neuronaux. On supprime les connexions inutiles d’un modèle d’IA après son entraînement. Un peu comme si l’on supprimait les lignes de code redondantes d’un programme.
Il y a aussi la quantification où l’on réduit la précision des calculs pour alléger la charge. Une valeur stockée sur 32 bits peut parfois être ramenée à 8 bits sans perte significative de performance. Par ailleurs, il y a l’optimisation logicielle. Nvidia, par exemple, a réussi à améliorer l’efficacité énergétique de ses GPU en affinant ses algorithmes.
Perseus est également une autre innovation intéressante. C’est un outil qui ajuste dynamiquement la vitesse des GPU pour éviter le gaspillage d’énergie. En ralentissant certains processeurs sans impacter la vitesse globale d’entraînement, il permettrait de réduire la consommation d’un modèle comme GPT-3 de 30 %.
L’IA est là pour durer, et sa consommation des ressources de la planète va continuer à s’accroître. Heureusement, la recherche avance pour améliorer son efficacité. Par contre, si on veut éviter une crise énergétique, il va falloir que les entreprises jouent la carte de la transparence et adoptent des solutions plus vertes.
Selon vous, faut-il réguler l’essor de l’IA pour éviter qu’elle ne puise toutes les ressources de notre planète, ou devrons-nous l’innovation suivre son cours ? Votre avis nous intéresse !
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