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L’IA générative a captivé le monde avec des outils comme ChatGPT ou DALL-E. Ces modèles créent des analyses, des images et même des interactions émotionnelles en quelques clics. Cependant, loin de l’apparente magie, ces IA reposent sur caractérisée par une forte consommation énergétique et de ressources.
Chaque requête passe par des centres de données remplis de serveurs massifs, qui consomment électricité, eau et autres ressources pour fonctionner et rester refroidis. Cette consommation génère d’importantes émissions de carbone. Cela soulève des questions sur l’impact environnemental de cette technologie.
L’IA générative, selon ses défenseurs, est une avancée sociétale majeure. Rick Stevens, directeur adjoint du laboratoire national d’Argonne, estime qu’elle « accélère tout ce que vous voulez faire ». Elle améliore la productivité, facilite l’apprentissage et révolutionne des domaines comme la santé, l’urbanisme ou la météorologie.
Cependant, Alex de Vries, fondateur de Digiconomist, met en garde contre ses exigences énergétiques croissantes. Former un modèle d’IA peut consommer plus d’énergie qu’une centaine de foyers américains en un an. Utiliser ces modèles au quotidien multiplie leur empreinte écologique. Par exemple, une requête à ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google classique.
Des estimations qui divisent les experts
Bien que certains chercheurs, comme David Patterson de Google, remettent en question la précision de ces données, les tendances sont claires. Entre 2019 et 2023, Google et Microsoft ont vu leur consommation énergétique doubler, en partie à cause de l’essor de l’IA générative. De Vries a estimé que ce secteur pourrait bientôt consommer autant d’énergie que les Pays-Bas en une année.
La production d’électricité n’est pas la seule préoccupation. Chaque requête ChatGPT consomme également des quantités significatives d’eau, utilisées pour refroidir les serveurs via des systèmes à évaporation. Une étude de 2023 a révélé qu’une dizaine de requêtes consommaient un demi-litre d’eau, une donnée jugée sous-estimée.
Des solutions pour un futur durable
Malgré ces défis, des solutions existent pour rendre l’IA générative plus durable. Lynn Kaack, experte en informatique et politique publique, appelle à une transparence accrue des entreprises sur leurs pratiques énergétiques. Réglementer les utilisations de l’IA pourrait également limiter les applications inutiles, comme la création de mèmes, pour privilégier des projets essentiels, tels que la prévision des ouragans.
Par ailleurs, des mesures techniques peuvent réduire l’impact environnemental. Entraîner des modèles lors de pics d’énergie renouvelable ou adopter des systèmes de refroidissement en boucle fermée en réutilisant l’eau, sont des pistes prometteuses. « Ces choix impliquent des compromis », explique Shaolei Ren, chercheur à l’Université de Californie, mais ils sont nécessaires pour préserver l’environnement.
L’IA générative est une technologie à fort potentiel, mais ses coûts environnementaux ne peuvent être ignorés. En adoptant des pratiques responsables et en optimisant ses infrastructures, le secteur peut évoluer sans mettre en péril notre planète. Comme le souligne Andrew Chien, informaticien à l’Université de Chicago : « Le progrès implique des coûts, mais ignorer les impacts serait une erreur encore plus coûteuse. »
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On n’a pas besoin de l’IA pour ça, nous sommes en bonne voie !
Les plates-formes de streaming (netflix, youtube, prime vidéo, etc.) ont un impact environnemental bien plus élevé que l’IA en termes d’émission de Co2, de consommation d’eau et de ressources minérales et ça personne n’en parle…