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Une vidéo IA de cinq secondes engloutit autant d’énergie qu’un appareil ménager utilisé pendant des heures.
Souvenez-vous du trend des portraits façon Ghibli générés via ChatGPT-4. L’engouement fut tel que les serveurs d’OpenAI ont flanché. Aussi ludique soit-il, on a peut-être creusé un petit trou dans la couche d’ozone ce jour-là. Générer une vidéo ou une image en quelques secondes avec l’IA a un prix environnemental, et pas seulement en GPU. Je n’invente rien, c’est une récente étude publiée par le MIT Technology Review qui l’affirme.
L’énergie colossale des IA
Chaque requête envoyée à une IA mobilise une quantité d’énergie équivalente à une heure de micro-ondes. Cette dépense s’explique par l’activité intense des centres de données, de plus en plus sollicités.
Les LLM brillent par leur puissance, mais pas par leur sobriété énergétique. D’après l’étude du MIT Technology Review, une réponse basique de chatbot consomme entre 114 et 6 700 joules. C’est l’équivalent de moins d’une seconde à huit secondes d’utilisation d’un micro-ondes.
Mais dès qu’on passe au multimodal, les chiffres s’emballent. Générer une vidéo IA de cinq secondes requiert environ 3,4 millions de joules, soit 2,9 kilowattheures d’énergie. L’équivalent de trois heures et demie de cuisson continue.
Depuis 2017, la consommation énergétique des centres de données a doublé et les projections inquiètent aussi. L’IA représentera la moitié de cette demande d’ici 2028.
À cela s’ajoute une consommation d’eau massive, nécessaire au refroidissement des serveurs, qui accentue encore l’empreinte écologique de ces infrastructures.
L’innovation pèse lourd
Avant l’essor de l’IA, les gains d’efficacité en énergie et diverses initiatives avaient permis de stabiliser la consommation des centres de données. L’engouement pour des outils comme ChatGPT ou les générateurs de vidéos vient briser cet équilibre.
La majorité des utilisateurs ignore encore l’impact environnemental de ces usages. L’IA sert souvent à des fins ludiques, sans que l’on mesure l’ampleur de l’infrastructure qu’elle mobilise en arrière-plan.
Pour faire face à cette nouvelle donne, certains acteurs comme Microsoft explorent des sources d’énergie plus propres, dont le nucléaire. D’autres misent sur le développement de puces plus sobres et de systèmes de refroidissement plus efficaces.
Si l’impact individuel reste marginal, une prise de conscience collective pourrait pousser les entreprises à adopter des approches plus durables. L’IA, moteur d’innovation, ne doit pas devenir un poids pour la planète.
Sans planification sérieuse, sa généralisation risque d’aggraver la pression sur les ressources. À l’image des secteurs du transport ou de l’alimentation, son empreinte carbone mérite une attention urgente.
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