L'IA a un appétit énergétique plus élevé, ce qui exige de nouvelles solutions de durabilité
- Les opérations d'IA générative consomment plusieurs fois plus d'énergie que le cloud computing traditionnel.
- L'IA nécessite également de grands volumes d'eau pour refroidir les grappes de GPU, ce qui exerce une pression supplémentaire sur les ressources naturelles.
- La disponibilité limitée des énergies renouvelables et les émissions de carbone sont également des sources d'inquiétude.
La demande énergétique de la technologie de l'intelligence artificielle est l'un des sujets les plus couramment discutés dans les cercles technologiques. Bien qu'elle consomme de l'énergie à l'échelle des besoins d'un pays entier, elle a également une forte empreinte carbone.
ChatGPT d'OpenAI, qui est le produit d'IA le plus célèbre à l'époque, consomme de l'électricité capable d'alimenter 23 000 foyers américains de taille moyenne quotidiennement pour générer des réponses à 195 millions de requêtes d'utilisateurs. C'est comme alimenter une petite ville.
Ce sont souvent nos petites habitudes qui accélèrent la consommation énergétique de l'IA, ainsi que le développement chez les géants de la technologie et les startups. Jetons un coup d'œil.
Nous ne ressentons souvent pas la consommation énergétique de l'IA
À l'ère numérique, presque toutes nos tâches ont un lien avec la puissance de calcul d'une manière ou d'une autre. La plupart des choses qui se produisent à la vue de tous sont connectées à un ordinateur intégré quelque part.
Par exemple, lorsque nous payons à la caisse d'un magasin et passons notre carte, une longue chaîne de transactions se produit sur un vaste réseau que nous ne voyons pas.
Lorsque nous passons à une barrière de péage, le système nous facture, mais nous ne le voyons pas. Il en va de même lorsque nous naviguons sur les cartes ; tandis que nous ne voyons que notre téléphone, il y a un centre de données quelque part qui stocke et traite les données pour nous guider sur notre appareil.
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Toutes ces transactions informatiques qui se produisent lorsque nous faisons quoi que ce soit en ligne ou sur un appareil sont effectuées par un processus appelé inférence, qui consomme beaucoup d'énergie. Bien que des entreprises comme OpenAI, Meta ou Alphabet ne divulguent pas leurs chiffres réels de consommation énergétique, le Dr Sasha Luccioni de Hugging Face a laissé entendre les coûts plus élevés associés à l'entraînement et à l'inférence de l'IA. Elle a écrit dans un tweet, mentionnant l'entraînement de l'IA, que :
« Nous avons dépensé 100 millions de dollars en calcul juste pour donner à votre chatbot une voix sexy ! »
En mentionnant l'inférence, elle a noté :
« Chaque fois que vous recherchez dans vos photos, vous utilisez autant d'énergie que votre quartier entier ! » Sasha Luccioni.
Juste pour vous donner une idée de ce que ces systèmes d'IA gourmands en énergie pompent du réseau. Lucioni a étudié l'IA pendant longtemps, et elle dit que passer d'une approche d'IA non générative à une IA générative peut faire une différence de jusqu'à 40 fois plus d'énergie pour la même tâche.
Quels chiffres énergétiques regardons-nous ?
À mesure que l'adoption de l'IA augmente, on estime que la consommation énergétique des centres de données doublera presque d'ici 2026 au niveau mondial, nécessitant plus de 1000 térawattheures.
En janvier, l'Agence internationale de l'énergie (AIE) a publié sa prédiction de la consommation énergétique mondiale pour les deux prochaines années. La nouveauté était que les projections sur la quantité d'électricité utilisée par les centres de données, les cryptomonnaies et l'intelligence artificielle étaient également incluses pour la première fois.
« La consommation totale d'électricité des centres de données pourrait atteindre plus de 1000 TWh en 2026. Cette demande est à peu près équivalente à la consommation d'électricité du Japon. » Source : AIE.
En regardant les chiffres, on ignore comment nous atteindrons un avenir énergétique durable avec l'adoption croissante de la technologie dans tous les secteurs. Actuellement, la consommation d'IA est devenue une grande partie des charges de travail dans les centres de données, des petits serveurs d'inférence de bord aux grands clusters d'entraînement d'IA.
Les émissions de carbone augmentent
Pour simplifier les données mentionnées ci-dessus, la consommation énergétique aura une empreinte carbone équivalente à 80 millions de véhicules à essence. De nombreux facteurs supplémentaires s'ajoutent également rapidement.
Prenons par exemple un GPU (unité de traitement graphique). Il chauffera davantage s'il est utilisé intensivement et émettra plus de chaleur. Imaginez un centre de données avec des milliers de ces unités fonctionnant en piles et la quantité de chaleur qu'elles produiraient. Différentes approches ont été adoptées pour les refroidir. La plupart du temps, le refroidissement par eau est adopté, ce qui augmente certainement la consommation d'eau et la consommation énergétique pour faire circuler cette eau.
« L'entraînement et les charges de travail très denses – ils doivent être dans un environnement plus efficace. Et s'ils ne le sont pas, nous allons exercer une pression énorme sur les réseaux électriques non seulement en Europe mais dans le monde entier, et nous aurons de vrais problèmes à venir au cours des cinq à dix prochaines années. » Dominic Ward, PDG de Verne Global.
À mesure que le nombre de centres de données augmente et que le centre actuel s'agrandit et s'adapte aux capacités de l'IA, plus de chaleur sera produite, affectant l'écosystème de notre planète. Une autre préoccupation est que les centres de données étendent désormais leurs opérations à l'échelle mondiale dans des endroits où le charbon et le gaz naturel sont les combustibles principaux pour la production d'énergie.
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En raison de certaines limitations de l'énergie solaire et éolienne, il est beaucoup plus facile de tirer parti de ces sources traditionnelles, et les entreprises se ruent dessus dans la ruée vers l'or de l'IA. Les experts estiment que les milliards d'appareils connectés à Internet produiront 3,5 % du dioxyde de carbone total d'ici l'année prochaine. Ainsi, nous, les utilisateurs, devons également réfléchir : avons-nous besoin de parler à nos machines à laver et d'obtenir des réponses générées par l'IA ?
Les géants de la technologie ont beaucoup plus de responsabilités, mais chacun doit jouer son rôle.
Article de Cryptopolitan par Aamir Sheikh
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Aamir Sheikh
Aamir est journaliste technologique avec près de six ans d'expérience dans les secteurs de la cryptomonnaie et de la technologie. Il est diplômé de l'université MAJ avec un MBA en finance et marketing. Il travaille désormais pour Cryptopolitan, où il rend compte des dernières évolutions des marchés de la cryptomonnaie et des prévisions de prix.
