La relation entre l’IA et le climat est plus compliquée qu’on pourrait le penser. C’est parce que cette relation est tendue par les besoins énergétiques des modèles d’IA. Les grands modèles de langage (LLM), qui sont les systèmes back-end derrière les chatbots comme ChatGPT, sont trop gourmands en énergie et consomment trop de puissance de calcul que leurs homologues de recherche.
Coûts environnementaux et consommation d’énergie
Le coût environnemental du fonctionnement de ces modèles nécessite beaucoup d’électricité et d’eau. L'empreinte carbone de toute l'électricité consommée par ces modèles est bien trop importante et relativement inconnue en raison des différents types de sources de production d'électricité utilisées par les réseaux qui alimentent les centres de données dans les différents endroits où ces modèles sont stockés et fonctionnent.
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, qui est l'un des noms les plus éminents de l'industrie de l'IA, a déclaré que l'IA pourrait apporter une multitude d'avantages aux humains, tels que la guérison du cancer et la résolution des problèmes climatiques. Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a également exprimé des points de vue similaires dans sa lettre aux actionnaires l'année dernière, soulignant le changement climatique comme le problème defi de notre génération. Mentionnant l’IA, il a déclaré :
« peut être un puissant accélérateur dans la lutte contre la crise climatique ».
Source : La rue .
Jensen Huang, PDG de Nvidia, pense également dans le même sens et, comme Nadella, selon lui, l'intelligence artificielle mènera à des percées dans la recherche et la science sur le climat. Malgré ces visions optimistes, les réalités du terrain sont très différentes, du moins en ce qui concerne l’impact climatique.
Llama 3, le dernier modèle de Meta, émettrait 2 290 tonnes de dioxyde de carbone au cours de son entraînement uniquement. Comparez maintenant cela à une voiture à essence moyenne, qui émet une tonne de dioxyde de carbone tous les 2 500 miles parcourus, selon l'agence américaine de l'environnement. Agence de Protection (EPA).
Les promesses de durabilité de l’IA
Google s'est fixé pour objectif de réduire ses émissions de carbone à un niveau net nul d'ici 2030, ce qui pourrait être partiellement atteint grâce à des compensations carbone. L'émission de carbone de Google était de 10,2 millions de tonnes en 2022, pour comprendre cela, considérons la Finlande, où l'ensemble du pays a émis 45,8 millions de tonnes de dioxyde de carbone la même année et avec une population de 5,5 millions d'habitants.
L’autre indicateur important de l’impact climatique est l’eau : pour la même année, Google a consommé 5,6 milliards de gallons, avec une augmentation d’une année sur l’autre de 20 %. La majeure partie de cette eau était utilisée par ses centres de données. Google a annoncé qu'il remplacerait 120 % de l'eau qu'il consomme d'ici 2030, mais il n'en a remplacé que 6 % pour la même année, selon un rapport.
Le vice- dent de Microsoft pour l'énergie, Boby Hollis, a également exprimé le même point de vue et a déclaré que leur entreprise continuerait à investir dans les énergies renouvelables et dans d'autres efforts pour atteindre ses objectifs verts. La consommation massive d'énergie de l'IA n'est pas inconnue de l'industrie. En janvier dernier, la déclaration de Sam Altman a fait le tour des médias, dans laquelle il soulignait que l'IA aurait bientôt besoin de percées énergétiques.
Selon Sasha Luccioni, chercheuse en IA et en développement durable , les LLM sont une tendance dont tout le monde essaie de voir ce qui colle, et elle voit plus d'informatique et plus de consommation d'énergie. Mais certains experts estiment qu’il faut réfléchir au rapport coût-bénéfice de ces grands modèles. Ils affirment que l’impact climatique de la formation et de l’exploitation d’un très grand modèle peut être justifié si ce modèle peut être utilisé pour avoir un impact environnemental positif beaucoup plus important.
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