Pourquoi les IA génératives comme ChatGPT et Gemini sont-elles si énergivores ?
Image d'illustration. IAADN
L'intelligence artificielle connaît une adoption croissante dans notre vie quotidienne, mais sa consommation soulève des inquiétudes. Quels enjeux cette consommation d'IA représente-t-elle pour notre avenir ?
Tl;dr
- L’IA génère de l’énergie et des coûts computationnels importants.
- Les grands modèles génératifs ont une empreinte carbone significative.
- La recherche en IA frugale vise à réduire cette empreinte.
Le coût caché de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) s’est indéniablement imposée dans notre quotidien, avec une utilisation sans cesse croissante. Cependant, la consommation énergétique de l’IA est une préoccupation majeure.
Au Sommet pour l’action sur l’intelligence artificielle à Paris, des engagements pour un futur européen centré sur l’IA ont été pris par des personnalités politiques et des entreprises. Les grands modèles de langage comme ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google/DeepMind sont devenus des outils incontournables en très peu de temps. Cependant, ces avancées cachent des coûts de calcul, et donc énergétiques, considérables.
L’empreinte écologique de l’IA
La consommation énergétique de l’IA, et donc son empreinte écologique, ne peut plus être ignorée. Un modèle génératif de texte comme un chatbot repose sur un ensemble de paramètres numériques ajustés à partir de données pour accomplir une tâche spécifique. Ces modèles nécessitent des infrastructures de calcul de plus en plus puissantes.
Le coût énergétique de l’IA nécessite une réflexion approfondie. Un modèle de 176 milliards de paramètres, appris en 2023, a un impact carbone de 50,5 tonnes équivalent CO2 et est déjà considéré comme obsolète aujourd’hui.
Vers une IA frugale
La frugalité en IA consiste à limiter l’utilisation de ressources (calcul, mémoire, données, énergie) et à concevoir des modèles capables de s’adapter à ces contraintes. L’objectif est d’optimiser chaque étape, du choix de l’architecture à la collecte des données, afin de réduire l’empreinte environnementale.
La recherche sur l’IA frugale a pour ambition de replacer la pertinence, l’impact sociétal et la soutenabilité au cœur de la recherche. Cela permettra de créer une IA orientée vers le bien commun, s’appuyant sur des ressources maîtrisées, plutôt que sur la surenchère permanente en taille et en puissance de calcul.