L’intelligence artificielle (IA) est devenue une partie intégrante de nos vies, alimentant tout, des chatbots aux modèles linguistiques. Cependant, la véritable consommation d’énergie de l’IA reste un mystère. Alors que des estimations existent, elles ne donnent qu’un aperçu de la consommation totale d’énergie de l’IA en raison de la nature hautement variable des modèles d’apprentissage automatique. Ce manque de transparence de la part d’entreprises comme Meta, Microsoft et OpenAI complique encore le calcul.
Un facteur connu est le contraste frappant entre la formation des modèles d’IA et leur déploiement pour une utilisation généralisée. La formation de ces modèles est incroyablement énergivore et peut consommer d’énormes quantités d’électricité. Par exemple, il est estimé que la formation de grands modèles linguistiques comme GPT-3 nécessite près de 1 300 mégawattheures (MWh) d’électricité, l’équivalent de la consommation annuelle de 130 foyers américains. En comparaison, diffuser une heure de contenu sur Netflix ne nécessite que 0,8 kWh d’électricité.
Pourtant, il reste difficile d’évaluer les coûts énergétiques des systèmes d’IA de pointe actuels. D’une part, les modèles d’IA ne cessent de croître en taille, ce qui pourrait augmenter la consommation d’énergie. D’autre part, les entreprises pourraient mettre en œuvre des méthodes écoénergétiques, contrecarrant ainsi l’augmentation des coûts énergétiques.
Le virage vers la discrétion au sein de l’industrie de l’IA a également entravé les estimations précises. Les entreprises sont devenues plus discrètes sur leurs régimes de formation et les détails matériels. Par conséquent, il est difficile de déterminer la consommation d’énergie des derniers modèles d’IA tels que ChatGPT et GPT-4. Ce voile de secret découle non seulement de la concurrence, mais sert également de défense contre d’éventuelles critiques sur l’utilisation frivole de l’énergie, souvent en comparaison avec le gaspillage des cryptomonnaies.
Alors que la révolution de l’IA se poursuit, il est essentiel de prendre en compte les coûts énergétiques cachés et de développer des méthodologies pour quantifier et améliorer l’efficacité énergétique. Comprendre l’impact énergétique réel de l’IA nous guidera vers des avancées technologiques durables tout en minimisant les conséquences environnementales.
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