Le développement de l’intelligence artificielle (IA) générative fait grimper toujours plus la consommation d’électricité des géants des nouvelles technologies.
Ce sont les résultats de quelques données obtenues par des chercheurs et associations, malgré le manque de transparence des grandes entreprises du secteur. Cette consommation vorace d’énergie interroge, alors que les effets du changement climatique se font de plus en plus explicites et forts.
L’année 2024 devrait être la plus chaude jamais enregistrée sur Terre, a averti jeudi 7 novembre l’observatoire européen Copernicus. Pour espérer contenir le réchauffement de la planète provoqué par les activités humaines, l’Agence internationale de l’énergie (AIE) a encore rappelé en octobre que la transition énergétique doit aller beaucoup plus vite.
À l’heure où le monde est appelé à abandonner les énergies fossiles et passer aux énergies renouvelables, la consommation d’électricité dévorante de l’intelligence artificielle générative suscite des questions.
Deux sources de consommation : l’entraînement du modèle et l’utilisation des IA
Il faut distinguer deux sources de consommation d’énergie quand on parle d’intelligence artificielle générative : d’abord, le fait de construire et d’entraîner les modèles sur lesquels s’appuient des plateformes comme ChatGPT (de l’entreprise OpenAI), Midjourney ou encore Gemini (appartenant à Alphabet, la maison mère de Google). Si on interroge ChatGPT à ce sujet, le robot répond que sa version grand public la plus récente, GPT4, « a nécessité une énorme quantité ‘énergie pour son entraînement ». Open AI – soutenue financièrement par Microsoft – ne donne pas plus de précisions.
La seconde source de consommation d’énergie liée à l’IA est son utilisation directe par les clients ou le grand public. « L’IA générative a un impact plus important qu’une recherche Google par exemple », souligne Samuel Rincé, président et co-fondateur de l’association GenAI Impact. « Par exemple, l’utilisation pendant un mois de ChatGPT [dans son modèle précédent, GPT 3.5] par ses millions d’utilisateurs, représente près de 10 000 tonnes d’équivalent CO2. Si on le compare aux émissions aériennes, cela correspond à plusieurs centaines de vols entre Paris et New York », poursuit-il, citant les chiffres d’une étude menée avec Data for Good en 2023. C’est bien plus que l’énergie nécessitée pour la construction et l’entraînement du modèle.
Générer une image épuise la moitié d’une batterie de smartphone
De plus, pour générer des images et non du texte, les robots d’intelligence artificielle sont encore plus gourmands en énergie. Le modèle de génération d’image « le moins performant » vide de moitié la batterie d’un smartphone moyen pour créer une seule image, estime la start-up nord-américaine Hugging Face, dans une étude menée avec la Carnegie Mellon University et publiée le 15 octobre.
Mais les scientifiques ont du mal à accéder à de données complètes et précises de la part des géants des nouvelles technologies. D’une part, « une bonne partie des modèles [d’intelligence artificielle] sont hébergés dans le cloud » et non sur l’ordinateur des utilisateurs, souligne Gaël Varoquaux, directeur de recherches à l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria). Cela rend difficile d’obtenir des données précises sur la quantité d’électricité consommée par ces modèles, ainsi que son origine, fossile ou non.
D’autre part, « on manque aussi de données sur les comportements des gens », la manière dont les clients et le grand public utilisent les IA génératives. « Chaque requête consomme de l’énergie, et si le nombre de requêtes ne fait qu’augmenter, la consommation totale augmente » elle aussi, explique Gaël Varoquaux, à la tête d’une équipe de chercheurs spécialisés dans le machine learning (apprentissage automatique). Pour chiffrer cette consommation avec précision, « il faut être capable de mesurer ce qu’il se passe dans les centres de calcul [ou data centers] des grandes entreprises. Les chercheurs externes ne peuvent pas le faire. Cela ne peut qu’être des gens qui travaillent dans ces centres de calcul », regrette-t-il. Les entreprises fournissent parfois des données au compte-gouttes, « mais les chiffres sont remis en question », conclut le chercheur.
En Irlande, les data centers consomment 20% de l’électricité du pays
Les centres de données installés en Irlande, notamment utilisés pour l’intelligence artificielle, consomment 20% de l’électricité du pays, estime l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Pour l’instant, ce chiffre est de 4 % aux États-Unis, mais il est en constante augmentation.
D’après l’agence, les investissements pour la construction de nouveaux centres de données aux États-Unis ont doublé en l’espace de deux ans seulement. Pour répondre à une consommation d’électricité toujours plus grande, les énergies renouvelables ne suffisent pas. Les géants des nouvelles technologies ont recours également aux énergies fossiles. De plus, Microsoft, Google et Amazon ont tous les trois annoncé ces dernières semaines plusieurs milliards de dollars d’investissement dans des centrales nucléaires aux États-Unis
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Commentaire lu
il n’y a finalement pas de différence entre la bêtise humaine et celle de l’IA puisqu’elle n’est pas capable d’évaluer qu’elle est en train de se saborder par sa consommation !?