L'image d'IA consomme autant d'énergie qu'une charge de téléphone - ChatGPT & co. sont-ils nocifs pour le climat ?

L'IA générative est une technologie puissante utilisée dans divers domaines, du développement de produits à la recherche médicale. Cependant, son utilisation a une empreinte carbone importante. Selon une étude récente menée par des chercheurs de Hugging Face et de l'université Carnegie Mellon, la génération d'une seule image à l'aide de l'IA consomme autant d'énergie que le chargement complet d'un smartphone.

L'étude, dirigée par Sasha Luccioni de Hugging Face, a analysé l'impact de 10 invites sur 88 modèles d'IA différents (basés sur le cloud). L'outil Code Carbon a été utilisé pour mesurer la consommation d'énergie. L'analyse a révélé que la création d'images était l'activité la plus gourmande en carbone et en énergie.

1 000 images équivalent à un trajet de 4,1 miles en voiture

L'utilisation d'un puissant modèle d'IA comme Stable Diffusion XL pour créer 1 000 images génère approximativement la même quantité de dioxyde de carbone que la conduite d'une voiture moyenne à essence sur 4,1 miles, soit environ 1,1 kilogramme de CO₂. Toutefois, les modèles de génération de texte ont une empreinte carbone nettement plus faible.

Le modèle analysé le moins polluant n'a produit qu'autant de CO₂ qu'un trajet de 0,0006 mile dans un véhicule similaire, soit environ 0,002 kilogramme de CO₂. Cependant, si vous considérez les NPU qui sont utilisées localement, par exemple, les applications d'IA peuvent être exploitées d'une manière beaucoup plus efficace sur le plan énergétique.

Les grands modèles d'IA contribuent à l'augmentation des émissions

On pourrait penser que les émissions élevées de CO₂ de l'imagerie d'IA sont dues à la quantité considérable d'énergie nécessaire à la formation, car les modèles d'IA sont formés à partir d'énormes ensembles de données d'images traitées par des superordinateurs. Cependant, la majorité des émissions résulte de l'utilisation réelle plutôt que de l'entraînement de grands modèles.

M. Luccioni estime que l'énergie utilisée pour former de grands modèles linguistiques tels que ChatGPT est dépassée après seulement quelques semaines d'utilisation. Cela s'explique par le fait que ce chatbot populaire compte environ 10 millions d'utilisateurs quotidiens. Des études montrent également que l'utilisation de grands modèles génératifs est nettement plus énergivore que l'utilisation de modèles plus spécifiques qui ne sont nécessaires que pour des tâches précises.

Si vous effectuez une application spécifique, comme une recherche dans les courriels, avez-vous vraiment besoin de ces grands modèles capables de tout faire ? Je dirais que non.

- Sasha Luccioni

Sasha Luccioni espère que ces résultats encourageront la consommation consciente de l'IA générative et la sélection de modèles plus économes en énergie lorsque cela est possible. Les chercheurs souhaitent sensibiliser le public à ce sujet et encourager les entreprises à prendre davantage de responsabilités en ce qui concerne leur empreinte énergétique.

La responsabilité incombe ici à l'entreprise qui crée les modèles et en tire des bénéfices.

- Jesse Dodge, chercheur à l'Allen Institute for AI