Une Consommation Énergétique en Hausse
L’accroissement rapide du développement de l’intelligence artificielle s’accompagne d’une augmentation significative de sa consommation énergétique. Cette situation soulève une problématique cruciale, à la fois pour la communauté scientifique et pour le secteur technologique, concernant l’empreinte énergétique de ces technologies avancées. Il est projeté que l’IA pourrait, à terme, consommer autant d’énergie qu’une nation entière, soulignant l’urgence de prendre en considération cette consommation dans les développements futurs.
Une étude menée par Alex de Vries et publiée dans la revue Joule révèle l’importance de la consommation énergétique liée à l’utilisation des modèles d’IA génératifs, tels que les grands modèles de langage. À titre d’exemple, le modèle GPT d’OpenAI, qui alimente ChatGPT, pourrait nécessiter jusqu’à 564 MWh d’électricité par jour, ce qui équivaut à la consommation annuelle de 45 ménages français.
Cette consommation résulte tant de l’interaction avec les utilisateurs que de la phase d’entraînement des modèles, qui exige d’immenses quantités d’énergie pour traiter de vastes ensembles de données.
Le Paradoxe de Jevons
L’étude de De Vries met également en lumière le Paradoxe de Jevons, selon lequel l’amélioration de l’efficacité énergétique des machines entraîne souvent une augmentation de leur utilisation et, par conséquent, une hausse de la consommation énergétique globale.
Dans le domaine de l’IA, cette dynamique est exacerbée par l’intégration croissante de l’IA dans nos services quotidiens, tels que la recherche en ligne ou la gestion des courriels, pouvant significativement accroître la demande énergétique.
Vers une IA Durable ?
La question de la durabilité et de l’efficacité énergétique de l’IA se pose avec acuité. Bien que des efforts soient déployés pour améliorer l’efficience des composants matériels et logiciels, l’augmentation de l’utilisation des ressources semble inévitable.
L’impact environnemental de l’IA est considérable : on notera que les centres de données essentiels au développement de l’IA ont consommé entre 0,9 % et 1,3 % de l’électricité mondiale en 2021.
Repenser l’Évaluation des Modèles d’IA
Avec l’augmentation notable de la consommation énergétique attribuée à l’intelligence artificielle, l’heure est à une refonte des critères utilisés pour évaluer les modèles d’IA. Les standards traditionnels, qui privilégiaient la précision, la vitesse d’exécution et la capacité à généraliser, doivent désormais faire place à une nouvelle dimension cruciale : l’efficience énergétique.
L’adoption de cette perspective changeante n’est pas seulement un impératif écologique; elle constitue également une opportunité de repenser la conception des modèles d’IA pour qu’ils soient intrinsèquement plus respectueux de l’environnement. En mettant l’accent sur la réduction de l’empreinte carbone, cette approche vise à encourager le développement de technologies d’IA qui sont non seulement avancées sur le plan technique, mais aussi alignées avec les principes du développement durable.
L’IA au Service du Développement Durable
Malgré son statut de grand consommateur d’énergie, l’IA détient le potentiel d’optimiser l’utilisation énergétique et de promouvoir le développement durable. Elle peut, par exemple, prédire et améliorer la gestion de la demande énergétique, accroître l’efficacité énergétique dans l’industrie, favoriser l’intégration des énergies renouvelables et optimiser l’utilisation des ressources dans l’agriculture.
L’Intelligence Artificielle, tout en étant une source significative de consommation énergétique, offre des avenues prometteuses pour un avenir plus durable. L’intégration de critères d’évaluation centrés sur l’efficience énergétique est essentielle pour minimiser son impact écologique tout en maximisant son potentiel en matière de développement durable. La sensibilisation et les efforts dans cette direction sont cruciaux pour garantir que l’IA joue un rôle positif dans notre futur énergétique et environnemental.
