Africa-Press – Burkina Faso. Une intelligence artificielle (IA) générative utilise “30 fois plus d’énergie” qu’un moteur de recherche classique, alerte la chercheuse Sasha Luccioni, spécialisée dans l’impact environnemental de l’IA.
L’outil “CodeCarbon”
Membre de l’OECD.AI, la plateforme dédiée à l’IA créée par l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), Sasha Luccioni souhaite sensibiliser la population à l’empreinte carbone des IA comme ChatGPT ou Midjourney, qui mobilisent des ressources informatiques considérables.
Reconnue comme l’une des 100 personnalités les plus influentes du domaine par le magazine Time en 2024, Sasha Luccioni, d’origine canadienne et russe, se consacre depuis des années à quantifier les émissions de gaz à effet de serre générées par les technologies d’IA. “Je trouve ça particulièrement décevant qu’on utilise l’IA générative pour faire une simple recherche sur Internet”, regrette la chercheuse, rencontrée par l’AFP à la conférence ALL IN sur l’intelligence artificielle à Montréal.
En effet, ces IA nécessitent des capacités de calcul colossales pour s’entraîner sur des milliards de données, ce qui implique des serveurs puissants et énergivores. Comparée à un moteur de recherche qui extrait des informations, ces IA “génèrent de nouvelles informations”, ce qui rend le processus “beaucoup plus énergivore”, souligne-t-elle.
Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), les centres de données associés à l’IA et aux cryptomonnaies ont consommé près de 460 TWh d’électricité en 2022, soit 2 % de la production mondiale. Sasha Luccioni, une pionnière dans la recherche sur l’empreinte carbone des IA, a co-développé en 2020 un outil appelé “CodeCarbon”, permettant aux développeurs de quantifier l’empreinte carbone de leurs programmes.
Comme un Nutri-Score de l’IA générative
“CodeCarbon” a depuis été téléchargé plus d’un million de fois. Aujourd’hui à la tête de la stratégie climatique de Hugging Face, une plateforme dédiée aux modèles d’IA open source, elle travaille à la mise en place d’une certification pour les algorithmes, inspirée du label “Energy Star” ou du Nutri-score. Ce dispositif permettrait aux utilisateurs et développeurs de connaître l’efficacité énergétique des modèles d’IA. “On ne prend pas en compte l’eau ni les matériaux rares, mais au moins, on peut mesurer l’efficacité énergétique”, précise-t-elle.
Elle appelle également à plus de transparence de la part des géants du secteur, comme Google ou OpenAI, qui restent réticents à divulguer des données sur leurs émissions.
Bien que ces entreprises visent la neutralité carbone, leurs émissions liées à l’IA ont fortement augmenté en 2023. Luccioni soutient que des régulations gouvernementales sont indispensables pour encadrer ces technologies. Enfin, elle insiste sur la nécessité d’éduquer le public sur l’impact de l’IA générative. Selon sa dernière étude, créer une image en haute définition avec une IA consomme autant d’énergie que de recharger entièrement un téléphone portable. “L’idée n’est pas de s’opposer à l’IA, mais de l’utiliser de manière judicieuse”, conclut-elle.
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