{"id":67301,"date":"2025-01-16T18:26:10","date_gmt":"2025-01-16T18:26:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/centrafricaine\/politique\/lintelligence-artificielle-un-veritable-gouffre-energetique"},"modified":"2025-01-16T18:26:10","modified_gmt":"2025-01-16T18:26:10","slug":"lintelligence-artificielle-un-veritable-gouffre-energetique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/centrafricaine\/toutes-les-actualites\/lintelligence-artificielle-un-veritable-gouffre-energetique","title":{"rendered":"L’intelligence artificielle, un v\u00e9ritable gouffre \u00e9nerg\u00e9tique"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – CentrAfricaine. <\/strong><\/span>Environ 2 % de la consommation mondiale d’e\u0301lectricite\u0301. Voila\u0300 ce que consomment aujourd’hui les centres de donne\u0301es, supports des technologies de l’intelligence artificielle (IA) et des blockchains, selon un rapport de l’Agence internationale de l’e\u0301nergie (AIE) publie\u0301 en 2024. Quelle part repre\u0301sente pre\u0301cise\u0301ment l’IA dans cette estimation ? Il est extre\u0302mement difficile de le savoir.<\/p>\n

Notamment parce qu’une fois son apprentissage termine\u0301, une IA est de\u0301ploye\u0301e sur plusieurs serveurs installe\u0301s un peu partout dans le monde. Or ceux-ci sont ge\u0301ne\u0301ralement partage\u0301s avec de multiples applications d’analyse, de stockage et de traitement de donne\u0301es. S’il est facile de mesurer la consommation e\u0301lectrique d’un serveur informatique, il est en revanche beaucoup plus complique\u0301 de savoir combien consomme chaque application. Certes, la chose n’est pas impossible, mais elle demande une me\u0301thodologie parfois complexe, le de\u0301ploiement d’outils spe\u0301cifiques, et donc des frais supple\u0301mentaires.<\/p>\n

De plus, l’absence de standardisation dans le calcul de la consommation d’une IA complique singulie\u0300rement la donne. Certaines estimations incluent l’e\u0301nergie consomme\u0301e pour la fabrication des e\u0301quipements, tandis que d’autres excluent les de\u0301penses lie\u0301es au refroidissement des serveurs. Certaines ne comptabilisent que l’e\u0301nergie de\u0301pense\u0301e lors de l’entrai\u0302nement de l’IA, tandis que d’autres prennent e\u0301galement en compte son usage lorsqu’elle est de\u0301ploye\u0301e.<\/p>\n

La phase d’entrai\u0302nement, particulie\u0300rement e\u0301nergivore<\/b><\/p>\n

C’est la raison pour laquelle, lorsque l’on cherche a\u0300 comparer la consommation des IA, il est souvent plus simple de se focaliser uniquement sur la phase d’entrai\u0302nement. Non seulement parce qu’elle est re\u0301alise\u0301e dans des serveurs exclusivement re\u0301serve\u0301s a\u0300 cet usage, mais aussi parce que c’est la plus gourmande en e\u0301nergie.<\/p>\n

Selon une e\u0301tude chinoise publie\u0301e en aou\u0302t dernier dans Nature, entrai\u0302ner un mode\u0300le comme ChatGPT (version 3) ne\u0301cessite 1287 me\u0301gawattheures (MWh) d’e\u0301lectricite\u0301, soit l’e\u0301quivalent de la consommation annuelle de 120 foyers ame\u0301ricains. \u00ab\u00a090 % de l’e\u0301nergie consomme\u0301e durant cette phase provient du mouvement continu des donne\u0301es, entre le lieu de stockage et celui de traitement \u00ab\u00a0, estime Dejan Glavas, directeur de l’institut IA for Sustainability, une structure consacre\u0301e a\u0300 la promotion de la recherche interdisciplinaire sur l’intelligence artificielle.<\/p>\n

Or, la pre\u0301cision d’une IA est e\u0301troitement lie\u0301e a\u0300 la quantite\u0301 de donne\u0301es qu’on lui a fournies pour s’entrai\u0302ner. Par exemple, si vous entrai\u0302nez une IA a\u0300 identifier des ve\u0301ge\u0301taux, il faudra lui fournir des milliards d’images pour qu’elle soit capable de reconnai\u0302tre correctement chaque plante. Et plus il y en aura, moins le risque d’erreur sera grand.<\/p>\n

Une fois que l’IA est \u00ab\u00a0e\u0301duque\u0301e\u00a0\u00bb et de\u0301ploye\u0301e, c’est-a\u0300-dire mise en service, elle continue a\u0300 consommer beaucoup d’e\u0301nergie pour traiter les reque\u0302tes des utilisateurs, mais bien moins que durant sa phase d’entrai\u0302nement. \u00ab\u00a0Ba\u0302tir une IA, c’est un peu comme construire l’infrastructure de transports d’une ville: vous allez de\u0301penser e\u0301norme\u0301ment d’e\u0301nergie pour mettre en place les voies de circulation, les bus, les trams et les me\u0301tros… Par la suite, la de\u0301pense e\u0301nerge\u0301tique pour faire fonctionner tout cela demeure mais elle est bien moindre \u00ab\u00a0, explique Dejan Glavas.<\/p>\n

Un \u00ab\u00a0moindre\u00a0\u00bb a\u0300 relativiser toutefois, puisque dans la dernie\u0300re version de ChatGPT (la quatrie\u0300me), chaque reque\u0302te consomme 0,0005 kWh. Pour 10 millions de reque\u0302tes quotidiennes – la moyenne de ce que rec\u0327oit l’IA -, cela e\u0301quivaut a\u0300 une consommation annuelle d’environ 1825 MWh pour GPT-4, soit l’e\u0301quivalent d’environ 170 foyers ame\u0301ricains alimente\u0301s en un an.<\/p>\n

Et le proble\u0300me de la consommation de l’IA devient encore plus inextricable si l’on cherche a\u0300 l’exprimer en termes d’empreinte carbone. Car celle-ci est e\u0301troitement lie\u0301e a\u0300 la nature de l’e\u0301lectricite\u0301 consomme\u0301e pour faire fonctionner l’IA. En moyenne, un kilowattheure produit a\u0300 partir de charbon ge\u0301ne\u0300re plus de 820 grammes d’e\u0301quivalent CO2, contre 24 g pour l’hydroe\u0301lectricite\u0301 et 12 g pour le nucle\u0301aire, d’apre\u0300s les donne\u0301es de 2014 du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’e\u0301volution du climat (Giec). L’empreinte carbone de\u0301pend donc de l’endroit ou\u0300 est situe\u0301 le serveur qui va traiter les reque\u0302tes, c’est-a\u0300-dire des sources d’e\u0301nergie locales utilise\u0301es pour alimenter les centres de donne\u0301es.<\/p>\n

De fac\u0327on paradoxale, parmi la kyrielle de domaines d’application de l’IA, est avance\u0301 celui de… la re\u0301duction de la consommation e\u0301nerge\u0301tique. Google, par exemple, a utilise\u0301 l’IA pour re\u0301duire de 40 % l’e\u0301nergie ne\u0301cessaire au refroidissement de ses centres de donne\u0301es en pre\u0301voyant pre\u0301cise\u0301ment les pics d’activite\u0301. De son co\u0302te\u0301, le transporteur DHL explique que le de\u0301ploiement de l’IA dans le cadre de la logistique du dernier kilome\u0300tre lui a permis d’optimiser le chargement de ses camions et de ses itine\u0301raires de livraison, re\u0301duisant ainsi la consommation de carburant. Dans un autre registre, l’exploitation de l’IA Deepmind (Google) a permis d’augmenter de 20 % la valeur de l’e\u0301lectricite\u0301 produite par un champ d’e\u0301oliennes aux E\u0301tats-Unis en se montrant capable d’anticiper les vents (et donc la production e\u0301nerge\u0301tique) avec une journe\u0301e d’avance. Augmenter ainsi la rentabilite\u0301 des e\u0301nergies renouvelables contribue indirectement a\u0300 leur de\u0301ploiement.<\/p>\n

Une e\u0301tude conduite par le cabinet de conseils Boston Consulting Group sur l’impact de l’IA et son potentiel de re\u0301duction des e\u0301missions de carbone estime les e\u0301missions mondiales de gaz a\u0300 effet de serre (GES) a\u0300 environ 53 gigatonnes (Gt) en 2021, date de publication du rapport.<\/p>\n

\u00ab\u00a0L’utilisation de l’IA peut permettre de re\u0301duire les e\u0301missions globales de 5 a\u0300 10 %, soit l’e\u0301quivalent de 2,6 a\u0300 5,3 Gt d’e\u0301quivalent CO2 si elle e\u0301tait applique\u0301e a\u0300 toutes les e\u0301missions\u00a0\u00bb, avance l’e\u0301tude. Ce qui est loin d’e\u0302tre ne\u0301gligeable, mais pas suffisant pour re\u0301duire les e\u0301missions de moitie\u0301 d’ici a\u0300 2030, objectif ne\u0301cessaire pour contenir le re\u0301chauffement climatique sous les 1,5 \u00b0C, de\u0301fini durant l’accord de Paris de 2016.<\/p>\n

Comment re\u0301duire son empreinte e\u0301nerge\u0301tique ?<\/b>
\nPRIVILE\u0301GIER LES MODE\u0300LES SPE\u0301CIALISE\u0301S: <\/b>Une reque\u0302te sur Google consomme dix fois moins d’e\u0301nergie que sur ChatGPT. Si une re\u0301ponse simple suffit, pre\u0301fe\u0301rer le moteur de recherche. De me\u0302me, pas besoin de passer par une IA ge\u0301ne\u0301raliste pour traduire un texte. DeepL Translator ou Google Translate donneront des re\u0301sultats tout aussi satisfaisants.<\/p>\n

UTILISER DES IA \u00ab\u00a0LE\u0301GE\u0300RES\u00a0\u00bb: <\/b>Pour un usage ge\u0301ne\u0301raliste, il est pre\u0301fe\u0301rable d’utiliser des mode\u0300les comme Mistral, conc\u0327us pour une consommation optimise\u0301e.<\/p>\n

PRIVILE\u0301GIER LES IMAGES EXISTANTES: <\/b>Ge\u0301ne\u0301rer une image au moyen d’une intelligence artificielle consomme 60 fois plus d’e\u0301nergie qu’un texte. Pour illustrer ses productions, privile\u0301gier les images de\u0301ja\u0300 existantes.<\/p>\n

La course a\u0300 la pre\u0301cision devrait atteindre ses limites plane\u0301taires<\/b><\/p>\n

De plus, la consommation e\u0301nerge\u0301tique lie\u0301e au de\u0301veloppement de l’IA est loin d’e\u0302tre sur une pente descendante. Tout d’abord, parce que certains concepteurs d’IA se livrent a\u0300 une course pour de\u0301velopper les mode\u0300les les plus pre\u0301cis, et donc les plus gourmands en ressources. Ensuite, parce que les IA sont de plus en plus nombreuses. Selon le rapport AI Index de l’universite\u0301 Stanford (E\u0301tats-Unis), rien qu’en 2023, pas moins de 87 nouveaux mode\u0300les d’apprentissage machine sont ne\u0301s soit du secteur prive\u0301, soit de la recherche acade\u0301mique, ou d’une collaboration entre les deux.<\/p>\n

D’apre\u0300s l’Agence internationale de l’e\u0301nergie, cette consommation lie\u0301e a\u0300 l’IA, estime\u0301e en 2022 a\u0300 environ 460 te\u0301rawattheures (TWh), devrait plus que doubler d’ici a\u0300 2026, en franchissant la barre des 1000 TWh, soit l’e\u0301quivalent de la consommation e\u0301lectrique annuelle du Japon ! A\u0300 ce rythme, il est peu probable que les gains e\u0301nerge\u0301tiques que pourrait ge\u0301ne\u0301rer l’IA parviennent a\u0300 contrebalancer les cou\u0302ts de son de\u0301veloppement et de son utilisation. \u00ab\u00a0Mais cette course sans fin a\u0300 la pre\u0301cision va finir par se heurter a\u0300 des limites plane\u0301taires, non seulement au niveau e\u0301nerge\u0301tique, mais aussi des donne\u0301es disponibles, conclut Dejan Glavas. Aujourd’hui, on a aspire\u0301 et traite\u0301 l’e\u0301quivalent d’Internet pour entrai\u0302ner des mode\u0300les comme GPT-4, et on manque de\u0301sormais d’e\u0301crits humains ! \u00a0\u00bb<\/p>\n

Des installations et mate\u0301riaux gourmands en eau<\/b><\/p>\n

Les centres de donne\u0301es ne\u0301cessaires au de\u0301veloppement de l’intelligence artificielle sont de grands consommateurs d’eau. Selon une e\u0301tude conduite par l’universite\u0301 de Californie a\u0300 Riverside (E\u0301tats-Unis), publie\u0301e sur le site arXiv (et donc non valide\u0301e par les pairs), Google, Microsoft et Meta ont utilise\u0301 en 2022 environ 2,2 milliards de me\u0300tres cubes d’eau pour refroidir leurs installations. Selon l’e\u0301tude, cette consommation pourrait augmenter d’ici a\u0300 2027 et atteindre 4,2 a\u0300 6,6 milliards de me\u0300tres cubes, soit l’e\u0301quivalent de la moitie\u0301 des besoins annuels du Royaume-Uni.<\/p>\n

Cette de\u0301pense est lie\u0301e non seulement au refroidissement des serveurs par des circuits d’eau (watercooling), mais aussi a\u0300 la consommation d’eau pour fabriquer les semi-conducteurs (cartes graphiques, processeurs…) qui constituent l’infrastructure de l’IA. D’apre\u0300s les travaux d’une e\u0301quipe chinoise, publie\u0301s en 2023, qui a passe\u0301 en revue la consommation d’eau de 24 gros producteurs de semi-conducteurs (tels que Samsung, Intel ou Seagate), celle-ci e\u0301tait en 2021 de 751 millions de me\u0300tres cubes, soit l’e\u0301quivalent de la consommation annuelle d’environ 13,7 millions de Franc\u0327ais.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la CentrAfricaine<\/span>, suivez Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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