L’intelligence artificielle a connu une croissance impressionnante et est désormais fréquemment utilisée pour effectuer des tâches quotidiennes. Cette technologie peut faire plusieurs choses : organiser des informations et répondre à des questions spécifiques, créer de nouvelles images avec seulement quelques instructions, résumer des textes ou analyser des informations.
La génération d'images est devenue un point tellement populaire que de plus en plus d'utilisateurs utilisent des plateformes telles que ChatGPT ou Bard , ainsi que des outils plus spécifiques, comme les modèles DALL-E ou Imagine , pour la création de photos à partir de descriptions textuelles. .
Cependant, même si l'utilisation de l'IA générative est simple pour les utilisateurs, qui n'ont qu'à saisir les descriptions de ce qu'ils souhaitent obtenir du chatbot, cette technologie est très consommatrice d'énergie, ce qui se traduit par de graves conséquences pour l’environnement.
Ce qui est le plus frappant, c’est la quantité d’électricité nécessaire à l’intelligence artificielle pour créer des images.
Des chercheurs de l’université Carnegie Mellon aux États-Unis et de la société Hugging Face ont découvert que prendre chaque image avec l’IA consomme autant d’énergie que charger complètement la batterie d’un smartphone.
Selon ce qui est souligné dans l'étude, la consommation d'électricité des grands fournisseurs de services cloud, tels que Meta , Amazon , Microsoft et Google , a doublé entre 2017 et 2021.
Pour mettre les choses en perspective, le rapport explique que si l'on considère que charger un téléphone mobile moyen consomme 0,012 kWh d'énergie, le modèle de génération de texte « le plus efficace » peut dépenser autant d'énergie que nécessaire pour charger un téléphone mobile à 16 % à chaque fois. il effectue mille opérations.
Cependant, le modèle d’IA de génération d’images « moins efficace » peut utiliser autant d’énergie qu’une charge de presque 100 % de la batterie d’un smartphone pour chaque image générée.
Cependant, les auteurs de l’étude soulignent qu’il existe de nombreuses différences entre les différents modèles d’IA qui génèrent des images et que la consommation d’énergie change également en fonction de la taille de l’image créée.
L’étude suggère donc qu’il est important de prendre en compte la quantité d’énergie que l’intelligence artificielle dépense pour chaque tâche qu’elle effectue, puisque cette technologie est de plus en plus utilisée dans les systèmes d’exploitation, les applications et les pages Web.
Quelle quantité d’eau ChatGPT consomme-t-il ?
Les modèles d’intelligence artificielle , notamment ceux utilisés dans L’apprentissage profond peut nécessiter une grande puissance de calcul qui n’est garantie que par la mise en service d’immenses centres de données dotés de milliers de serveurs fonctionnant 24 heures sur 24.
Faire fonctionner ce matériel implique non seulement une énorme consommation d’électricité, mais nécessite également des quantités d’eau pour le refroidissement.
C’est pourquoi, à l’heure où l’intelligence artificielle est entrée massivement dans la vie de millions de personnes, son impact environnemental commence également à être remarqué.
L' Université de Californie a mené une étude pour déterminer la quantité d'eau consommée par le centre de données Microsoft dans l'Iowa, aux États-Unis ; qui est principalement utilisé pour exécuter le GPT-4 d' OpenAI .
La consommation d’eau de ce centre a augmenté de 37 % depuis 2021, une hausse largement attribuée à l’IA. Au total, ces serveurs nécessitent pour fonctionner la quantité considérable de 6,436 millions de litres d'eau par an.
L'étude soutient même qu'entre 5 et 50 questions à ChatGPT , selon leur complexité, peuvent consommer jusqu'à un demi-litre d'eau. Cette dépense prend en compte la consommation des centrales électriques qui alimentent le data center, en plus du refroidissement des centres eux-mêmes.
Bien qu'il soit important de préciser que dans l'Iowa , ils n'utiliseront de l'eau que pour rafraîchir les mois d'été, la consommation d'eau est donc encore plus importante dans d'autres endroits dédiés à cette tâche.