Créer une image avec l’IA peut consommer autant d’électricité que recharger son smartphone. Par la grâce de la COP 28, ce résultat télégénique d’une étude récente de Hugging Face et de l’université Carnegie Mellon s’apprête à faire le tour des plateaux. Les chercheurs ont également mesuré le carbone produit par différents travaux d’IA, constatant que la création d’images était en tête de liste.
La génération de texte est nettement moins gourmande, mais la demande énergétique massive des systèmes d’IA pose un risque environnemental certain. Les centres de données qui alimentent ces technologies consomment une quantité d’énergie de plus en plus importante, car les modèles d’IA nécessitent des ressources de calcul substantielles.
L’addition salée de l’utilisation des modèles
L’entraînement de grands modèles de langage (LLM) est très énergivore, mais la part principale de leur empreinte carbone provient de leur utilisation, des calculs d’inférence. Générer 1 000 images avec un modèle d’IA puissant, tel que Stable Diffusion XL, produit autant de gaz carbonique que conduire 6,5 kilomètres dans une voiture à essence moyenne.
L’étude a également comparé les émissions de carbone de modèles d’IA plus récents (et plus grands) avec des modèles plus anciens. Les nouveaux systèmes d’IA émettent beaucoup plus de carbone que ceux d’il y a deux ou cinq ans.
À son tour, GreenPeace a souligné, dans un communiqué publié à l’occasion de la COP 28, la nécessité de mettre en place des garde-fous pour les risques climatiques de l’IA. L’organisation environnementale appelle à une prise de conscience et à une action collective pour atténuer l’impact environnemental de l’IA, soulignant l’importance de développer des technologies plus durables et écoresponsables.
*Pour en savoir plus: *
- Alexandra Sasha Luccioni et al., Power hungry processing : Watts driving the cost of AI Deployment ?, Arxiv, 2023
- Reuters
- MIT
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_eb1a92014dd94059b1595ac06344178b
