Parole de spécialistes IA
L’IA dans l’agriculture : S’assurer un avenir indépendant
L'essor de l'Intelligence Artificielle (IA) et en particulier des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 d'OpenAI, est sur le point de transformer presque toutes les industries. De l'amélioration des diagnostics médicaux à l'optimisation des expériences client, l'IA est souvent perçue comme un progrès.
Cependant, à mesure que les systèmes d'IA deviennent plus complexes, leur consommation d'énergie commence à poser question. Agravent-ils le problème énergétique mondial ou font-ils partie de la solution ?
L'entraînement des grands modèles de langage consomme d'énormes quantités d'énergie. Par exemple, l'entraînement de GPT-4, un modèle contenant des centaines de milliards de paramètres, peut nécessiter des milliers de mégawattheures (MWh) d'électricité. Pour mettre cela en perspective :
Cela dit, l'entraînement de ces modèles n'est en réalité pas le noeud du problème. En effet, l'entraînement est une dépense énergétique unique : une fois que le modèle a été entraîné, il est partagé avec des millions, voire des centaines de millions de personnes.
Cela se fait via une API pour les modèles propriétaires ou par téléchargement pour les modèles open-source.
Le véritable problème énergétique réside dans l'utilisation continue et croissante de ces modèles. Lorsque nous aurons tous des assistants personnels IA connectés à nos téléphones et intégrés dans nos suites bureautiques cloud, lorsque nous abandonnerons les moteurs de recherche classiques au profit d'agents basés sur des LLM pour nos recherches web, l'empreinte énergétique de l'IA pourrait devenir insoutenable.
Sam Altman, le PDG d'OpenAI, dit compter sur la fusion nucléaire. En tant que physicien des particules, je n'y crois pas. Du moins pas avant 50 ou 100 ans ... et ce sera trop tard.
Bien que l'IA elle-même demande une quantité substantielle d'énergie, elle permet d'optimiser l'utilisation de l'énergie et de booster l'efficience énergétique de nombreux secteurs :
Il est important de noter que l'IA n'est pas toujours énergivore. Toutes les tâches ne nécessitent pas des modèles génératifs massifs comme GPT-4. Par exemple :
Dans de nombreux cas, des modèles d'IA plus simples peuvent offrir de meilleures performances à des coûts énergétiques beaucoup plus faibles, suggérant que nous devons mieux choisir outils d'IA que nous déployons pour des tâches spécifiques.
Et ces modèles plus simples ont un avantage supplémentaire : ils peuvent facilement être déployés de manière privée à moindre coût.
Comme le dit Clem Delangue, le cofondateur d'Huggingface : "pour classer des documents, on n'a pas besoin d'une IA capable de discuter du sens de la vie".
La clé est de développer et d'adopter des pratiques d'IA durables :
En conclusion, l'IA représente à la fois un défi et une solution en ce qui concerne l'énergie. Son potentiel pour stimuler l'efficacité, la durabilité et l'innovation est immense, mais elle doit être utilisée de manière responsable.
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