L’IA et l'énergie : problème ou solution ?

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 ?

Le Problème : L'empreinte énergétique croissante de l'IA

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 :

• L'énergie nécessaire pour entraîner GPT-4 pourrait atteindre environ 3000 MWh, soit suffisamment d'électricité pour alimenter environ 500 foyers français pendant un an.
• Cela correspond à la production d'énergie d'une centrale nucléaire pendant deux ou trois heures.
• Cette consommation d'énergie peut représenter une empreinte carbone importante, en particulier si l'électricité provient de sources d'énergie fossiles. Certaines estimations suggèrent que l'entraînement de GPT-4 pourrait engendrer des émissions équivalentes à plus de 1600 tonnes de CO2.

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.

Une partie de la solution : l'IA pour l'efficacité énergétique

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 :

• Réseaux électriques intelligents : L'IA est déjà utilisée pour gérer les réseaux électriques, prédire la demande et optimiser la distribution d'énergie pour réduire les gaspillages. Cela sera d'autant plus important lorsqu'une fraction importante du parc automobile mondial sera constituée de véhicules électriques capables de restituer l'énergie non utilisée au réseau lorsque cela est possible et nécessaire.
• Énergies renouvelables : L'IA peut aider à optimiser la production et le stockage d'énergie renouvelable, telle que l'énergie éolienne et solaire, en analysant les schémas météorologiques et en ajustant la production d'énergie en conséquence.
• Optimisation énergétique dans l'industrie : L'IA aide les industries à optimiser leur consommation d'énergie en prévoyant les besoins de maintenance des équipements et en réduisant les inefficacités opérationnelles et les gaspillages.

Un équilibre à trouver : choisir le bon outil pour la bonne tâche

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 :

• La classification de documents peut être gérée efficacement avec des modèles plus petits comme les transformers, qui nécessitent beaucoup moins de puissance de calcul.
• L'analyse de données tabulaires est généralement effectuée grâce à des modèles comme XGBoost, bien plus économes en énergie set souvent tout aussi performants.

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 voie à suivre : une IA durable

La clé est de développer et d'adopter des pratiques d'IA durables :

• Investir dans des modèles plus petits et optimisés pour des tâches précises, capables de fournir de la valeur sans les lourdes exigences énergétiques des modèles plus grands.
• Promouvoir l'adoption d'énergies renouvelables dans les data center où les modèles d'IA sont entraînés et déployés, une voie déjà suivie par Google.
• Encadrer l'IA de façon à prioriser l'efficacité énergétique et l'impact sur l'environnement, par exemple en mettant en place des labels verts pour l'IA ou en rendant visible leur consommation aux utilisateurs.

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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