Avec l’expansion rapide de l’intelligence artificielle, les organismes de protection de l’environnement commencent à tirer la sonnette d’alarme sur la quantité d’énergie consommée par les modèles d’intelligence artificielle. Mais ces avertissements doivent être fondés sur des chiffres réels, et un nouveau rapport du fondateur de Digiconomist, Alex de Vries, tente de quantifier l’impact croissant de l’IA sur l’environnement.
M. de Vries, qui suit également la consommation d’énergie du minage de crypto-monnaies, affirme que la phase d’entraînement des modèles d’intelligence artificielle est la plus énergivore. C’est à ce moment-là que le programme est alimenté par de vastes ensembles de données, avant même de répondre à une seule question. Mais M. de Vries affirme que la phase d’inférence, lorsque l’IA est testée par rapport à des données réelles, ne reçoit pas autant d’attention de la part des groupes environnementaux, alors qu’elle peut contribuer de manière significative au coût du cycle de vie d’un modèle d’IA.
Il y a neuf ans que Digiconomist a été lancé avec l’objectif d' »exposer les conséquences involontaires des tendances numériques ». Pendant une grande partie de ces neuf années, la durabilité des actifs numériques tels que le bitcoin a été au cœur des recherches de…
– Digiconomist (@DigiEconomist) October 10, 2023
« Certains chiffres circulent sur la consommation d’énergie de l’empreinte carbone de l’IA, mais en dépit de certaines préoccupations, le contenu à l’appui, du moins jusqu’à présent, n’existait pas », a déclaré M. de Vries à TCN. « Je me suis dit que c’était là que je pouvais intervenir et essayer de faire la lumière sur cette question, même si c’est très difficile.
« C’est très différent qu’avec les crypto-monnaies pour arriver à des chiffres », a-t-il ajouté.
Selon M. de Vries, les développeurs d’IA utilisent souvent le même discours que les sociétés de crypto-monnaies, prétendant [influencer les services publics pour] produire de l’énergie renouvelable. Mais le coût de la construction des grands centres de données nécessaires pour héberger des centaines d’ordinateurs ou de serveurs ne génère rien, comme des emplois, pour l’économie locale.
« Il n’y a pas besoin de beaucoup de monde pour faire fonctionner un centre de données, et cela n’attire pas non plus d’autres entreprises parce qu’il n’est pas nécessaire d’être à côté du centre de données », a déclaré M. de Vries. « Vous vous retrouvez donc avec un énorme consommateur d’énergie. «
De Vries a souligné le temps de réponse de la communauté environnementale lorsqu’il s’agit d’industries qui consomment une grande quantité d’énergie, et les différences entre l’examen écologique du bitcoin qui a suivi l’éclatement de la bulle de 2017 et le battage médiatique actuel autour de l’IA.
« La communauté environnementale a tendance à être un peu lente – les premiers titres concernant la consommation d’électricité de Bitcoin datent de 2017, 2018, lorsque la première bulle Bitcoin a éclaté », a déclaré M. de Vries. « Il a fallu attendre la seconde moitié de 2022 pour que les organisations environnementales commencent à s’impliquer sérieusement.
Au début du mois, un rapport de l’Associated Press a indiqué que les centres de données tels que ceux utilisés pour ChatGPT consomment environ 500 millilitres d’eau pour 5 à 50 messages. L’AP a noté que les centres de données d’OpenAI seraient situés près des mêmes eaux de l’Iowa qui alimentent les champs de maïs locaux.
Alors que M. de Vries et d’autres tentent d’attirer l’attention sur la consommation d’énergie de l’IA, d’autres, cependant, affirment que l’inquiétude sera aussi exagérée qu’elle l’a été pour la consommation d’énergie des blockchains.
« Nous verrons les prédictions apocalyptiques sur la consommation d’énergie de l’IA tomber à plat », a précédemment déclaré à TCN le directeur de recherche de HIVE, Adam Sharp, citant une prédiction de 2017 de Newsweek selon laquelle le bitcoin consommerait 100 % de l’énergie mondiale d’ici 2020.
« Cette technologie est très récente, et l’efficacité s’améliorera considérablement au cours des prochaines années », a déclaré Sharp.
Dans son rapport, M. de Vries met en garde contre le fait de compter sur la technologie de l’IA et les améliorations matérielles pour résoudre les problèmes environnementaux de la technologie.
« Il est probablement trop optimiste de s’attendre à ce que les améliorations de l’efficacité du matériel et des logiciels compensent entièrement tout changement à long terme de la consommation d’électricité liée à l’IA », écrit M. de Vries. « Ces progrès peuvent déclencher un effet de rebond par lequel l’augmentation de l’efficacité entraîne une augmentation de la demande d’IA, ce qui accroît l’utilisation totale des ressources au lieu de la réduire. »
M. de Vries espère qu’à mesure que les gros titres sur la consommation d’électricité de l’IA se multiplieront, les groupes de défense de l’environnement y prêteront attention, ayant tiré les leçons des crypto-monnaies. Toutefois, M. de Vries estime que le manque de données disponibles pourrait inciter les groupes à reléguer la question de la consommation d’énergie de l’IA à l’arrière-plan.
« Pour l’instant, les chiffres sont faibles, et l’on peut donc se demander pourquoi il est nécessaire d’en faire une priorité si les chiffres sont encore faibles », a déclaré M. de Vries. « Mais le problème ne va pas rester mineur très longtemps.
M. De Vries espère que les gens considéreront la durabilité comme un facteur clé lorsqu’ils utiliseront l’IA, ainsi que d’autres limitations et préoccupations connues. Alors que les outils d’IA deviennent de plus en plus omniprésents, les chercheurs ont tiré la sonnette d’alarme au sujet de la confidentialité des données, de la tendance de l’IA à produire des réponses biaisées ou racistes, et à générer de fausses informations, également connues sous le nom d’hallucinations.
« Il y a beaucoup de battage médiatique, et je pense que c’est le plus gros problème avec les technologies émergentes », a déclaré M. de Vries. « Tout le monde se perd toujours dans le battage médiatique et la peur de manquer, et nous devons faire quelque chose, mais nous oublions complètement l’utilisateur final.
Faisant référence au battage médiatique autour de la blockchain, M. De Vries a mis en garde contre le fait de considérer l’IA comme une solution miracle pour résoudre tous les problèmes du monde.
« Il n’est pas nécessaire d’essayer quelque chose pour se rendre compte que ce ne sera pas utile, a-t-il déclaré. « Il y aura des cas très clairs où vous aurez besoin d’une base de données distribuée et d’autres où vous n’en aurez pas besoin, et ce sera également le cas pour l’IA lorsque vous aurez besoin d’un très grand modèle dans votre back-end pour vous aider à faire des choses ou par rapport aux cas où vous n’en aurez pas besoin. «
