Les critiques ont été soulever des inquiétudes sur la consommation d’énergie des modèles d’IA génératifs qui alimentent les chatbots comme ChatGPT et Bard. Mais nous sommes déjà venus ici, selon à un nouveau rapport de la Fondation pour les technologies de l’information et l’innovation (ITIF), un groupe de réflexion à but non lucratif. Près du sommet du boom des dot-com les années 1990, un Article Forbes a déploré que « quelque part en Amérique, un morceau de charbon soit brûlé chaque fois qu’un livre est commandé en ligne. »
Les auteurs de cet article prévoyaient que d’ici une décennie, la moitié du réseau électrique alimenterait l’économie Internet. dehors, ils n’étaient même pas proches. L’Agence internationale de l’énergie (AIE) estime que les centres de données et les réseaux de transmission de données d’aujourd’hui « chacun représente environ 1 à 1,5 % de l’énergie mondiale . consommation d’électricité.
Les modèles d’IA génératifs nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul pour créer un nouveau contenu. Comme pour les technologies passées, cependant, de nombreuses premières affirmations concernant la consommation d’énergie de l’IA se sont avérées être « gonflé et trompeur », note le rapport de l’ITIF.
Alors, qu’est-ce qui est différent cette fois-ci ? L’IA peut atténuer le changement climatique, selon les auteurs.
Le défi de l’estimation de la consommation énergétique de l’IA
Il est difficile de créer des estimations précises de la consommation d’énergie et des émissions de carbone des systèmes d’IA au cours de leur durée de vie car ces calculs dépendent de nombreux facteurs, y compris des détails sur les puces, les systèmes de refroidissement, la conception du centre de données et les sources d’énergie.
La plupart des plus grands modèles d’IA nécessitent plus d’énergie que les plus petits. Par exemple, la consommation d’énergie de Google a augmenté, en particulier à cause de ses données. à mesure que son activité s’est développée. Les centres de données du géant de la technologie ont consommé environ 3 térawattheures de plus d’électricité en 2022 que l’année précédente. Mais alors que la consommation globale d’énergie de Google a augmenté, la part consacrée à l’apprentissage automatique est restée constante, entre 10 et 15 %.
En outre, les besoins énergétiques pour l’inférence dans les modèles d’IA, c’est-à-dire le processus consistant à alimenter les données d’un modèle entraîné afin qu’il puisse faire une prédiction ou résoudre une tâche-ont généralement chuté à chaque nouvelle version de puce, selon le rapport ITIF.
L’IA s’attaque au changement climatique
Le rapport détaille comment l’IA peut aider à réduire la consommation d’énergie dans plusieurs secteurs, notamment les transports, l’agriculture et l’énergie. des données climatiques provenant de capteurs et de satellites, telles que l’évolution du niveau de la mer et les précipitations, pour créer de meilleures prévisions et faire face aux risques liés au changement climatique. Les agriculteurs utilisent également depuis longtemps l’IA pour l’agriculture de précision, réduisant ainsi leur utilisation d’engrais et d’eau.
De leur côté, les entreprises et les gouvernements utilisent l’IA pour exploiter les bâtiments, les routes et les voies navigables de manière plus efficace. En Californie, par exemple, le gouvernement l’a déployé pour détecter et réagir rapidement aux incendies de forêt, ce qui réduit les émissions de carbone provenant des incendies. Pendant ce temps, les prestataires logistiques utilisent l’IA pour optimiser itinéraires de livraison, réduction de la consommation de carburant.
Le rapport de l’ITIF conclut que toute activité utilisant de l’énergie a un impact environnemental, et l’IA ne fait pas exception. Mais il n’existe pas de « marché unique » « pannes » associées à la consommation d’énergie de la technologie qui entraîneraient un impact plus important que les utilisations alternatives, selon l’étude. Par exemple, un kilowatt -une heure utilisée pour l’IA n’est pas différente de celle utilisée pour regarder la télévision ou passer du pop-corn au micro-ondes.
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