Le développement et l'utilisation des GenAI sont associés à des émissions de carbone significatives ainsi qu’à une consommation importante d'énergie et d'eau. Petit tour d'horizon des chiffres relatifs à l'empreinte environnementale des IA génératives, notamment lors des phases d'entraînement, d'inférence (l’utilisation) et de fabrication des équipements.
La montée en puissance des intelligences artificielles génératives, comme ChatGPT et GPT-4, transforme de nombreux domaines et de nombreux métiers. Cependant, leur impact environnemental est devenu une préoccupation croissante. Or, il est difficile d’y voir clair sur leur impact réel tant les informations qui nous sont transmises sont parcellaires.
Voici néanmoins ce que l’on peut en retenir : l'entraînement de GPT-3, le prédécesseur de ChatGPT, a nécessité une importante quantité d'énergie, à savoir 1287 MWh. Cette consommation a entraîné l'émission de 552 tonnes d'équivalent CO2, soit les émissions d’environ 60 personnes françaises pendant un an. D’après plusieurs sources, l’entraînement de ChatGPT 4 aurait consommé 40 fois plus. A titre de comparaison, un autre modèle, Bloom, a, pour sa part, consommé 433 MWh pour son entraînement, avec un ajout de 256 MWh pour le maintien en veille de ses composants. En ce qui concerne ChatGPT, il fonctionnerait avec 29 000 GPU (graphics processing unit ou processeurs graphiques fabriqués par des sociétés comme Nvidia), consommant 15 200 « tonnes équivalent carbone » par un an.
Un autre exemple, cité par certaines publications permet d’apprécier l’impact environnemental de l’inférence. L’inférence représente l’utilisation de l’IA (un prompt et une réponse). Ainsi, ChatGPT, pour répondre automatiquement à un million de mails par mois pendant un an, consommerait 240 tonnes de CO2e, soit l’équivalent de 136 voyages aller-retour entre Paris et New-York.
L'eau et les matériaux : des ressources essentielles à la technologie
L'empreinte environnementale des IA ne se limite pas à la consommation d'énergie. Les data centers, essentiels à l'entraînement des IA, nécessitent d'importantes quantités d'eau pour leur refroidissement. GPT-3 aurait utilisé 700 mètres cubes d'eau pour son entraînement seul.
Même une simple session de questions avec ChatGPT consomme de l'eau. L'équipe du Pr Shaolei Ren, de l'Université de Californie, a étudié l'impact environnemental de ChatGPT, révélant récemment qu'une série de 5 à 50 questions consomme l'équivalent d'une petite bouteille d'eau (0,5 litre).
Bien que cela puisse sembler très faible, en réalité la consommation devient rapidement exponentielle avec des dizaines millions d'utilisateurs actifs.
Par ailleurs, les intelligences artificielles génératives dépendent de matériaux rares. Les GPU et serveurs, essentiels à leur fonctionnement, sont composés de métaux et de composants électroniques issus de ressources naturelles. Ces équipements, hébergés dans des data centers, ont une empreinte énergétique et carbone significative. L'entraînement de GPT-3 a consommé 190 000 kWh, équivalant à 85 tonnes équivalant carbone.
Défis et perspectives pour un futur plus vert
Quantifier précisément l'empreinte écologique des IA génératives est un défi. Les méthodologies standardisées manquent, et les données disponibles sont souvent basées sur des estimations ou des informations partielles, introduisant une marge d'incertitude. Face à ces défis, des initiatives sont en cours pour réduire l'impact écologique de ces technologies qui infusent nos sphères professionnelles et personnelles.
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