Quelle est l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle ?

Les intelligences artificielles sont toutes dotées d’un algorithme. Ce dernier utilise le machine learning ou le deep learning pour fonctionner. Il s’agit de techniques d’apprentissage très gourmandes en énergie.

D’après une étude menée par trois chercheurs du département d’informatique de l’Université de Copenhague en 2020, “une séance d’entraînement pour ChatGPT-3 équivaut à la consommation d’électricité de 126 maisons danoises en un an.” (1)

Une autre étude publiée en 2021 confirme ces chiffres : l’apprentissage du modèle de ChatGPT-3 aurait consommé à peu près autant d’électricité que 120 foyers américains sur un an, soit 1287 gigawattheures. (2)

Or, l’empreinte carbone est plus ou moins importante en fonction du mode de production de l’électricité : si l’énergie est d'origine renouvelable ou non. Ainsi, en France, l’électricité est produite à 70 % par des centrales nucléaires alors que le “gaz naturel, une énergie fossile, reste de très loin la principale source d'électricité aux États-Unis”.

L’empreinte carbone désigne la quantité d’émissions de gaz à effet de serre produite par un produit ou un service. Plusieurs études montrent que les intelligences artificielles sont fortement émettrices de ces gaz qui contribuent à l’accentuation du réchauffement climatique.

Si l’on reprend les études précédemment citées, voici les conclusions des chercheurs quant à l’empreinte carbone liée à l’entraînement de ChatGPT-3  : 

En plus d’être gourmandes en électricité, et émettrices de gaz néfastes, les intelligences artificielles consomment indirectement beaucoup d’eau. En effet, tout comme les centrales nucléaires ont besoin de refroidir leurs réacteurs, les centres de données (data centers) utilisent de l’eau pour éviter la surchauffe. Or, les IA puisent dans des quantités astronomiques de datas pour entraîner leur algorithme.

Une étude des universités de Riverside au Colorado et d’Arlington au Texas révèle que l’entraînement de ChatGPT-3 a nécessité l’utilisation de 700 mètres cubes d’eau. A l’échelle d’un particulier, poser entre 25 et 50 questions à cet outil en ligne équivaudrait à utiliser un demi-litre d’eau.

Les intelligences artificielles comme ChatGPT peuvent parfois servir de substitution aux moteurs de recherche classiques comme Google. Toutefois, les résultats de recherche sont parfois moins concluants et l’utilisation de cet outil est a priori plus impactant pour l’environnement.

En effet, un physicien de l’Université de Harvard a expliqué que la recherche de deux requêtes sur Google émettrait 14 grammes d’émissions carbone, soit presque l’équivalent de l’empreinte carbone liée à l’utilisation d’une bouilloire électrique (15 grammes). (6) 

Or, si l’on considère qu’il ya environ 10 millions de requêtes par jour sur ChatGPT et que l’ entraînement de son modèle a émis 502 tonnes d'émissions carbone l’an dernier, alors chaque requête équivaudrait à rejeter 14 g de CO2 équivalent, soit le double de Google ! 

📍 Le chiffre à retenir : 1,16 milliard d’utilisateurs de ChatGPT en avril 2023

L’intelligence artificielle possède donc une empreinte carbone non négligeable. Toutefois, elle pourrait paradoxalement permettre de la réduire, et même de lutter contre certaines catastrophes climatiques. Par exemple, Reporterre explique que appliquée à la climatologie, l’IA permet “d’améliorer l’exploration des milieux difficiles (fonds marins, pôles Sud et Nord) ainsi que la récolte de données climatiques.” Malheureusement, l’exploitation de l’IA dans ces domaines est encore marginale et sert surtout les intérêts des grandes entreprises privées.

Une étude publiée en 2022 menée par des chercheurs de Google et de l’Université de Californie à Berkeley conclut quant à elle que l’empreinte carbone de l’entraînement des IA va bientôt atteindre un palier et cessera d’augmenter. « Aujourd’hui, on se pose ces questions alors qu’on utilise une infrastructure informatique du XXe siècle. Dès qu’on va tomber dans le quantique ou le photonique, le jour où on va commencer à faire tourner de plus en plus facilement nos modèles, les impacts environnementaux ne seront plus les mêmes.»

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