L’intelligence artificielle a évidemment besoin d’énergie pour accomplir ses miracles. Mais combien ? Des chercheurs se sont penchés sur la consommation énergétique des modèles de langage.
L’empreinte carbone d’une image générée par une intelligence artificielle est équivalente à une recharge de smartphone, d’après une étude de la startup Hugging Face, en collaboration avec des chercheurs de l’université Carnegie Mellon. Le calcul se base sur la quantité d’énergie consommé par le traitement de la requête, ainsi que le carbone émis durant l’échange.
Recharger une image ou générer une image ?
La création d’image est l’activité la plus gourmande en énergie. Les chercheurs ont examiné un total de 13 tâches (résumé de texte, classification de texte, détection d’objet, légende de photos…) et calculé le volume de dioxyde de carbone produite pour 1 000 grammes. L’expérimentation a porté sur 88 modèles différents qui ont utilisé 30 ensembles de données. Pour chacune des tâches, les chercheurs ont saisi 1 000 requêtes.
Comme on le voit, c’est bien la génération d’images qui pèse le plus lourd en termes de consommation d’énergie, loin devant la synthèse multi-tâches (résumé des informations provenant de différentes sources ou formats) et la création de légendes pour des photos. La classification de texte est l’activité la plus économe.
Une recharge de smartphone, dans l’absolu, cela ne représente pas grand chose. Mais avec la démocratisation des différents outils IA de création d’images, le volume des émissions de CO2 pourrait rapidement grimper. ChatGPT, qui donne accès à Dall-E, compte plus de 100 millions d’utilisateurs actifs par mois… Les chercheurs recommandent la transparence aux scientifiques et aux entreprises concernant la nature et les effets de leurs modèles, pour permettre de « mieux comprendre leur impact sur l’environnement ».