🌍 L’impact écologique de l’intelligence artificielle : entre usages et apprentissages

L’intelligence artificielle (IA) joue aujourd’hui un rôle majeur dans de nombreux domaines : recommandations en ligne 🎥, assistants virtuels 📱, recherche scientifique 🔬, et bien d’autres. Mais à l’heure où la transition écologique devient une priorité mondiale, il est crucial de s’interroger sur le coût environnemental de ces technologies. Derrière chaque interaction avec un chatbot ou une requête IA se cache une infrastructure électrique gourmande, pas toujours alignée avec les objectifs climatiques.

Cet article se penche sur deux étapes majeures dans le cycle de vie d’un modèle IA : l’entraînement et l’utilisation. Nous prendrons l’exemple des modèles open source comme LLaMA 3, en comparant leurs empreintes environnementales respectives, tout en explorant des pistes pour minimiser leur impact.

🔄 L’utilisation d’un modèle IA : une empreinte modérée

Une fois qu’un modèle d’IA est formé, il peut être utilisé pour produire des résultats – un processus appelé inférence. Cette phase, bien plus légère que l’entraînement initial, mobilise principalement la puissance du processeur (CPU) ou de la carte graphique (GPU), ainsi que de la mémoire vive.

💡 Quelle consommation énergétique pour un modèle local ?

Si vous exécutez un modèle open source comme LLaMA 3 sur une machine personnelle équipée d’un GPU moderne (par exemple Nvidia RTX 3080), voici ce que vous pouvez attendre :

• ⚡ Consommation électrique : Environ 250 à 350 watts/heure, selon la tâche.
• 💨 Sur une utilisation d’une heure par jour, cela représente une consommation annuelle de 90 à 120 kWh, équivalant à environ 40 à 60 kg de CO2 émis dans un pays où l’énergie provient majoritairement des énergies fossiles (source : Ademe).
• 🌱 Si l’électricité utilisée est d’origine renouvelable (éolien, solaire, etc.), l’impact carbone peut être largement réduit.

À titre de comparaison, cette empreinte est similaire à celle d’une session de jeu vidéo sur un GPU gourmand. Elle reste donc modeste pour un usage individuel. Cependant, lorsque de tels systèmes sont déployés à grande échelle (dans le cloud), l’impact cumulé peut devenir plus conséquent – notamment si les serveurs tournent en permanence.

🏋️‍♂️ L’entraînement des modèles IA : un gouffre énergétique

Là où les choses prennent une toute autre dimension, c’est lors de la phase d’entraînement. Contrairement à l’utilisation d’un modèle déjà formé, entraîner un modèle implique des calculs intensifs sur d’énormes jeux de données, mobilisant des clusters de milliers de GPU ou TPU pendant des semaines.

📊 Les chiffres vertigineux d’un modèle fondationnel

Prenons l’exemple de GPT-3, un modèle comparable à LLaMA en termes de dimension et de complexité. Voici ce qu’on sait de son impact :

• 🔌 Entraînement total : 1 287 MWh d’électricité, soit l’équivalent de la consommation annuelle de plus de 500 foyers européens (source : Patterson et al.).
• 🌎 Empreinte carbone : environ 284 tonnes de CO2, soit 56 allers-retours Paris-New York en avion ou 700 000 km parcourus en voiture thermique.
• ❄️ Besoin de refroidissement : Chaque data center doit maintenir ses machines à des températures basses. Par exemple, plus de 700 000 litres d’eau ont été utilisés en 2022 aux États-Unis pour refroidir les serveurs IA (source : Intelligence Artificielle School).

🛑 Une question de viabilité écologique

L’entraînement représente la majeure partie de l’empreinte environnementale des modèles d’IA : environ 90 % de leur consommation énergétique totale survient durant cette étape (source : Bommasani et al., 2021). En comparaison, la phase d’inférence (utilisation) est bien plus modeste, même si elle se répète massivement dans des scénarios d’utilisation commerciale (par exemple, pour alimenter les milliards de requêtes quotidiennes d’un moteur de recherche).

⚖️ Entraînement vs. utilisation : quels enseignements ?

D’un côté, l’entraînement est un processus ponctuel mais extrêmement coûteux ; de l’autre, l’utilisation répartit cet impact parmi des milliers ou millions d’utilisateurs. Dit autrement :

• 💻 Utilisation individuelle : Relativement accessible sur le plan énergétique, surtout lorsque l’énergie provient de sources renouvelables.
• 🏭 Entraînement massif : Représente un défi écologique majeur, en raison de l’échelle et de la puissance matérielle nécessaires.

Les modèles toujours plus sophistiqués et volumineux (par exemple GPT-4 ou LLaMA 3) posent une question évidente : comment continuer à innover tout en réduisant l’empreinte écologique ?

🌱 Solutions pour une IA plus durable

Malgré ces constats, l’industrie de l’IA explore plusieurs voies pour réduire son impact environnemental :

🔄 Réutiliser les modèles existants

Les modèles préentraînés, comme LLaMA 3 ou GPT-3, peuvent être adaptés à des cas spécifiques via des techniques comme le fine-tuning. Ce processus consiste à ajuster le modèle sur de petits ensembles de données, ce qui consomme nettement moins d’énergie que l’entraînement initial.

🧠 Des modèles plus petits et plus efficaces

Des techniques comme la distillation des modèles permettent de condenser un modèle volumineux (et coûteux) en une version plus légère, tout en conservant des performances similaires sur des tâches précises. Cela réduit à la fois l’énergie nécessaire pour les entraîner et les exécuter.

⚡ Des infrastructures plus vertes

Les entreprises technologiques investissent dans des data centers alimentés par des énergies renouvelables. Par exemple, Google prévoit d’atteindre la neutralité carbone sur ses infrastructures d’ici 2030 (source : Google Sustainability).

🛠️ Progrès matériels

Les nouvelles générations de puces, comme les GPU Nvidia H100 ou les TPU de Google, sont conçues pour offrir des performances supérieures avec une consommation énergétique moindre. Ces innovations matérielles rendent progressivement l’infrastructure d’IA plus efficace.

🤔 Conclusion : que doit-on prioriser ?

L’intelligence artificielle continue de transformer nos vies, mais ses impacts environnementaux ne peuvent être ignorés. Si l’utilisation des modèles déjà entraînés reste relativement accessible pour les particuliers, la phase d’entraînement des modèles pose un défi écologique majeur.

Il est donc impératif de trouver un juste équilibre : les entreprises doivent optimiser leurs modèles, exploiter davantage d’énergies renouvelables, et éviter de céder à la course aux modèles toujours plus volumineux lorsque ce n’est pas nécessaire. En parallèle, les chercheurs et les décideurs politiques doivent travailler à instaurer des bonnes pratiques pour une IA plus durable.

Et vous, pensez-vous qu’il est possible de concilier la quête d’innovation et les enjeux climatiques ? Quelle serait selon vous la meilleure voie pour rendre l’IA plus respectueuse de l’environnement tout en maintenant son potentiel ? 💡