Consommation d’énergie
L’entraînement de ChatGPT nécessite une puissance de calcul considérable. Les centres de données hébergeant ces modèles consomment d’importantes quantités d’électricité. Selon une étude, l’intelligence artificielle représente environ 10 à 20 % de l’électricité utilisée dans les centres de données, un pourcentage qui pourrait augmenter de 70 % chaque année dans les prochaines années.
Émissions de CO₂
Cette consommation énergétique se traduit par des émissions de dioxyde de carbone (CO₂). Par exemple, l’entraînement de GPT-3 a généré des émissions comparables à celles de cinq voitures américaines moyennes sur une année.
De plus, une simple conversation avec ChatGPT-4 émet cent fois plus de CO₂ que le modèle précédent, ChatGPT-3.5.
Consommation d’eau
Les centres de données utilisent également de grandes quantités d’eau pour refroidir leurs serveurs. Une étude a révélé que l’entraînement de GPT-3 a consommé environ 700 000 litres d’eau. De plus, une simple conversation avec ChatGPT, composée de 20 à 50 questions, peut utiliser environ 500 millilitres d’eau.
Utilisation de matériaux rares
La fabrication des composants nécessaires, comme les unités de traitement graphique (GPU), requiert des matériaux rares. L’extraction de ces ressources a des impacts environnementaux et sociaux, notamment la pollution de l’eau, la déforestation et des violations des droits humains.
Pistes d’amélioration
Pour atténuer ces impacts, plusieurs solutions sont envisagées :
- Optimisation des modèles : Rendre les algorithmes plus efficaces pour réduire la consommation d’énergie.
- Utilisation d’énergies renouvelables : Alimenter les centres de données avec des sources d’énergie propres.
- Refroidissement alternatif : Employer des méthodes de refroidissement moins consommatrices en eau, comme l’utilisation d’eau de mer.
Ces approches visent à diminuer l’empreinte écologique de l’intelligence artificielle.
Conclusion
L’entraînement de modèles comme ChatGPT a un impact environnemental significatif en termes de consommation d’énergie, d’émissions de CO₂, de consommation d’eau et d’utilisation de matériaux rares. Des efforts sont en cours pour réduire ces effets et rendre l’intelligence artificielle plus durable.