Les dangers de l’intelligence artificielle sont nombreux et souvent abord\u00e9s, notamment la d\u00e9sinformation et la menace de l’IA rempla\u00e7ant les emplois humains. Cependant, un autre danger possible est soulev\u00e9 par la professeure Kate Saenko de l’Universit\u00e9 de Boston : l’impact environnemental potentiellement important des outils d’IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n
La consommation d’\u00e9nergie de l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/p>\n
L’un des probl\u00e8mes les plus importants avec les mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative est leur consommation d’\u00e9nergie \u00e9lev\u00e9e. Comme l’indique le professeur Saenko, plus l’IA est puissante, plus elle consomme d’\u00e9nergie pour fonctionner. Cependant, malgr\u00e9 l’importance de la question, peu de donn\u00e9es sont disponibles sur l’empreinte carbone d’une seule requ\u00eate d’IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n
Impacts \u00e9nerg\u00e9tiques des mod\u00e8les IA g\u00e9n\u00e9rative<\/p>\n
Cependant, les chiffres actuels montrent que le co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique des mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative est significatif. Par exemple, le mod\u00e8le BERT avec 110 millions de param\u00e8tres consomme autant d’\u00e9nergie que le vol transcontinental d’une personne. Le mod\u00e8le OpenAI GPT-3 avec 175 milliards de param\u00e8tres consomme quant \u00e0 lui autant d’\u00e9nergie que 123 v\u00e9hicules particuliers \u00e0 essence fonctionnant pendant un an. De plus, ce mod\u00e8le g\u00e9n\u00e8re 552 tonnes de dioxyde de carbone.<\/p>\n
L’ajout de chatbot<\/p>\n
L’addition de chatbot par des grandes compagnies telles que Microsoft pourrait aggraver la consommation totale d’\u00e9nergie des mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative. Si ces chatbots devenaient aussi populaires que les moteurs de recherche, leur co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique s’additionnerait \u00e0 celui des autres mod\u00e8les. Et si un millier de compagnies d\u00e9veloppent des mod\u00e8les diff\u00e9rents, chacun utilis\u00e9 par des millions de personnes, la consommation d’\u00e9nergie de l’ensemble pourrait se r\u00e9v\u00e9ler probl\u00e9matique.<\/p>\n
Solutions pour la r\u00e9duction de l’impact environnemental des mod\u00e8les d’AI<\/p>\n
Des mod\u00e8les plus efficaces, une architecture et un processeur plus durables conjugu\u00e9s \u00e0 l’utilisation de centres de donn\u00e9es plus respectueux de l’environnement sont les options actuellement \u00e9tudi\u00e9es pour r\u00e9duire l’empreinte carbone des mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative. De plus, le passage \u00e0 l’\u00e9nergie renouvelable et l’utilisation de l’IA aux heures o\u00f9 elle peut \u00eatre aliment\u00e9e par des sources d’\u00e9nergie renouvelables pourraient r\u00e9duire les \u00e9missions jusqu’\u00e0 30 \u00e0 40 % par rapport \u00e0 une utilisation exclusive de l’\u00e9nergie fossile.<\/p>\n
La n\u00e9cessit\u00e9 de plus de recherche<\/p>\n
En fin de compte, la professeure Saenko insiste sur la n\u00e9cessit\u00e9 d’une recherche plus approfondie pour faire avancer l’efficacit\u00e9 des mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative et leur d\u00e9veloppement durable. Cependant, elle garde espoir, soulignant que l’IA peut fonctionner sur des \u00e9nergies renouvelables. En \u00e9tant aliment\u00e9 aux heures o\u00f9 les \u00e9nergies renouvelables sont plus disponibles, l’empreinte carbone de l’IA peut \u00eatre consid\u00e9rablement r\u00e9duite.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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