L’Intelligence Artificielle générative se concentre sur la création de nouvelles données, de manière totalement autonome, et ressemblant au contenu créé par des êtres humains. ChatGPT, DALL-E, Midjourney, Bard, etc. ont ainsi des applications extrêmement variées dans les entreprises, créant des textes, des images, des vidéos ou des musiques ex nihilo. Mais aujourd’hui, la surconsommation énergétique de l’IA générative questionne, voire inquiète des chercheurs comme Sasha Luccioni, qui cherche activement à éduquer le public sur ce sujet.
L’IA, définitivement vorace en énergie
Le saviez-vous ? Une intelligence artificielle générative utilise 30 fois plus d’énergie qu’un moteur de recherche classique, selon la chercheuse Sasha Luccioni, spécialisée dans l’impact environnemental de l’IA.
Cette surconsommation énergétique de l’IA générative s’explique par son fonctionnement : à chaque fois qu’un utilisateur envoie une requête, les serveurs situés dans un centre de données s’activent. Or, pour obtenir les résultats que l’on connaît, ils doivent être en mesure de supporter d’énormes capacités de calcul et traiter des milliards de données – ce qui exige une grande puissance. Au-delà de l’électricité requise pour leur fonctionnement, ces serveurs chauffent et doivent être impérativement refroidis, à l’aide de système réclamant également de l’énergie.
L’Agence Internationale de l’Énergie (AIE) soutient qu’un centre de données utilise près de 40% de son électricité, pour alimenter les serveurs et 40% à les refroidir.
La surconsommation énergétique de l’IA générative en chiffres
Depuis 2022, le boom de l’IA a poussé les géants d’Internet à investir massivement dans ces centres de données. Selon l’AIE, si ces « data centers » représentaient environ 1 % de la consommation électrique mondiale, en 2022, ce chiffre était déjà monté à 2% (avec 460 tWh d’électricité) et il pourrait attendre 4% en 2026 (1000 Twh, soit l’équivalent de la consommation en électricité du Japon).
La surconsommation énergétique de l’IA générative est une réalité : les émissions carbone de Google ont augmenté de 48 % en 5 ans ; Microsoft les a vues bondir de 30% en 2023 par rapport à 2020.
Pour rappel, ces sociétés se sont toutes engagées à devenir une entreprise à 0 émission de carbone, d’ici à 2030, pour Google et Microsoft et d’ici à 2040, pour Amazon. Mais il s’agissait de promesse faite avant le boom de l’IA…
L’outil « CodeCarbon », un « Nutri-score » pour l’IA
Depuis des années, Sasha Luccioni quantifie les émissions de gaz à effet de serre générées par les technologies d’IA. Aujourd’hui, elle ne peut que constater cette surconsommation énergétique de l’IA générative.
Elle déplore que ces outils soient utilisés pour une simple recherche, lorsque l’on connaît l’incroyable mobilisation des ressources informatiques que cela suppose. À titre indicatif et selon une de ses dernières études, le fait de créer une image Haute Définition, avec une IA, consomme autant d’énergie que de recharger complètement son téléphone.
Reconnue comme l’une des 100 personnalités les plus influentes du domaine, par le Time, en 2024, elle souhaite ardemment sensibiliser le grand public à cette question. En 2020, elle a co-développé un outil, baptisé « CodeCarbon », inspiré du label « Nutri-score » – ce qui pointerait plus clairement la surconsommation énergétique de l’IA générative.
Son objectif est d’informer ses utilisateurs sur l’efficacité énergétique des modèles d’IA. « On ne prend pas en compte l’eau, ni les matériaux rares, mais au moins, on peut mesurer l’efficacité énergétique », souligne-t-elle. À ce jour, l’outil a été téléchargé plus d’un million de fois.
Pour Sasha Luccioni, « l’idée n’est pas de s’opposer à l’IA, mais de l’utiliser de manière judicieuse ». La chercheuse canadienne et russe soutient qu’il est absolument indispensable d’introduire des régulations gouvernementales, pour encadrer ces technologies.
