Le Center for Data Innovation (CDI), financé par des géants de la technologie tels qu'Intel, Microsoft, Google, Meta et AMD, a récemment avancé l'argument selon lequel les inquiétudes concernant l'impact environnemental de l'intelligence artificielle (IA) sont largement exagérées. Cette déclaration audacieuse a immédiatement suscité un débat intense sur la scène mondiale, mettant en lumière les divergences d'opinions quant aux conséquences écologiques de l'essor de l'IA.Le CDI soutient que l'infrastructure sous-jacente à l'IA, souvent critiquée pour sa consommation énergétique massive, ne représente pas une menace significative pour l'environnement. Selon eux, les inquiétudes actuelles sont exagérées, car les avancées technologiques constantes améliorent l'efficacité énergétique des systèmes d'IA. Ils soulignent également que l'adoption croissante des énergies renouvelables contribue à atténuer l'impact environnemental de ces technologies.
Avec le récent regain d'intérêt pour l'intelligence artificielle, les gens s'interrogent à nouveau sur la consommation d'énergie d'une technologie émergente. En l'occurrence, les critiques estiment que l'adoption rapide de l'IA, combinée à l'augmentation de la taille des modèles d'apprentissage profond, entraînera une hausse massive de la consommation d'énergie, avec un impact potentiellement dévastateur sur l'environnement.
Toutefois, comme pour les technologies précédentes, bon nombre des premières affirmations concernant la consommation d'énergie de l'IA se sont révélées exagérées et trompeuses, selon le centre d'innovation en matière de données. Le rapport recommande aux décideurs politiques de répondre aux préoccupations quant à la consommation d'énergie de l'IA en prenant les mesures suivantes :
- Élaborer des normes de transparence énergétique pour les modèles d'IA ;
- Rechercher des engagements volontaires en matière de transparence énergétique pour les modèles de fondation ;
- Prendre en compte les conséquences involontaires des réglementations de l'IA sur l'utilisation de l'énergie ;
- Utiliser l'IA pour décarboniser les opérations gouvernementales.
Le CDI affirme dans un rapport récent que l'IA pourrait même avoir un impact positif en remplaçant des processus moins efficaces et en optimisant d'autres. Le groupe souligne également une étude de l'université de Cornell, selon laquelle l'utilisation de l'IA pour écrire génère des émissions de CO2 bien inférieures à celles produites par des méthodes traditionnelles.
Demande d'énergie estimée pour les différents modèles d'IA
Le CDI suggère que l'IA pourrait contribuer à la réduction de la consommation d'énergie en prévoyant la demande du réseau, optimisant l'agriculture et surveillant les émissions de gaz à effet de serre. Cependant, des critiques soulignent que le rapport néglige les émissions de CO2 générées lors de l'entraînement des modèles et que la rapidité des améliorations en matière d'efficacité énergétique n'est pas garantie avec l'évolution de la technologie. Enfin, le CDI propose des normes de mesure volontaires pour l'empreinte énergétique de l'IA, encourageant la réglementation tout en mettant en garde contre des exigences excessives qui pourraient augmenter la consommation d'énergie.
Les faits concernant la consommation d'énergie et les émissions de carbone de l'IA
Les affirmations du Center for Data Innovation (CDI) concernant la consommation d'énergie et les émissions de carbone de l'IA suscitent des doutes, car la complexité des calculs rend difficile l'établissement d'estimations précises. Le CDI minimise les préoccupations envers l'impact environnemental de l'IA en citant des études qui, selon eux, exagèrent les données et en soulignant des comparaisons douteuses avec d'autres secteurs.
Les études sur la consommation d'énergie des systèmes d'IA, y compris celle du CDI, semblent négliger la variabilité des facteurs tels que les puces, les systèmes de refroidissement, la conception des centres de données et les sources d'énergie, qui tous influent sur les résultats. La référence à une étude de l'université du Massachusetts Amherst, bien que informative, peut être remise en question en raison de son focus sur des modèles spécifiques sans considération suffisante pour la diversité des architectures et des charges de travail dans le domaine de l'IA.
Le CDI critique également les titres sensationnalistes des médias, mais omet de reconnaître les préoccupations légitimes suscitées par les émissions de carbone liées à l'entraînement des modèles. Les comparaisons douteuses avec d'autres secteurs, telles que celles effectuées avec les émissions de CO2 d'un vol New York-San Francisco, peuvent être perçues comme une tentative de minimiser les impacts réels de l'IA sur le climat.
En outre, le CDI semble négliger la nécessité de réglementer l'IA pour atténuer son empreinte environnementale, en préférant des normes volontaires qui pourraient permettre aux entreprises de contourner des responsabilités potentiellement nécessaires. L'appel à des investissements gouvernementaux dans l'IA sans un cadre réglementaire solide soulève des inquiétudes quant à la possibilité de favoriser des intérêts particuliers au détriment de l'environnement.
Mesurer l'empreinte carbone ou la consommation d'énergie de quelque chose comme l'entraînement ou l'inférence d'un modèle d'IA est donc sujet à erreur, affirme sans ironie l'étude du CDI. Un exemple cité dans l'étude est celui d'un article de l'université du Massachusetts Amherst qui évalue l'empreinte carbone du modèle de traitement du langage naturel BERT de Google. Ces informations ont ensuite été utilisées pour estimer les émissions de carbone liées à la formation d'un modèle de recherche à architecture neuronale, ce qui a donné un résultat de 626 155 livres d'émissions de CO2.
De nombreux experts et militants écologiques contestent vigoureusement les affirmations du Center for Data Innovation. Ils mettent en avant le fait que l'expansion rapide de l'IA, en particulier dans des domaines tels que l'apprentissage profond et les modèles de grande envergure, entraîne une demande croissante en puissance de calcul. Cette demande peut intensifier la pression sur les ressources énergétiques, notamment si elle est alimentée par des sources non renouvelables.
De plus, certains critiques soulignent que le CDI a des liens financiers avec les entreprises technologiques qu'il défend, soulevant ainsi des préoccupations quant à son impartialité dans cette question complexe.
Sources : Center for Data Innovation, Cornell University study, University of Massachusetts Amherst document
Et vous ?
Quel est votre avis sur le sujet ? Pensez-vous que les intérêts financiers des grandes entreprises technologiques peuvent-ils influencer les conclusions du CDI et biaiser le débat sur l'impact environnemental de l'IA ? Dans quelle mesure la transparence du CDI dans ses sources de financement peut-elle affecter la crédibilité de ses conclusions et la perception générale du débat sur l'impact environnemental de l'IA ?Voir aussi :
L'IA sera-t-elle une catastrophe pour le climat ? Examens de ses répercussions environnementales, les outils d'IA, comme ChatGPT, sont reconnue comme énergivore L'IA générative n'aura besoin que de deux centrales électriques pour maintenir ses applications en 2024, selon Sergey Edunov, cadre de Meta Le ChatBot IA ChatGPT consomme plus d'énergie et d'eau qu'une recherche traditionnelle sur Internet, d'après une étude de l'Université de Californie 
Envoyé par Mathis Lucas
