Passer la journée collé à son smartphone n'a rien de nouveau, mais avez-vous une idée de la quantité d'énergie dépensée pour créer des images grâce à l'intelligence artificielle ? Des recherches récentes aux États-Unis ont montré que la génération d’une seule image à l’aide de l’IA peut consommer l’équivalent d’une charge complète de votre téléphone portable. Cette étude a analysé différents modèles de langage pour comprendre comment chacun consomme de l'électricité.
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IA et variations de la consommation d’énergie
L'étude a révélé une grande différence de consommation d'énergie entre les technologies étudiées. Alors que les chatbots IA affichaient une consommation relativement faible, la transformation d’un texte en image consommait beaucoup plus d’énergie.
La recherche, menée par l'Université Carnegie Mellon en collaboration avec l'organisation Hugging Face, a effectué 1 000 demandes sur différentes technologies. En moyenne, la consommation des réponses textuelles était de 0,42 kWh (kilowattheure). La génération d'une image a nécessité 1,35 kWh, qui peut varier en fonction de la taille du fichier et de la complexité des détails.
Le défi de l’efficacité énergétique
L'un des modèles les moins efficaces surprend en affichant une consommation de 11,49 kWh, soit l'équivalent d'environ 950 charges complètes sur un smartphone. Cela montre l’importance d’équilibrer la précision des réponses avec l’attention portée à la consommation d’énergie par les développeurs de ces technologies.
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Impact environnemental des IA
Outre la consommation d’énergie, l’étude a également évalué les émissions de CO2 des modèles d’intelligence artificielle. Encore une fois, les technologies axées sur les réponses textuelles ont montré un impact environnemental plus faible que celles axées sur la génération d’images.
Les résultats ont indiqué que les modèles d’IA axés sur des tâches spécifiques émettaient moins de gaz polluants que les modèles généralistes. Ceux-ci, qui analysent l’intégralité de la base de données avant de livrer les réponses, ont démontré un impact environnemental plus important.
Émissions de carbone et efficacité de l’IA
Alors que les IA axées sur des tâches spécifiques enregistraient des émissions de 0,3 g de CO2 à 10 g, celles axées sur l'imagerie présentaient des valeurs comprises entre 4 g et 30 g. L’étude souligne que l’entraînement des IA demande également plus d’énergie et émet plus de CO2, en raison du nombre de paramètres à analyser.
En effet, l’étude considère qu’il s’agit d’un premier pas vers le développement de technologies plus efficaces et espère que de nouvelles recherches guideront les développeurs dans la recherche d’approches plus durables de l’innovation avec l’IA.
