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Alors, vrai ou faux ?
“Chat-GPT, c’est magique et ça ne consomme pas grand chose de l’utiliser, non ?”
🙅♀️ Faux et… faux.
On pense souvent que le numérique c’est “magique” : une recherche, une vidéo, un message… on le fait sans y penser !
Et pourtant, vous le savez si vous nous suivez depuis quelques temps : les impacts du numérique sont loin d’être virtuels, les plus importants étant ceux liés à la fabrication de nos terminaux (ordinateurs, téléphones, objets connectés… qui sont bien réels, et fabriqués à partir de ressources rares, souvent extraites dans des mines à l’autre bout du monde). ⛏
Mais Chat-GPT alors ?
Maintenant que j’ai un téléphone, que je l’utilise pour ça ou pour autre chose, quelle est la différence ? La différence, c’est la consommation de ces modèles d’IA par rapport au reste des services numériques ! Disons qu’il y a deux grandes phases à prendre en compte :
Premièrement, la phase de création des modèles.
Pour créer Chat-GPT, on a dû “l’entraîner”, en lui donnant de grandes quantités d’informations à processer.
Cette phase demande à faire tourner des serveurs très puissants pendant plusieurs semaines. On estime (étude de Patterson & al.) que rien qu’avec la consommation électrique des serveurs, l’entraînement de GPT-3 aurait représenté 552 tonnes d’équivalent CO₂ : 200 allers-retours Paris-New York quoi. ✈
En ajoutant les autres impacts comme la fabrication des serveurs et tous les tests préalables à l’entraînement, ça pourrait même être 4 fois plus !
Deuxièmement, la phase d’inférence, c’est-à-dire le moment où on l’utilise.
Vous vous dites qu’une fois entraîné, ça ne doit plus trop consommer ? Hmm… faux.
On est nombreux et nombreuses sur Terre… et sur Chat-GPT : 53 millions d’utilisateurs actifs par jour en décembre 2023. Le nombre de requêtes quotidiennes n’est pas public, mais on l’estime autour de 10 requêtes par personne : avec une consommation d’environ 1,6g de CO₂ par requête (étude Patel & Ahmad), cela représente plus de 25 000 tonnes de CO₂ chaque mois ! Bien plus que la phase d’entraînement finalement. 💥
Vous vous y attendiez ? Si vous avez d’autres chiffres parlants pour expliquer les impacts de l’IA générative, faites-nous en part… ou mieux, venez en parler dans les entreprises, écoles et universités avec nous. 🏫
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