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“Chat-GPT, c’est magique et ça ne consomme pas grand chose de l’utiliser, non ?”

Technologie
·
29
March
2024
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Image ordinateur Chat GPT
Par
Manon Léger
Changer de regard sur le numérique, c’est le premier pas pour changer la donne. Pendant un mois, on déconstruit les fausses idées du numérique… pour reconstruire un numérique plus vertueux, brique par brique !

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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