L’arrivée de ChatGPT a suscité un intérêt pour les chatbots basés sur l’intelligence artificielle (IA), et à ce titre, nous en avons vu émerger, ainsi que des intégrations de celui développé par OpenAI. Bien qu’ils soient dotés d’une capacité impressionnante, ces systèmes ont bien sûr un inconvénient : ils polluent – beaucoup.
Ils ne sont pas encore à leur apogée, mais ils surprennent déjà et aident les gens avec leurs réponses rapides. Malgré la popularité que ChatGPT, ainsi que d’autres systèmes d’IA similaires, portent déjà, il doit encore être amélioré, soit à cause des erreurs que nous savons qu’il commet, soit à cause de la pollution qui résulte de son activité.
Créer un moteur de recherche basé sur l’IA nécessite une énorme puissance de calcul. Après tout, les moteurs sont alimentés avec d’énormes quantités de données, afin de pouvoir garantir des réponses de plus en plus précises aux questions que les utilisateurs leur posent.
Cette puissance de calcul augmente la quantité d’énergie utilisée par les entreprises qui les développent et entraîne une augmentation exponentielle des émissions de dioxyde de carbone. Si c’était déjà un problème que les entreprises voulaient résoudre, avec l’arrivée de ChatGPT et l’émergence de chatbots similaires, la question pourrait prendre une dimension plus inquiétante.
La formation de ces modèles nécessite une immense puissance de calcul. À l’heure actuelle, seules les grandes entreprises technologiques peuvent les former.
Assuré, à Wired, Carlos Gómez-Rodríguez, informaticien à l’Université de La Corogne.
Carlos Gómez-Rodríguez, informaticien à l’Université de La Corogne
Pour des entreprises comme Microsoft et Google, qui visent à assurer un bilan d’émissions négatif entre 2030 et 2050, investir dans ChatGPT et une IA similaire pourrait retarder leurs plans, voire leur nuire.
L’IA donne des réponses rapides sous une tache de smog
Comme mentionné par Xataka, OpenAI n’a pas révélé le coût de calcul ou d’énergie de ChatGPT. Or, des études publiées par Google estiment que la préparation du GPT-3, sur lequel repose en partie le chatbot actuel, a consommé 1 287 MWh et généré l’émission de plus de 550 tonnes de carbone.
Parallèlement, d’autres études indépendantes menées par certaines universités, comme celle du Massachusetts, ont conclu qu’une seule session d’apprentissage génère autant d’émissions que cinq voitures durant tout leur cycle de vie. Maintenant, si un modèle est constamment formé, les émissions augmenteront de façon exponentielle.
Selon l’informaticien Carlos Gómez-Rodríguez, à la quantité d’émissions que génère la formation d’un système comme ChatGPT, il faut ajouter celles qui résultent « du fonctionnement du moteur pour répondre aux demandes de millions d’utilisateurs ».
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