L’IA « aspire » l’électricité à l’échelle mondiale ?

La course à l’intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus féroce à mesure que de nouveaux modèles sont lancés en permanence. Amazon, Microsoft, Apple, Google et Meta devraient dépenser des milliards de dollars supplémentaires dans l’infrastructure de l’IA dans les temps à venir.

Consomme une énorme quantité d'électricité

En parlant des modèles d'IA les plus importants aujourd'hui, nous pouvons mentionner ChatGPT d'OpenAI, Chatbot AI de Google, Meta AI de Meta, Olympus d'Amazon et MAI-1 de Microsoft. Alors que l’IA se développe rapidement, de nombreuses personnes sont extrêmement préoccupées par les risques et les impacts qu’elle peut entraîner, notamment en termes de consommation d’énergie et d’augmentation des émissions de carbone.

La quantité d’énergie consommée par l’IA dépend de nombreux facteurs, notamment le type d’IA, la taille du modèle, le matériel et la mise en œuvre. Avec le grand modèle de langage GPT-3 développé par OpenAI avec 175 milliards de paramètres, pour l'entraîner, les chercheurs ont dû exécuter 1 024 GPU (unités de traitement graphique) en continu pendant environ 1 mois. Le professeur associé Mosharraf Chowdhury de l'Université du Michigan (États-Unis) estime que l'entraînement du GPT-3 consomme 1,287 million de kWh d'électricité à chaque fois, soit l'équivalent de la consommation électrique moyenne d'un foyer américain en 120 ans.

ChatGPT consomme plus de 500 000 kWh d’électricité par jour, soit l’équivalent de la consommation électrique quotidienne moyenne de 17 000 foyers américains. Photo : REUTERS

GPT-3 a été publié il y a 4 ans et la taille des paramètres des grands modèles de langage (LLM) augmente désormais de manière exponentielle. Parallèlement, GPT-4, annoncé en 2023, compte un total de 1 760 milliards de paramètres, soit 10 fois plus que GPT-3. GPT-5, dont le lancement est prévu fin 2025, est plus rapide et dispose de capacités de traitement du langage plus puissantes, de sorte que la consommation d'énergie pour la formation sera également plus importante.

À mesure que les applications deviennent plus populaires et que le nombre d’utilisateurs augmente, la consommation d’énergie continuera d’augmenter. L'Agence internationale de l'énergie (AIE) a déclaré que ChatGPT consomme en moyenne 2,9 W d'électricité par heure pour répondre à ses besoins, soit près de 10 fois la consommation énergétique moyenne de Google pour répondre aux besoins de recherche des utilisateurs.

En termes d'utilisation, ChatGPT répond à environ 200 millions de besoins par jour, consommant jusqu'à 182,5 millions de kWh d'électricité par an. Quant à Google, avec environ 9 milliards de recherches par jour, s’il intégrait une IA synthétique à grande échelle dans la recherche, l’AIE estime qu’il aurait besoin de 10 milliards de kWh d’électricité supplémentaires par an.

Promouvoir le développement des centres de données

Les centres de données sont l’infrastructure de l’IA, fournissant les ressources informatiques, la capacité de stockage et la bande passante réseau nécessaires à l’IA, permettant aux applications d’IA de fonctionner et de se développer efficacement. Dans le même temps, le centre de données doit également fournir un système de refroidissement puissant pour maintenir la bonne température, car des milliers de serveurs et de puces fonctionnant 24 heures sur 24 génèrent beaucoup de chaleur. Par conséquent, la consommation électrique du centre de données lui-même est importante.

Selon le rapport 2022 de l'AIE, la consommation mondiale d'électricité des centres de données est estimée à 460 milliards de kWh d'électricité en 2022, soit près de 2 % de la consommation mondiale totale d'électricité. On prévoit que d’ici 2026, la consommation totale d’électricité dans les centres de données pourrait doubler pour atteindre 1 000 térawattheures, soit presque l’équivalent de la consommation annuelle d’électricité de tout le Japon.

Outre la nécessité de consommer de l’électricité, le besoin d’eau propre pour refroidir l’ensemble du système augmente également. Selon les estimations des chercheurs, la nécessité d'exploiter des services d'IA entraînera une extraction des eaux souterraines de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d'ici 2027. Ce chiffre équivaut à la moitié de la quantité d'eau utilisée par le Royaume-Uni chaque année.

De nombreux observateurs estiment que l’IA devrait être exploitée par les entreprises technologiques pour soutenir la transformation verte. Selon l'agence de presse Reuters, les géants de la technologie tels qu'Amazon, Microsoft et Google investissent massivement dans des projets d'énergie solaire et éolienne, ainsi que dans la refonte des centres de données pour économiser l'eau de refroidissement.

Risque de changement climatique

M. Lu Vincent The Hung, fondateur et PDG de la société par actions eduX Global Institute, estime que l'utilisation d'outils d'IA ne « consomme » pas directement d'électricité. Le processus de formation des modèles d'IA comme GPT-3.5, GPT-4o... est la cause de la consommation d'énergie car il nécessite des ressources de traitement extrêmement importantes, nécessitant beaucoup d'énergie pour fonctionner. C'est l'une des causes du changement climatique comme le réchauffement climatique, les sécheresses, les inondations... De plus, les équipements de construction de l'IA ont souvent un cycle de vie court, seulement environ 1 à 2 ans, il est donc prévu que les déchets électroniques augmenteront fortement dans un avenir proche.

« Les unités de formation en IA peuvent créer des algorithmes plus simples et des modèles d'IA plus compacts pour économiser l'énergie, contribuant ainsi à réduire les coûts. Parallèlement, les énergies renouvelables telles que l'énergie solaire et l'énergie éolienne devraient être utilisées pour alimenter les systèmes d'IA, et une réglementation spécifique devrait être instaurée concernant la consommation maximale d'électricité pour l'exploitation et le développement de cette technologie », a suggéré M. Hung.

Selon un professeur de technologies de l’information, pour économiser l’électricité et développer l’IA de manière plus durable et plus efficace, des solutions de cloud computing peuvent être appliquées pour optimiser l’utilisation des ressources lors de l’exploitation de ces modèles. En outre, il est nécessaire d’exiger des entreprises technologiques qui possèdent des systèmes d’IA qu’elles fournissent des données sur la consommation d’électricité de leurs systèmes, calculant ainsi des normes de consommation d’énergie pour l’IA adaptées au développement à long terme de la technologie de l’IA au Vietnam.

L. Province

Source : https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm