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

La course à l'intelligence artificielle (IA) s'intensifie avec le lancement constant de nouveaux modèles. Amazon, Microsoft, Apple, Google et Meta devraient investir des milliards de dollars supplémentaires dans leurs infrastructures d'IA dans les prochains temps.

Consomme une énorme quantité d'électricité

Parmi les modèles d'IA les plus répandus aujourd'hui, on peut citer ChatGPT d'OpenAI, Chatbot AI de Google, Meta AI de Meta, Olympus d'Amazon et MAI-1 de Microsoft. Face au développement rapide de l'IA, nombreux sont ceux qui s'inquiètent des risques et des impacts qu'elle peut engendrer, notamment en matière 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 le processus d'implémentation. Pour entraîner le grand modèle de langage GPT-3 développé par OpenAI avec 175 milliards de paramètres, les chercheurs ont dû faire fonctionner 1 024 GPU (unités de traitement graphique) en continu pendant environ un mois. Le professeur associé Mosharraf Chowdhury de l'Université du Michigan (États-Unis) a estimé que l'entraînement de GPT-3 consommait 1,287 million de kWh d'électricité à chaque fois, soit l'équivalent de la consommation électrique moyenne d'un foyer américain sur 120 ans.

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

GPT-3 a été publié il y a quatre ans, et aujourd'hui, la taille des paramètres des grands modèles linguistiques (LLM) connaît une croissance exponentielle. Parallèlement, GPT-4, publié en 2023, compte 1 760 milliards de paramètres, soit dix fois plus que GPT-3. GPT-5, dont la sortie est prévue fin 2025, est plus rapide et offre des capacités de traitement du langage plus puissantes. La consommation énergétique pour l'entraînement sera donc également nettement plus élevée.

À mesure que les applications gagnent en popularité et que le nombre d'utilisateurs augmente, la consommation d'énergie va continuer d'augmenter. L'Agence internationale de l'énergie (AIE) indique que ChatGPT consomme en moyenne 2,9 watts d'électricité par heure pour répondre à ses besoins, soit près de dix fois la consommation moyenne de Google pour répondre aux recherches 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 à ses recherches, 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 constituent l'infrastructure de l'IA. Ils fournissent les ressources de calcul, la capacité de stockage et la bande passante réseau nécessaires à l'IA, permettant ainsi aux applications d'être exécutées et développées efficacement. Parallèlement, les centres de données doivent également être équipés de systèmes de refroidissement puissants pour maintenir des températures adéquates, car des milliers de serveurs et de puces fonctionnant 24h/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 électrique mondiale des centres de données est estimée à 460 milliards de kWh en 2022, soit près de 2 % de la consommation électrique mondiale totale. On prévoit que d'ici 2026, la consommation totale d'électricité des centres de données pourrait doubler pour atteindre 1 000 térawattheures, soit presque l'équivalent de la consommation annuelle d'électricité de tout le Japon.

Parallèlement aux besoins en électricité, les besoins en eau potable pour refroidir l'ensemble du système augmentent également. Selon les estimations des chercheurs, la nécessité d'exploiter des services d'IA entraînera une augmentation des prélèvements d'eau souterraine de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d'ici 2027. Cela équivaut à la moitié de la quantité d'eau utilisée chaque année par le Royaume-Uni.

De nombreux observateurs estiment que l'IA devrait être utilisée par les entreprises technologiques pour soutenir la transition écologique. Selon Reuters, des géants technologiques comme Amazon, Microsoft et Google investissent massivement dans des projets d'énergie solaire et éolienne, et repensent leurs centres de données pour économiser l'eau de refroidissement.

Risque de changement climatique

M. Lu Vincent The Hung, fondateur et PDG d'eduX Global Institute Joint Stock Company, estime que l'utilisation d'outils d'IA ne consomme pas directement d'électricité. L'entraînement de modèles d'IA tels que GPT-3.5 et GPT-4o, notamment, est à l'origine d'une consommation d'électricité importante, due à ses besoins considérables en ressources de traitement et à son fonctionnement. C'est l'une des causes du changement climatique, comme le réchauffement climatique, les sécheresses et les inondations. De plus, les dispositifs de construction d'IA ont souvent une durée de vie courte, d'environ un à deux ans seulement ; on prévoit donc une forte augmentation des déchets électroniques 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 d'informatique, pour économiser l'électricité et développer l'IA de manière plus durable et efficace, des solutions de cloud computing peuvent être utilisées pour optimiser l'utilisation des ressources lors de l'exploitation de ces modèles. De plus, les entreprises technologiques possédant des systèmes d'IA doivent être tenues de fournir des données sur la consommation d'électricité de leurs systèmes, ce qui permettra de calculer des normes de consommation énergétique pour l'IA adaptées au développement à long terme de ces technologies au Vietnam.

L. Province

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