Le bilan carbone de la génération d’images, de textes ou de sous-titres

Les études d’impact climatique des intelligences artificielles (IA) évaluent souvent le poids de leur conception – un « entraînement » gourmand en électricité –, plutôt que le poids de leur usage. C’est justement l’ambition d’une étude publiée le 28 novembre 2023 que de déterminer le bilan carbone des IA une fois qu’elles sortent des laboratoires.

Les chercheurs de l’entreprise Hugging Face et de l’université Carnegie-Mellon (Pennsylvanie) ont mesuré la consommation électrique de quatre-vingt-huit modèles d’IA par apprentissage neuronal, classés en différentes familles, en faisant subir à chaque groupe les mêmes tests, sur le même ordinateur. Un travail ambitieux qui « ne me semble pas avoir été fait auparavant », juge Anne-Laure Ligozat, professeure à l’Ecole nationale supérieure d’informatique pour l’industrie et l’entreprise (Ensiie), interrogée par Le Monde.

Du côté des résultats, il ne faut pas espérer un classement des IA génératives ultramédiatisées par ordre de gourmandise – les éditeurs des ChatGPT et autres Midjourney ne mettant pas leurs données à disposition des chercheurs. L’étude distille donc des enseignements plus subtils, sur les IA génératives, certes, mais aussi sur celles qui travaillent dans l’ombre, faisant tourner les antispams, les filtres anti-images pornographiques ou les générateurs de sous-titres automatiques, par exemple.

L’efficacité des IA « à l’ancienne »

Le principal constat des chercheurs est le suivant : pour les tâches simples, les IA spécialisées sont beaucoup plus efficaces que les IA génératives, qui sont polyvalentes, capables de mener plusieurs tâches, comme traduire, résumer, rechercher, etc. « Elles sont environ trente fois moins gourmandes en énergie », précise Sasha Luccioni, coautrice de l’étude, qui recommande d’utiliser les IA polyvalentes seulement faute d’autre choix. Ce que confirme Maud Picq, directrice « data science », chez Capgemini Invent : « Il est important de choisir la meilleure approche technique en fonction du contexte. »

La question se pose pour de nombreux scénarios d’usage, dont la recherche Internet, poursuit M^me Luccioni. « Les IA ont-elles vraiment besoin de formuler leurs réponses en rédigeant trois paragraphes de texte ? Ne peuvent-elles pas se contenter de souligner quelques phrases répondant à la question dans un texte disponible sur Internet ? Cela consommerait en tout cas beaucoup moins d’électricité. » La chercheuse en tire une interrogation globale : sans même parler de la tendance des IA génératives à inventer des réponses factuellement fausses, est-il vraiment nécessaire de « mettre de l’IA générative partout » ?

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