La trend des « starter packs », générés grâce à l’intelligence artificielle, a envahi les réseaux sociaux ces derniers temps. De nombreuses voix se sont cependant élevées contre cette tendance à l’empreinte carbone très importante.
Longtemps critiqué pour la mauvaise qualité des images que son intelligence artificielle générative ChatGPT était capable de créer, OpenAI a actualisé le 25 mars dernier son outil de génération de visuels. Le succès a été immédiat.
Deux jours plus tard, Sam Altman, patron de l’entreprise américaine, expliquait sur X devoir introduire « des limites temporaires » en restreignant à 3 générations d’image par jour les utilisateurs de l’offre gratuite car ses ordinateurs étaient en train de « fondre ».
Des images virales
L’engouement autour de cette nouvelle fonctionnalité s’explique en partie par le succès de plusieurs tendances sur les réseaux sociaux. Parmi elles, celle du « starter pack », qui consiste à se représenter sous la forme d’une figurine, accompagnée d’accessoires symboliques.
De très nombreuses personnes se sont prêtées au jeu mais les premières critiques n’ont pas tardé à se faire entendre. Après avoir reçu son propre « starter pack », généré par un internaute, Thomas Pesquet a souligné sur X que « derrière la magie, il y a une réalité qu’on oublie souvent de regarder : le coût environnemental de ces technologies ».
Établir le bilan écologique d’une seule de ces images n’est pas évident. OpenAI et les autres sociétés développant des modèles d’intelligence artificielle générative, comme Google, xAI ou encore Midjourney, communiquent peu sur leur consommation énergétique.
L’équivalent d’une demi-charge de smartphone
Il est toutefois possible de faire des estimations. Dans son étude intitulée « Power Hungry Processing », la chercheuse canadienne Sasha Luccioni (Xilam Green du 23/01/2024) compare les besoins énergétiques de la génération de texte et d’image avec celle du chargement d’un smartphone.
Alors que « le modèle de génération de texte le plus efficace » ne requiert que l’équivalent de 9 % du chargement d’un smartphone pour 1 000 utilisations, la génération d’un seul visuel par le « modèle de génération d’image le moins efficace » en consomme déjà la moitié.
L’étude précise également que ces tests ont été effectués avant janvier 2024, or l’intelligence artificielle est un domaine en constante évolution et ces données sont aujourd’hui sans doute déjà dépassée.
Une demande en électricité en forte hausse
Si cela peut sembler peu, il faut garder à l’esprit que des millions de personnes utilisent l’IA chaque jour. Rien que depuis la mise en place de la nouvelle fonctionnalité de ChatGPT, un million de nouveaux utilisateurs ont été recensés par OpenAI, dévoile Sam Altman sur X.
Cette utilisation massive, couplée aux besoins toujours plus importants des nouvelles technologies, entraîne une augmentation majeure de la demande en électricité des data centers, ces centres de stockage des données.
L’Agence internationale de l’énergie estime qu’ils auront besoin de deux fois plus d’électricité pour fonctionner d’ici 2030. Si en 2024 leur consommation annuelle représentait 415 TWh, soit 1,5 % de la production mondiale d’électricité, celle-ci devrait atteindre 945 TWh dans 5 ans. Une consommation équivalente à celle du Japon.
Cette augmentation soulève des enjeux d’approvisionnement en énergie et de pression sur le réseau électrique, sans parler de la quantité d’eau requise. En effet, la puissance des data centers entraînant de forts risques de surchauffe, ceux-ci ont besoin d’être refroidis.
Ainsi, Google révélait dans son rapport environnemental avoir consommé 28 milliards de litres d’eau potable en 2023, dont les deux tiers pour refroidir ses data centers. Un chiffre amené à exploser avec la démocratisation de l’IA.
