Points clés :
- La demande en matière d’IA est en conflit avec la durabilité environnementale, car la consommation d’électricité immense de l’IA, en particulier de l’IA générative, est en contradiction avec les efforts visant à réduire la consommation de combustibles fossiles et à passer aux énergies vertes.
- Une étude récente a révélé que des modèles d’entraînement tels que BLOOM et GPT-3 consomment d’énormes quantités d’électricité, GPT-3 nécessitant 1287 MWh, ce qui pourrait alimenter des milliers de foyers ou des millions d’ampoules LED.
- Les centres de données, qui sont essentiels aux opérations d’IA, utilisent déjà plus de 1 % de la consommation mondiale d’électricité et devraient augmenter leurs besoins énergétiques à mesure que l’IA et les besoins de traitement des données augmentent.
- Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a averti que l’IA consommera plus d’énergie que prévu, soulignant la nécessité de sources d’énergie alternatives comme la fusion nucléaire et l’énergie solaire moins chère.
- Les demandes en électricité des centres de données mettent à rude épreuve les réseaux électriques, entraînant des retards dans la connexion de nouveaux centres de données et même le report de la mise hors service des centrales au charbon.
- Les défis auxquels est confronté le secteur des services publics ne se limitent pas aux centres de données, car la construction de semi-conducteurs, de véhicules électriques et d’usines de batteries contribue également à la demande croissante d’électricité.
- La demande croissante en électricité de l’industrie de l’IA entre en conflit avec les ambitions mondiales d’un avenir neutre en carbone, et il reste incertain de savoir comment ces demandes seront traitées et qui en supportera le fardeau.
Opinion audacieuse :
L’appétit insatiable de l’industrie de l’IA pour l’électricité crée un conflit avec les objectifs de durabilité environnementale. Bien que l’IA offre d’énormes avantages, sa consommation d’énergie devient une préoccupation majeure. La quantité d’électricité nécessaire pour former des modèles d’IA et alimenter les centres de données est stupéfiante et repousse les limites des réseaux électriques. L’industrie doit trouver des pratiques plus durables et explorer des sources d’énergie alternatives pour atténuer son impact environnemental. Sinon, nous pourrions être confrontés à un “hiver de l’IA” où la croissance de l’industrie est entravée par ses propres demandes énergétiques. Il est temps de trouver un équilibre entre le progrès de l’IA et la responsabilité environnementale.
