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Périphérique de Los Angeles vu du ciel.
© Art Wager via Getty Images

L'intelligence artificielle peut polluer autant que 5 voitures

Le 13 juin 2019

Les algorithmes d'intelligence artificielle se trouvent derrière de nombreuses fonctionnalités du web. Mauvaise nouvelle : leur empreinte carbone est désastreuse, explique une étude américaine.

On le sait, le numérique ne brille pas par son bilan carbone. Mais aucune étude n’avait encore mesuré la consommation en CO2 nécessaire au développement des algorithmes d’intelligence artificielle. C’est désormais chose faite. Et le résultat fait froid dans le dos. Selon des chercheurs de l’Université du Massachussets Arhmes, entraîner des réseaux de neurones (méthode d'intelligence artificielle aussi appelée deep learning) peut consommer autant d’énergie que 5 voitures, de leur production à leur fin de vie. L’étude a été repérée par la MIT Technology Review.

Pour leur recherche, les scientifiques se sont intéressés à quatre modèles de traitement automatique du langage (traduction, génération de texte). L’un des plus polluant s’appelle Transformer, un algorithme développé par Google. Entraîné sur un certain type de matériel, il peut rejeter jusqu’à 284 tonnes de CO2. Soit l’équivalent de 5 voitures donc, ou de la consommation en CO2 d’une personne de 56 ans depuis sa naissance. Le coût de ce calcul est estimé entre 1 million et 3,2 million de dollars.

Bilan énergétique des deep fake ? 

Si développer un algorithme de traduction rejette autant de CO2, on n’aime mieux pas imaginer le bilan carbone des GAN, ces algorithmes qui génèrent de fausses images et vidéos, appelées « Deep Fake ». Dernière en date : celle de Mark Zuckerberg se félicitant d’avoir volé toutes nos données.

 

 

 

 

Du matériel de plus en plus énergivore 

Pourquoi de si gros besoins en énergie ? Les algorithmes se sont largement complexifiés ces dernières années et requièrent du matériel plus énergivore. « Il y a dix ans il était possible de les entraîner sur des ordinateurs et serveurs classiques, expliquent les auteurs de l’étude. Aujourd’hui du hardware spécialisé, comme des cartes GPU (cartes graphiques à l’origine utilisées pour faire tourner des jeux vidéos, Ndlr), est nécessaire. »   

Il faut toutefois bien comprendre que l’entraînement d’un algorithme est un processus de plusieurs jours, nécessaire lors de son développement ou de sa mise à jour. Pas pour l’utiliser par la suite. Autrement dit  : vous ne polluez pas comme cinq voitures à chaque fois que vous tapez une phrase dans Google Translate. Ouf.

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