Créé le 10 juillet 2025. Modifié le par Pierre Alouit
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Alors que le sommet *AI for Good* se déroule à Genève, l’UNESCO met en avant la nécessité d’une intelligence artificielle écoresponsable. Une étude commune avec l’University College London (UCL) a révélé que des ajustements dans la conception des modèles de langage pourraient réduire jusqu’à 90 % leur consommation d’énergie, tout en maintenant leur performance. Cette initiative souligne l’urgence de repenser la durabilité des technologies d’IA face à une empreinte environnementale croissante.
Alors que la consommation d’énergie liée à l’intelligence artificielle (IA) devient un enjeu majeur, l’UNESCO se démarque en appelant à une approche plus écoresponsable. Une étude récente de l’UNESCO et de l’University College London (UCL) met en lumière que de simples ajustements dans la conception et l’utilisation des modèles de langage peuvent réduire leur empreinte énergétique de jusqu’à 90 %, tout en maintenant leur performance. Cet article explore les avantages et les inconvénients de cette initiative.
Avantages
Un des principaux avantages de la réduction de l’empreinte énergétique des modèles de langage est la soutenabilité environnementale. En optimisant les modèles, on réduit considérablement leur demande en énergie, ce qui contribue à diminuer l’impact environnemental de l’IA. Par exemple, il a été observé qu’il est possible de diminuer la consommation d’énergie de ces modèles de langage en utilisant des versions plus petites et spécialisées. Celles-ci, loin de compenser leur taille par une performance moindre, affichent des résultats impressionnants.
Ensuite, la réduction de la durée des interactions pourrait également générer des économies d’énergie significatives. En raccourcissant les prompts et les réponses, les utilisateurs pourraient voir leur consommation énergétique divisée par plus de deux, ce qui se traduit par des économies à grande échelle compte tenu du nombre croissant d’utilisateurs d’IA générative.
Enfin, comme le souligne la recommandation de l’UNESCO, l’éducation des utilisateurs est primordiale. En sensibilisant les individus aux impacts énergétiques de leurs pratiques numériques, on pave la voie pour des comportements plus responsables dans l’usage quotidien des technologies IA.
Inconvénients
inconvénients potentiels associés à cette transition vers une IA plus écoresponsable. Une des préoccupations réside dans le fait que les modèles plus petits et spécialisés peuvent ne pas être aussi performants dans des tâches plus complexes. La spécialisation, bien qu’efficace pour des tâches spécifiques comme le résumé ou la traduction, peut limiter leur flexibilité, poussant les utilisateurs à jongler entre différents modèles pour répondre à des besoins variés.
De plus, bien que compressions de modèles par des techniques de quantification soient prometteuses, elles sont encore marginales dans les déploiements commerciaux. Les entreprises peuvent être réticentes à investir dans la recherche et le développement de ces technologies, préférant opter pour des solutions plus établies qui, bien que moins écoresponsables, garantissent une performance éprouvée.
Enfin, il y a le risque de creuser la fracture numérique. Dans certaines régions, notamment en Afrique, seuls 5 % des experts en IA ont accès à l’infrastructure nécessaire pour exploiter ces avancées. Cela soulève la question de l’équité dans l’accès à une technologie d’IA potentiellement plus durable et éthique.
Le dernier rapport de l’UNESCO, en collaboration avec l’University College London (UCL), met en lumière la nécessité d’une IA plus écoresponsable. Cette étude révèle que des ajustements simples dans le conception et l’utilisation des modèles de langage peuvent diminuer leur consommation d’énergie de 90 %, tout en maintenant leur performance. Alors que l’empreinte environnementale de l’IA est de plus en plus préoccupante, il est temps de repenser comment ces technologies sont entraînées et déployées dans le monde entier.
Une consommation invisible, mais exponentielle
Qui aurait cru qu’une simple requête sur une IA générative, comme ChatGPT, pourrait consommer en moyenne 0,34 wattheure? Bien que cela puisse sembler peu, lorsque l’on considère l’utilisation massive de ces outils par plus d’un milliard de personnes, les chiffres peuvent rapidement devenir alarmants. Si chaque utilisateur interagit quotidiennement avec l’IA, cela se traduit par une consommation annuelle de plus de 310 gigawattheures, assez pour alimenter environ 3 millions d’habitants d’un pays africain à faible revenu.
Cette situation est d’autant plus préoccupante que seulement 5 % des experts IA africains ont accès aux infrastructures nécessaires, perpétuant ainsi un déséquilibre entre les pays à revenu élevé et ceux qui sont moins dotés en ressources technologiques.
Trois leviers pour une IA moins énergivore
L’étude de l’UCL a identifié plusieurs stratégies pour réduire l’empreinte carbone des IA génératives. Voici trois leviers clés :
Utiliser des modèles plus petits et spécialisés
La recherche a démontré que des modèles plus compacts et axés sur des tâches spécifiques (comme la traduction ou l’extraction d’informations) peuvent réduire la consommation d’énergie de dix fois, le tout sans compromettre les performances. Par exemple, les architectures Mixture of Experts (MoE) permettent d’activer uniquement les modules nécessaires pour chaque tâche, optimisant ainsi l’efficacité énergétique.
Réduire la longueur des interactions
Des résultats récents suggèrent que des interactions plus courtes peuvent entraîner une réduction de plus de 50 % de la consommation énergétique. En faisant des prompts et des réponses plus concis, on peut élever l’efficacité des systèmes d’IA tout en diminuant leur impact environnemental.
Compresser les modèles
Des techniques comme la quantification permettent de diminuer la taille des modèles tout en préservant la précision. Ces méthodes peuvent mener à des économies d’énergie de l’ordre de 44 %. Cependant, ces approches restent encore marginales dans le cadre des déploiements commerciaux, malgré leurs avantages potentiels.
Investissements et sensibilisation
En écho à la “Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle” adoptée par les 194 États membres en novembre 2021, ce rapport appelle à une action immédiate. Il est crucial que les gouvernements et les entreprises investissent dans la recherche et le développement d’une IA à la fois plus sobre en énergie et éthique. Par ailleurs, la sensibilisation des utilisateurs aux conséquences énergétiques de leurs pratiques numériques s’avère essentielle pour construire un avenir durable dans ce domaine. Pour approfondir, vous pouvez consulter des ressources supplémentaires, comme la recommandation de l’UNESCO ou le cadre global de l’éthique de l’IA.
Au cœur des discussions sur l’intelligence artificielle et son impact environnemental, l’UNESCO et l’University College London (UCL) mettent en lumière des solutions pour rendre les modèles de langage moins énergivores. En effet, des études récentes révèlent que de simples ajustements dans la conception et l’utilisation de ces modèles peuvent réduire leur consommation d’énergie de 90 % tout en maintenant une performance optimale. Cet article explore des stratégies concrètes pour répondre à cet enjeu crucial.
Une consommation invisible mais exponentielle
Chaque requête à des intelligences artificielles comme ChatGPT consomme environ 0,34 wattheure. Cela peut sembler insignifiant, mais à l’échelle mondiale, on constate un usage massif de ces outils avec plus d’un milliard d’utilisateurs. Une simple interaction quotidienne équivaut à une consommation annuelle de plus de 310 gigawattheures, correspondant à l’électricité utilisée par environ 3 millions d’habitants d’un pays africain à faible revenu. Malheureusement, seuls 5 % des experts IA africains ont accès aux infrastructures adéquates, accentuant ainsi la fracture numérique.
Trois leviers pour une IA moins énergivore
Les chercheurs de l’UCL ont identifié trois leviers majeurs pour alléger l’empreinte carbone des IA génératives :
Modèles plus petits et spécialisés
Contrairement à la croyance populaire selon laquelle “plus grand” signifie “meilleur”, l’utilisation de modèles plus compacts et spécialisés sur des tâches spécifiques (comme la traduction ou la résumé) permet de réduire la consommation énergétique jusqu’à dix fois sans perte de performance. Les architectures de type Mixture of Experts activent uniquement les modules nécessaires pour chaque tâche, ce qui optimise l’efficacité énergétique.
Réduction de la longueur des interactions
En rendant les prompts et les réponses plus concis, il est possible de diminuer la consommation énergétique de plus de 50 %. Cela souligne l’importance de la communication efficace dans le cadre des interactions avec l’IA.
Compression des modèles
Des techniques telles que la quantification peuvent diminuer la taille des modèles sans compromettre leur précision, avec des économies d’énergie allant jusqu’à 44 %. Cependant, ces méthodes restent encore peu exploitée dans les déploiements commerciaux.
Appel à l’action pour une IA plus éthique
La “Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle” adoptée par 194 États membres en novembre 2021 souligne la nécessité d’intégrer des considérations environnementales dans le développement de l’IA. Ce rapport invite les gouvernements et les entreprises à investir dans une recherche et développement (R&D) visant à rendre l’IA plus sobre et accessible. En parallèle, il est crucial d’éduquer les usagers sur les conséquences énergétiques de leurs pratiques numériques.
Pour plus de détails, consultez les ressources suivantes : Perspectives sur l’intelligence artificielle générative, Ethique de l’intelligence artificielle, et Nouvelles de l’UN.
L’IA écoresponsable selon l’UNESCO
| Axe d’intervention | Description |
|---|---|
| Modèles spécialisés | Utiliser des modèles plus petits et spécialisés pour diviser la consommation énergétique par dix. |
| Interactions concises | Réduire la longueur des interactions pour diminuer la consommation énergétique de plus de 50 %. |
| Compression des modèles | Appliquer des techniques de quantification pour réduire la taille des modèles avec des gains de 44 % en efficacité énergétique. |
| Accès inégal | Seulement 5 % des experts en IA africains ont accès aux infrastructures nécessaires, aggravant la fracture numérique. |
| Éthique de l’IA | La recommandation de l’UNESCO inclut des chapitres sur l’impact environnemental de l’IA. |
| Investir dans la R&D | Encourager les gouvernements et entreprises à investir dans une IA plus sobre et éthique. |
L’UNESCO et l’IA écoresponsable
Au moment où l’IA prend de plus en plus d’ampleur, l’UNESCO soulève un point crucial : d’où provient l’énergie qui alimente cette technologie ? Selon une étude récente, il est apparu que des modifications simples dans la conception et l’utilisation des modèles de langage peuvent réduire de 90 % leur consommation d’énergie. C’est une belle avancée qui pourrait faire bouger les lignes dans le domaine !
Chaque fois qu’on interroge une IA comme ChatGPT, une petite quantité d’énergie est utilisée. Et quand on pense qu’il y a plus d’un milliard d’utilisateurs, ça commence à chiffrer. Imaginez une seule interaction quotidienne pour chacun d’eux représentant l’électricité pour environ 3 millions de personnes dans un pays à faible revenu ! C’est assez fou, non ? D’autant plus que seuls 5 % des experts en IA en Afrique ont accès à des infrastructures adéquates. Cela crée un fossé énorme avec les pays développés qui disposent de beaucoup plus de ressources.
Les chercheurs de l’University College London ont mis en lumière trois leviers pour rendre l’IA moins énergivore. D’abord, il s’agit d’opter pour des modèles plus petits et spécialisés. Au lieu de penser que plus un modèle est grand, plus il est intelligent, il semble que des modèles compacts et dédiés à des tâches précises permettent de diviser par dix la consommation d’énergie. C’est une sacrée nouvelle !
Ensuite, réduire la longueur des interactions est une autre piste intéressante. En simplifiant les prompts et les réponses, on pourrait facilement abaisser la consommation énergétique de plus de 50 %. Qui aurait cru que moins c’était parfois plus ?
Enfin, il y a des techniques comme la compression des modèles grâce à la quantification, qui peuvent réduire la taille des modèles sans affecter la précision. C’est un gain énergétique significatif, allant jusqu’à 44 %. Toutefois, ces méthodes restent encore en périphérie des usages commerciaux, ce qui est assez étonnant compte tenu des résultats.
Il est important de mentionner que l’UNESCO a également lancé une Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle qui inclut un chapitre sur l’impact environnemental des technologies. Avec ce rapport, ils incitent les gouvernements et les entreprises à investir dans la recherche et le développement d’une IA plus respectueuse de l’environnement et accessible à tous. Il est temps de prendre conscience des implications énergétiques de notre utilisation quotidienne d’outils numériques, et l’UNESCO joue un rôle clé dans cette sensibilisation.
Le Sommet AI for Good qui s’est récemment tenu à Genève a mis en lumière un enjeu essentiel pour l’avenir de l’intelligence artificielle : l’impact environnemental des modèles de langage. Une étude conjointe de l’UNESCO et de l’University College London (UCL) a révélé qu’avec des ajustements simples dans la conception et l’utilisation de ces modèles, il est possible de réduire leur consommation d’énergie de 90 % tout en préservant leurs performances. Cette découverte soulève des questions cruciales sur la manière dont nous déployons et utilisons ces technologies à une échelle mondiale.
La consommation énergétique de l’IA
Chaque requête adressée à des outils d’IA tels que ChatGPT génère une consommation énergétique invisible mais pourtant récurrente, équivalente à 0,34 wattheure. Bien que ce chiffre semble marginal, une multiplication par le nombre d’utilisateurs révèle une consommation annuelle astronomique : plus de 310 gigawattheures uniquement à partir d’une interaction quotidienne de chaque utilisateur. Cela représente l’électricité nécessaire pour alimenter environ 3 millions d’habitants d’un pays africain à faible revenu. Malheureusement, cette situation s’accompagne d’un profond déséquilibre, car seuls 5 % des experts en IA en Afrique ont accès aux infrastructures nécessaires, accentuant ainsi la fracture numérique entre les pays riches et les pays en développement.
Des solutions pour réduire l’empreinte carbone
L’étude de l’UCL propose trois leviers pour minimiser l’empreinte carbone de l’IA générative, qui méritent d’être explorés.
1. Utiliser des modèles plus petits et spécialisés
Il est courant de penser que les modèles de grande taille sont synonymes de performance supérieure. Pourtant, les résultats de l’étude montrent qu’en optant pour des modèles plus compacts, axés sur des tâches spécifiques comme le résumé ou la traduction, il est possible de réduire la consommation énergétique par un facteur de dix, sans compromettre les résultats. Les architectures appelées Mixture of Experts (MoE) illustrent parfaitement cette approche, car elles n’activent que les modules nécessaires pour chaque tâche, ce qui permet d’éviter le gaspillage de ressources.
2. Réduire la longueur des interactions
Une autre stratégie efficace est d’opter pour des interactions plus concises. En révisant la longueur des prompts et des réponses, les tests menés par l’UCL suggèrent qu’il est possible de diminuer la consommation d’énergie de plus de 50 %. En clarifiant les demandes et en contrôlant l’excès d’informations, on peut faire baisser l’impact environnemental sans impacter négativement l’expérience utilisateur.
3. Comprimer les modèles
Enfin, la compression des modèles via des techniques telles que la quantification est une autre solution prometteuse. Ces méthodes permettent de réduire la taille des modèles tout en maintenant une précision suffisante. Le gain énergétique associé à ces approches peut atteindre 44 %, et bien qu’elles soient connues dans le milieu de la recherche, elles restent encore sous-utilisées dans les applications commerciales.
Appel à l’innovation responsable
Adoptée par les 194 États membres en novembre 2021, la “Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle” de l’UNESCO intègre un chapitre essentiel sur les impacts environnementaux de ces technologies. Ce rapport récent encourage tant les gouvernements que les entreprises à investir dans la recherche et le développement d’une IA plus sobre, éthique et accessible. Il est également crucial d’éduquer les utilisateurs, afin qu’ils prennent conscience des conséquences énergétiques de leurs pratiques numériques. Ce chemin vers une intelligence artificielle durable est une responsabilité collective, qui nécessite un engagement fort à tous les niveaux.
L’UNESCO et l’Appel à une Intelligence Artificielle Écoresponsable
Dans un monde où l’intelligence artificielle est devenue omniprésente, la question de sa durabilité ne peut plus être ignorée. L’UNESCO, consciente des enjeux environnementaux liés à l’utilisation croissante des modèles de langage, prend la tête d’un mouvement visant à rendre ces technologies plus écologiques. En effet, des études récentes montrent que des ajustements simples peuvent considérablement réduire l’empreinte énergétique des systèmes d’IA.
Il est essentiel de comprendre que chaque interaction avec des outils comme ChatGPT entraîne une consommation énergétique significative. Dès lors, il devient crucial de développer des modèles plus petits et spécialisés, adaptés à des tâches précises afin de minimiser le gaspillage d’énergie. Ce principe de spécialisation pourrait transformer notre approche de l’IA générative et prouver que la taille ne fait pas tout.
De plus, l’UNESCO appelle à une meilleure éducation des utilisateurs sur les impacts énergétiques de leurs comportements numériques. Augmenter la conscience autour de ces questions peut inciter davantage d’individus et d’entreprises à adopter des pratiques plus responsables. En incitant à la réduction de la longueur des interactions, notamment par des prompts et des réponses concises, il est possible de réaliser d’importantes économies d’énergie.
Enfin, la recommandation de l’UNESCO souligne non seulement l’importance d’une IA éthique et accessible, mais aussi la nécessité pour les gouvernements et les entreprises de s’engager dans la recherche et le développement de systèmes moins énergivores. Le futur de l’intelligence artificielle repose donc sur notre capacité à agir collectivement et de manière éclairée pour bâtir un avenir durable.
FAQ : L’intelligence artificielle écoresponsable selon l’UNESCO
Qu’est-ce que l’UNESCO propose pour réduire l’empreinte énergétique des modèles de langage ? L’UNESCO recommande des ajustements dans la conception et l’usage des modèles de langage pour diminuer jusqu’à 90 % leur consommation d’énergie sans compromettre leur performance.
Quelle est la consommation énergétique d’une requête à une IA générative ? Chaque requête à une IA générative comme ChatGPT consomme en moyenne 0,34 wattheure, ce qui, multiplié par l’usage massif, représente une abondante consommation énergétique à l’échelle mondiale.
Quel est l’impact de l’utilisation des IA sur l’énergie à l’échelle mondiale ? Plus d’un milliard de personnes utilisent ces outils et une seule interaction quotidienne de chacun correspond à une consommation annuelle de plus de 310 gigawattheures, équivalente à l’électricité utilisée par environ 3 millions d’habitants d’un pays africain à faible revenu.
Pourquoi existe-t-il un déséquilibre dans l’accès aux infrastructures IA ? Actuellement, seuls 5 % des experts IA en Afrique ont accès aux outils nécessaires, ce qui accentue la fracture numérique entre les pays à revenu élevé et ceux à faible revenu.
Quels sont les trois leviers identifiés pour une IA moins énergivore ? Les chercheurs de l’UCL ont identifié : 1) Utiliser des modèles plus petits et spécialisés, 2) Réduire la longueur des interactions, et 3) Compresser les modèles.
Comment les modèles plus petits peuvent-ils réduire la consommation d’énergie ? Des modèles compacts et spécialisés, tels que ceux basés sur des architectures Mixture of Experts (MoE), permettent une réduction de la consommation énergétique tout en maintenant la performance.
À quoi servent des prompts et des réponses plus concis ? Des interactions plus courtes peuvent contribuer à réduire la consommation énergétique de plus de 50 %, selon les tests réalisés.
Qu’est-ce que la compression des modèles et quels en sont les avantages ? La compression via des techniques comme la quantification permet de réduire la taille des modèles tout en préservant leur précision, entraînant des gains énergétiques allant jusqu’à 44 %.
Quel est le rôle de la recommandation de l’UNESCO sur l’éthique de l’intelligence artificielle ? Adoptée par 194 États membres, elle inclut un chapitre sur les impacts environnementaux de ces technologies et encourage un investissement dans une IA plus sobre et éthique.
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