Impact environnemental et solutions pour la génération d’images par IA
A grand pouvoir, grandes responsabilités. L’empreinte carbone de la génération d’images par l’IA a été évaluée, et les scientifiques sont préoccupés. Les chercheurs de l’Université Carnegie Mellon et de Huggin Face, un site communautaire d’apprentissage automatique ont tiré la sonnette d’alarme suite à leur étude.
Dans cet article, vous découvrirez l’ampleur des risques environnementaux liés à la génération d’images par l’IA, ainsi que les pistes de résolution du problème.
Quel est l’impact environnemental de la génération d’images par l’IA ?
- Les chercheurs ont observé 88 modèles sur 30 ensembles de données.
- Ils ont étudié plusieurs types de tâches génératives (textes, images ou résumés) et de tâches d’apprentissage automatique (classification, sous-titrage, réponses)
- Pour chacune des 13 tâches évaluées, les chercheurs ont lancé 1000 prompts et évalué l’impact carbone
- Plus une IA est populaire1, plus elle sera utilisée, plus elle produira du CO2
- La quantité d’émissions de CO2 de l’IA varie selon le type de tâche effectuée par le chatbot.
- La génération d’une image par un modèle d’IA dépense la même quantité d’énergie que le chargement d’un smartphone à 16%2.
- Les tâches de base produisent un minimum de CO2, soit l’équivalent d’une voiture parcourant une distance courte.
- Les tâches de création ou génération dépensent plus de CO2 que le traitement de données existantes
- Stability AI bat le record avec 1600 grammes de CO2, soit l’équivalent d’une voiture à essence parcourant 4 miles
- Les modèles polyvalents sont plus gourmands en CO2 que les modèles spécialisés
Nous pensons que ce dernier point est le point le plus convaincant de notre étude, compte tenu du changement de paradigme actuel, passant de modèles plus petits, adaptés à une tâche spécifique, à des modèles destinés à effectuer une multitude de tâches à la fois, déployés pour répondre à un assortiment de requêtes d’utilisateurs en temps réel.
Extrait du rapport d’étude
Que faut-il faire ?
Prendre conscience des dégâts occasionnés
Séparément les effets de l’IA générative sur l’environnement est minime. Cependant à l’échelle mondiale, l’impact durable alerte et doit être contrôlé.
Je pense que pour l’IA générative en général, nous devrions être conscients de l’endroit et de la manière dont nous l’utilisons, en comparant ses coûts et ses avantages.
Alexandra Luccioni, chef d’équipe pour l’étude
Privilégier les IA monotâche ou spécialisées
Si chacun des 10 millions d’utilisateurs quotidiens se sert d’une IA spécialisée, un effet positif se fera sentir à terme.
Si vous effectuez une application spécifique, comme la recherche par courrier électronique… avez-vous vraiment besoin de ces grands modèles capables de tout ? Je dirais non.
Alexandra Luccioni
La transparence responsable
Les chercheurs ont averti les praticiens de l’apprentissage automatique. Il s’agit d’être transparent3 concernant :
- La nature des modèles d’IA employés
- Leur impact environnemental
- Leur gestion à grande échelle
Les questions fréquentes sur le sujet
Quel est l’intérêt de l’étude concernant les dépenses en CO2 de l’IA ?
L’étude a révélé que l’impact carbone de l’utilisation de l’IA générative est supérieur aux estimations prévisionnelles de départ. De plus, l’impact environnemental sera nocif à long terme.
Quelles IA génératives ont été testées ?
* ChatGPT
* BLOOM
* Stability AI, etc.
Que peut-on retenir de l’étude des chercheurs ?
A l’issue de l’étude, les chercheurs ont découvert que parmi toutes les utilisations possibles de l’IA, la génération d’images consomme le plus d’énergie et de carbone. De plus, les modèles d’IA multitâche sont plus gourmands que les modèles IA spécialisés.
Que recommandent les chercheurs ?
Les chercheurs recommandent plus de transparence dans l’utilisation des IA génératives. Ils souhaitent également l’optimisation de l’utilisation des IA, selon les besoins réels et non une surenchère des capacités des modèles de langage.
La technologie blanche
L’idéal serait de produire une technologie blanche et respectueuse de l’environnement. Entretemps, les scientifiques à l’origine de l’étude ont fait plusieurs observations concernant l’impact environnemental de l’IA générative, en particulier :
- La génération d’une image par un modèle d’IA dépense la même quantité d’énergie que le chargement d’un smartphone à 16%.
- Les tâches de base produisent un minimum de CO2, soit l’équivalent d’une voiture parcourant une distance courte.
- Les tâches de création ou génération dépensent plus de CO2 que le traitement de données existantes
- Les modèles polyvalents sont plus gourmands en CO2 que les modèles spécialisés
Al Pacino affirme que “les responsabilités sont relatives.” Oui en effet, mais pas lorsqu’il s’agit de la préservation de la planète.
Références :
- Making an image with generative AI uses as much energy as charging your phone, MIT Technology Review. Publié le 1er décembre 2023. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
- Researchers quantity the carbon footprint of generating AI images, Engadget. Publié le 1er décembre 2023. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
- Study AI generated images have a carbon footprint equivalent to charging a smartphone, Medium. Publié le 02 décembre 2023. Consulté le 11 mars 2024. ↩︎
