Choses A Savoir Tech

L’essor de l’intelligence artificielle générative (IA) a entraîné une consommation énergétique massive, principalement due aux processus de formation et d’inférence des modèles. Cette dépense énergétique est un défi majeur en matière d’impact environnemental et d’efficacité technologique.1. L’entraînement des modèles : une phase extrêmement énergivoreLes modèles d’IA générative, comme GPT-4 ou DALL·E, nécessitent un entraînement sur d’énormes ensembles de données. Cette étape implique des milliards de calculs effectués par des GPU (processeurs graphiques) ou des TPU (processeurs spécialisés pour l’IA).- Exemple chiffré : L’entraînement de GPT-3, qui contient 175 milliards de paramètres, a consommé environ 1 287 MWh d’électricité, soit l’équivalent de la consommation annuelle de plus de 120 foyers américains.- Émissions de CO₂ : Cette consommation d’énergie a généré plus de 550 tonnes de CO₂, soit l’équivalent de plus de 125 voitures parcourant 20 000 km chacune.Plus le modèle est grand, plus la phase d’entraî