Il est coutumier d’entendre ici ou là que l’usage régulier de l‘IA dans nos vies quotidiennes ferait payer un très lourd tribu à la planète, la moindre requête nécessitant des litres et des litres d’eau (eau nécessaire pour les énormes systèmes de climatisation des salles de serveurs dédiées à l’IA). Pour le CEO d’OpenAI, cette évaluation n’est pas seulement fausse mais trompeuse : dans un article de blog publié mardi 10 juin, Sam Altman affirme que la consommation en eau d’une requête moyenne équivaut à peine à 0,000085 gallon d’eau, soit « environ un quinzième de cuillère à café ». Toujours selon Altman, cette même requête consommerait en énergie près de 0,34 watt-heure, ce qui est évidemment extrêmement faible, faible au point que le CEO prévoit qu’à terme, « le coût (énergétique) de l’intelligence artificielle devrait finir par se rapprocher de celui de l’électricité ».
Alors qui croire, les experts ou agences indépendantes dont un bon nombre tiennent des positions anti-IA de principe, ou le patron d’une boite d’IA au plus près du sujet mais aussi largement soupçonnable d’embellir le tableau d’ensemble pour ses propres intérêts financiers ? Dans les deux cas, il est toujours aussi compliqué d’obtenir des méthodes de calcul de la consommation en eau et électricité reportée à une requête unique : faire le constat qu’une ferme de serveur consomme tant de volume d’eau est de peu d’intérêt en soi si l’on ne sait pas combien de personnes et de requêtes journalières passent par cette même ferme de serveur.
On notera que le gain en efficience des fermes de serveurs d’IA est quasiment exponentiel depuis l’explosion de ce secteur technologique, un gain dû en grande partie à une meilleure optimisation de l’allocation des ressources serveurs et à des processeurs capables de gérer plus de requêtes à la fois à consommation égale. Ces évolutions technologiques suffiront-elles à terme pour compenser au plan énergétique la croissance folle du nombre d’utilisateurs journaliers de l’IA ? C’est LA grande question qui se pose concernant le « poids » de l’IA sur les ressources terrestres, et il serait peut-être temps d’obtenir des réponses détaillées (et les moins biaisées possibles).
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