Conflit pour l’Eau
De nos jours, il est bien connu que former des algorithmes d’intelligence artificielle exige des ressources énergétiques considérables. Cependant, une étude récente souligne un autre aspect crucial : l’énorme quantité d’eau nécessaire pour cette formation.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Riverside et de l’Université du Texas à Arlington ont publié un article intitulé « Rendre l’IA moins assoiffée ». Cet article, qui attend encore l’évaluation par des pairs, examine l’impact environnemental de la formation en IA. Non seulement cette formation nécessite une énorme quantité d’électricité, mais elle requiert également des volumes d’eau substantiels pour refroidir les centres de données.
En analysant l’eau utilisée pour refroidir les centres de données de sociétés telles qu’OpenAI et Google, les chercheurs ont découvert que rien qu’en formant GPT-3, Microsoft — partenaire d’OpenAI — a consommé 185 000 gallons d’eau. Ce chiffre est comparable à l’eau utilisée pour refroidir un réacteur nucléaire.
L’étude mentionne que l’eau utilisée par Microsoft pour refroidir ses centres de données américains lors de l’entraînement de GPT-3 aurait suffi à fabriquer 370 voitures BMW ou 320 véhicules électriques Tesla. Si la formation avait eu lieu dans les centres de données de l’entreprise en Asie, qui sont encore plus grands, ces chiffres auraient été multipliés par trois.
Conserver l’Eau
Il est encore plus alarmant que, selon l’étude, ChatGPT nécessite l’équivalent d’une bouteille d’eau de 500 ml pour traiter une simple conversation de 20 à 50 échanges. Bien qu’une bouteille de ce volume ne paraisse pas énorme, l’empreinte hydrique totale pour ce type d’inférence est très élevée, surtout si l’on tient compte des milliards d’utilisateurs de ChatGPT.
Concernant les mesures à adopter face à ce problème urgent, les recommandations restent limitées. Cependant, les chercheurs soulignent que des entreprises comme Google et OpenAI devraient assumer leur responsabilité sociale. Elles pourraient diminuer leur empreinte hydrique et ainsi montrer l’exemple pour réduire la « soif » insatiable de l’IA.
Pour la correction, il a été mis à jour que les chercheurs ont bien fait référence à l’Université de Californie à Riverside.
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FAQ
Quelles sont les principales sources de consommation d’eau dans l’IA ?
La consommation d’eau dans l’IA provient majoritairement du refroidissement des centres de données utilisés pour traiter et entraîner les modèles d’intelligence artificielle.
Comment l’IA affecte-t-elle l’environnement ?
L’IA a un impact environnemental significatif en raison de sa consommation d’énergie et d’eau, contribuant ainsi à l’empreinte carbone et à la pression sur les ressources en eau.
Quelles alternatives existent pour diminuer l’empreinte hydrique de l’IA ?
Des initiatives comme le développement de centres de données plus efficaces ou des systèmes de refroidissement alternatifs, tels que l’énergie solaire, pourraient aider à réduire cette empreinte.
Quelle pourrait être l’évolution future de la consommation d’eau liée à l’IA ?
À mesure que l’utilisation de l’IA se généralise, il est probable que les demandes en eau augmentent, à moins que des solutions innovantes ne soient mises en place pour optimiser cette consommation.
Pourquoi est-il important de sensibiliser le public aux enjeux liés à l’IA ?
La sensibilisation permet de mieux comprendre les implications environnementales des technologies que nous utilisons, et encourage les développements durables dans le domaine de l’intelligence artificielle.