Les outils d’intelligence artificielle générative, comme ChatGPT ou Microsoft Copilot, s’imposent de plus en plus dans nos environnements professionnels et personnels. Ces outils révolutionnent les manières de travailler, de communiquer et même d’apprendre, et les formations en IA générative se multiplient.
Cependant, leur utilisation n’est pas sans conséquence sur l’environnement. En effet, le fonctionnement et l’entraînement de ces outils consomment d’importantes ressources énergétiques et naturelles, engendrant une empreinte carbone significative.
Cet article explore en profondeur cette problématique et propose des solutions concrètes pour concilier usage de l’IA et respect de l’environnement… Tant que faire se peut.
Outils d'Intelligence Artificielle (IA) Générative : une empreinte carbone non négligeable
L’intelligence artificielle n’est pas immatérielle. En janvier 2023, l’utilisation de ChatGPT à elle seule a généré 10 113 tonnes de CO2, soit l’équivalent des émissions annuelles de 1 100 Français.
L’impact est encore plus frappant lorsqu’on s’intéresse à l’entraînement des modèles d’IA. Par exemple, former GPT-3 pendant seulement 15 jours consomme autant d’énergie qu’un foyer français en une année, soit l’équivalent de 270 ménages.
Ces chiffres révèlent une réalité souvent sous-estimée : l’innovation technologique a un coût écologique, qu’il est urgent de réduire.
Des ressources en eau colossales consommées par les intelligences artificielles génératives 💧
L’énergie n’est pas la seule ressource impactée par l’intelligence artificielle. Le refroidissement des serveurs nécessaires au fonctionnement des IA exige également des quantités importantes d’eau. En 2022, Microsoft a consommé 6,4 milliards de litres d’eau pour refroidir ses data centers dédiés à l’intelligence artificielle.
Ces infrastructures, bien qu’essentielles, ont un impact environnemental important, notamment dans les régions où les ressources en eau sont limitées.
Adopter un usage responsable : bonnes pratiques pour réduire l’impact IAenvironnemental de l’IA
Pour limiter l’empreinte écologique des outils d’IA, il est essentiel d’adopter des gestes simples mais efficaces. Voici des pratiques concrètes :
✅ 1. Optimisez vos prompts
Chaque interaction avec une IA consomme des ressources. En posant des questions claires et précises, vous limitez le nombre de requêtes nécessaires, réduisant ainsi la consommation d’énergie.
Au lieu donc d’enchaîner plusieurs phases de questions/réponses successives, formulez directement une requête détaillée et complète. Une formation à l’utilisation des outils d’intelligence artificielle générative vous permettra d’optimiser vos techniques de prompt engineering, et ainsi de réduire les interactions, pour des réponses plus pertinentes, plus rapidement. Au-delà d’un gain de temps et de productivité, vous réduisez l’empreinte carbone dans votre usage de l’IA générative.
Exemple : Si vous utilisez ChatGPT pour générer une description de produit, au lieu de demander d’abord "Qu’est-ce qu’une bonne description de produit ?", puis "Peux-tu en rédiger une ?", formulez directement une requête précise comme :"Rédige une description engageante pour une montre connectée, en 150 mots, mettant en avant la durabilité et les fonctionnalités sportives ». Ajoutez avant d’envoyer toutes les précisions annexes et nécessaires que doit contenir un prompt digne de ce nom !
✅ 2. Limitez l’usage au strict nécessaire
Saviez-vous qu’une requête IA consomme environ 10 fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur un moteur de recherche ? Un usage raisonné des outils génératifs fait une grande différence.
Astuce : Réfléchissez à l’utilité réelle de chaque demande que vous formulez à une IA avant de l’exécuter. Parfois, interroger Google, « à l’ancienne », est tout aussi efficace.
Exemple : Si vous souhaitez connaître la date d’un événement historique ou trouver la définition d’un mot, une recherche rapide sur un moteur de recherche comme Google sera bien plus économe en énergie.
Plutôt que de demander à ChatGPT : "Quelle est la date de la Révolution française ?", tapez simplement "Révolution française date" sur Google. La réponse apparaîtra instantanément, sans solliciter une IA complexe. Cela paraît évident, pourtant de nombreux utilisateurs préfèrent converser avec une IA pour ce genre de questions, sans se rendre compte de l’impact environnemental de cette démarche.
Cet usage réfléchi permet de réserver les outils d’IA générative pour des tâches qui nécessitent réellement leur puissance, comme l’élaboration de contenu ou l’analyse de données complexes.
✅ 3. Choisissez des modèles légers
Les modèles les plus récents et les plus performants ne sont pas toujours nécessaires. Opter pour des versions antérieures ou des outils moins puissants permet de réduire la consommation d’énergie tout en répondant à vos besoins.
Si votre tâche ne nécessite pas les capacités avancées de GPT-4, utilisez une version plus ancienne ou un modèle adapté.
Exemple : Si vous devez rédiger un texte court ou vérifier une grammaire simple, utilisez un outil comme GPT-3 ou même des assistants plus légers (Grammarly, par exemple), au lieu de recourir systématiquement à des modèles avancés comme GPT-4.
✅ 4. Faites le ménage dans vos données IA
Supprimer les discussions inutiles dans vos outils d’IA peut avoir un impact significatif. Des millions de conversations inutilisées alourdissent les serveurs et augmentent leur empreinte carbone.
Prenez l’habitude de supprimer régulièrement vos chats archivés ou inutilisés pour éviter de contribuer au stockage massif de données.
Exemple : Si vous utilisez ChatGPT pour des échanges réguliers, prenez 10 minutes chaque semaine pour effacer les conversations que vous n’avez plus besoin de conserver. Imaginez : si chaque utilisateur dans le monde supprimait ne serait-ce qu’une seule conversation par semaine, cela réduirait significativement la charge sur les serveurs.
✅ 5. Sensibilisez vos équipes
La formation de vos collaborateurs à une utilisation raisonnée des outils d’Intelligence Artificielle est une démarche clé pour réduire leur impact environnemental. Une sensibilisation collective est essentielle pour limiter les gaspillages et adopter des pratiques responsables.
Organismes de formation, vous proposez des formations en IA générative ? Intégrez des modules sur l’impact écologique dans vos programmes de formation en intelligence artificielle pour inculquer des habitudes respectueuses de l’environnement.
Exemple : Lors d’une session de formation à l’intelligence artificielle générative, ajoutez un module sur l’impact écologique. Incluez des exercices pratiques, comme la reformulation de prompts pour les rendre plus efficaces ou l’identification de cas où l’usage de l’IA n’est pas nécessaire. Cette approche peut non seulement limiter les abus, mais aussi encourager des usages intelligents et optimisés.
Avenir de l’IA et écologie : un équilibre à trouver
L’essor des formations en Intelligence Artificielle générative reflète l’importance croissante de ces technologies dans le monde du travail. Cependant, cet engouement doit s’accompagner d’une prise de conscience écologique.
En tant qu’utilisateur, professionnel ou organisme de formation, il est possible de concilier l’innovation et le respect de l’environnement en adoptant des pratiques plus responsables. En sensibilisant les équipe et les apprenants, en optimisant les usages et en choisissant des outils adaptés, nous pouvons réduire l’empreinte carbone tout en profitant des immenses possibilités offertes par l’IA.
Envie de proposer à vos apprenants le passage d'une certification dédiée à l'usage responsable de l'Intelligence Artificielle Générative ?
Devenez organisme partenaire habilité et offrez à vos apprenants la qualité d'une certification reconnue à l'issue de leur formation en intelligence artificielle générative.
Comentários