Empreinte carbone de ChatGPT : quel est l’impact environnemental de l’IA ?
ChatGPT fait désormais partie du quotidien de millions de personnes dans le monde (500 millions d'utilisateurs actifs par semaine selon une déclaration envoyée récemment à la chaîne CNBC). Que ce soit pour rédiger un mail, créer du code ou simplement poser une question, l’intelligence artificielle impressionne par sa puissance et sa réactivité. Mais derrière cette technologie se cache une réalité plus discrète : son empreinte carbone.
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Quel est le coût environnemental réel de ChatGPT ? Quelle énergie est nécessaire pour faire fonctionner cette IA ? Et surtout, est-il possible de concilier performance technologique et sobriété énergétique ? On vous dit tout 
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Lancer la simulationQu’est-ce que l’empreinte carbone de ChatGPT ?
La définition de l’empreinte carbone
Rappel : l’empreinte carbone est un indicateur qui permet d’évaluer et de mesurer la quantité totale de gaz à effet de serre (GES) émise par une activité, un pays ou un individu.
Zoom sur l’empreinte carbone de ChatGPT
Dans le cas de ChatGPT, elle comprend 3 éléments
L’énergie consommée lors des requêtes utilisateurs (inférence)
L’électricité nécessaire à l’entraînement du modèle (apprentissage machine)
L’impact lié à la fabrication et au refroidissement des serveurs (infrastructures)
Quand on se penche sur ce sujet, il est donc essentiel de distinguer deux phases clés
le développement de l’IA
l’utilisation de l’IA au quotidien.
Quelle énergie consomme ChatGPT à chaque requête ?
Les données que l’on peut trouver sur le sujet sont très variables. Elles vont parfois du simple au double. Difficile de connaître quelle est l’empreinte carbone réelle de ChatGPT.
Voici quelques éléments qui ressortent souvent
Une requête ChatGPT consommerait entre 2,9 et 4 Wh d’électricité (c’est l’équivalent de l’énergie nécessaire nécessaire pour faire bouillir de l’eau pour une tasse de thé).
À titre de comparaison, une recherche Google consommerait environ 0,3 Wh.
Cela peut sembler peu… mais rapporté aux millions de requêtes quotidiennes, l’impact est colossal.
Notons ici qu’il existe des nuances importantes en termes d’impact selon le modèle utilisé pour entraîner l’IA, les serveurs, le type de contenu généré, les mises à jour effectuées… Bref, aujourd’hui, cela reste un sujet encore flou et mal évalué.
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Ouvrir un compteQuelles solutions pour réduire l’empreinte carbone de l’Intelligence Artificielle (IA) ?
Face à ces constats, plusieurs pistes peuvent être envisagées pour réduire l’impact écologique de ChatGPT et des IA en général
Optimiser les algorithmes pour consommer moins d’énergie par requête
Former les modèles IA dans des centres alimentés en énergies renouvelables
Utiliser des modèles plus légers pour des tâches simples (LLM spécialisés ou distillés)
Encourager une sobriété numérique en limitant les usages superflus de l’IA
Imposer certaines régulations et normes environnementales
Vers une IA plus éthique et plus verte ?
L’empreinte carbone de ChatGPT nous rappelle une chose : le numérique n’est pas immatériel. Derrière la facilité d’usage se cachent des coûts réels pour la planète. Cela ne signifie pas qu’il faut renoncer à l’IA.
En revanche, il est important de bien encadrer le sujet. Et le plus tôt le mieux. Demain, des IA plus sobres, hébergées sur des infrastructures vertes et utilisées à bon escient, pourraient permettre d’allier efficacité technologique et responsabilité environnementale.
En attendant, que peut-on faire en tant qu’individu ? Et en tant qu’entreprise ? C’est la même logique pour tout : adopter une approche minimaliste et plus consciente. L’idée ? Éviter les requêtes inutiles, limiter les usages en boucle, et privilégier les outils les plus adaptés à chaque tâche 
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Ouvrir un compteEn résumé 
L’IA responsable est un enjeu majeur des années à venir.
L’entraînement des modèles comme GPT-3 ou GPT-4 est extrêmement énergivore.
Plusieurs pistes existent pour réduire cet impact (mais elles sont peu exploitées à date)
L’empreinte carbone de ChatGPT varie selon son usage, mais reste significative par rapport à d’autres outils numériques.
Pour aller + loin :
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