Si les nouvelles technologies révolutionnent des pans entiers de notre vie quotidienne, c’est au prix d’une consommation énergétique de plus en plus effrénée. Avec l’arrivée de l’intelligence artificielle générative, qui a connu un vrai boom en 2022 avec la déferlante ChatGPT, un véritable problème d’ampleur sur le plan énergétique s’est révélé au monde. En effet, comme l’explique la BBC, en une année, les data centers qui alimentent nos IA génératives vont consommer plus que l’intégralité de la consommation électrique d’un pays entier, et pas n’importe lequel : le Japon. Et c’est sans compter la problématique de l’impressionnante consommation d’eau de l’IA générative. Inutile de dire que dans un monde qui, par ailleurs, connaît des difficultés sur le plan énergétique, à la fois à cause de la transition écologique, mais aussi en raison d’une situation politique internationale peu propice, cette nouvelle dépense en électricité ne tombe pas franchement à pic. La consommation énergétique de l’intelligence artificielle fait ainsi écho à ce que connaissent les technologies du « Web 3 », comme le Bitcoin, qui lui sont par ailleurs souvent associées. Ainsi, le Bitcoin consommerait l’équivalent d’un pays comme l’Autriche ou le Venezuela, si l’on en croit le site CoinDesk. L’empreinte carbone de GPT-3 (pour rappel, nous en sommes aujourd’hui à GPT-4 et bientôt à GPT-5) serait, selon une étude de l’université de Californie à Berkeley, équivalente à 205 vols Paris-New-York, rien que pour son seul entraînement ! Le Bitcoin serait, quant à lui, plutôt équivalent à 90 de ces mêmes vols. Même sans ignorer la question écologique, difficile de croire que de telles quantités d’énergie puissent vraiment être soutenables à long terme. La bonne nouvelle, c’est que le secteur évolue et adopte surtout une approche différente de ChatGPT. Vous l’aurez sûrement remarqué, mais depuis quelques temps, les grands noms de la tech semblent s’intéresser à la création de modèles à contre-courants de ceux représentés par ChatGPT : des modèles plus petits, plus efficaces, et qui peuvent tenir tout entier sur un simple smartphone. C’est ainsi que, par exemple, Microsoft a présenté en avril le modèle Phi-3, comme l’expliquait alors le magazine en ligne The Verge. Cette approche semble vouloir créer des modèles plus petits, et plus spécialisés. Mais tout le monde ne semble pas y croire. C’est ainsi, par exemple, que Sam Altman a fait plusieurs déclarations sur le besoin d’une révolution énergétique. En janvier, il a ainsi affirmé, comme l’avait alors repris l’agence de presse Reuters, que le futur de l’Intelligence Artificielle serait dépendant des progrès dans le domaine de la fusion nucléaire ! Inutile de dire qu’à ce rythme, ce n’est pas encore pour tout de suite… Alors quel est l’avenir de l’intelligence artificielle ? La consommation démesurée d’énergie mettra-t-elle fin au rêve (ou au cauchemar?) de l’Intelligence Artificielle Générale aussi intelligente que l’être humain ? Ou au contraire, la révolution de l’IA se maintiendra-t-elle au moyen de nouvelles méthodes, plus efficaces énergétiquement, mais tout aussi performantes ?