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"L’utilisation des chatbots IA aux Etats-Unis génère des coûts environnementaux cachés avec beaucoup de chaleur émise et le fonctionnement de leurs serveurs informatiques coûte cher, soit une bouteille d’eau par courriel (e-mail)" par Pranshu Verma & Shelly Tan
Traduction & Compléments de Jacques Hallard
samedi 23 novembre 2024, par ,
ISIAS IA Energie Eau Consommations
L’utilisation des chatbots IA aux Etats-Unis génère des coûts environnementaux cachés avec beaucoup de chaleur émise et le fonctionnement de leurs serveurs informatiques coûte cher, soit une bouteille d’eau par courriel (e-mail)
Traduction avec ajout de compléments technologiques - du 21 novembre 2024 par Jacques Hallard d’un article de Pranshu Verma et Shelly Tan du 18/09/2024 publié par ‘washingtonpost.com’ sous le titre « AI bots generate a lot of heat, and keeping their computer servers running exacts a toll.
Environ un quart des Américains ont utilisé ChatGPT depuis la sortie du chatbot en 2022, selon le ‘Pew Research Center’ — et chaque requête entraîne un coût.
[Le Pew Research Center est un centre de recherche américain qui fournit des statistiques et des informations sociales sous forme de démographie, sondage d’opinion, analyse de contenu. Son siège social est à Washington, D.C. et ses activités sont financées par le Pew Charitable Trusts… - Wikipédia ]
Les chatbots utilisent une immense quantité d’énergie pour répondre aux questions des utilisateurs, et le simple fait de garder les serveurs du bot suffisamment froids pour fonctionner dans les centres de données a des conséquences néfastes sur l’environnement.
[Pour mémoire - Les États américains :
https://www.axl.cefan.ulaval.ca/amnord/images/usaeta1.gif
Bien que le fardeau exact soit presque impossible à quantifier, le ‘Washington Post’ a travaillé avec des chercheurs de l’Université de Californie à Riverside pour comprendre la quantité d’eau et d’énergie consommée par le ChatGPT d’OpenAI, en utilisant le modèle de langage GPT-4 publié en mars 2023, pour écrire l’e-mail moyen de 100 mots.
Regardons d’abord l’eau consommée
Un e-mail de 100 mots, généré par un chatbot IA utilisant GPT-4 … nécessite 519 millilitres d’eau, soit un peu plus d’une bouteille. Un envoi de mail une fois par semaine pendant un an nécessite 27 litres…
Une fois par semaine pendant un an, par 1 sur 10 des Américains qui travaillent (environ 16 millions de personnes) ont besoin de 435 235 476 litres, soit l’équivalent de l’eau consommée par tous les ménages du petit été de Rhode Island pendant 1,5 jour.
Chaque sollicitation sur ChatGPT passe par un serveur qui exécute des milliers de calculs pour déterminer les meilleurs mots à utiliser dans une réponse. En effectuant ces calculs, ces serveurs, généralement hébergés dans des centres de données, génèrent de la chaleur. Souvent, des systèmes d’eau sont utilisés pour refroidir l’équipement et le maintenir en fonctionnement.
L’eau transporte la chaleur générée dans les centres de données vers les tours de refroidissement pour l’aider à s’échapper du bâtiment, de la même manière que le corps humain utilise la sueur pour rester au frais, selon Shaolei Ren, professeur agrégé à UC Riverside. Là où l’électricité est moins chère, ou l’eau relativement rare, l’électricité est souvent utilisée pour refroidir ces entrepôts avec de grandes unités ressemblant à des climatiseurs, a-t-il déclaré.
Cela signifie que la quantité d’eau et d’électricité requise par une requête individuelle peut dépendre de l’emplacement d’un centre de données et varier considérablement. Même dans des conditions idéales, les centres de données sont souvent parmi les plus gros utilisateurs d’eau dans les villes où ils sont situés, ont déclaré les défenseurs de JH2024-11-21T08:24:00J
l’environnement.
Mais les centres de données dotés de systèmes de refroidissement électriques suscitent également des inquiétudes en augmentant les factures d’électricité des résidents et en taxant le réseau électrique.
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Voici combien une requête consomme en énergie électrique. Un e-mail de 100 mots généré par un chatbot IA, utilisant GPT-4 Once, nécessite 0,14 kilowattheure (kWh) d’électricité, équivalent à l’alimentation de 14 ampoules LED pendant 1 heure
Une fois par semaine et pendant un an nécessite 7,5 kWh, égale à l’électricité à courant continu consommée par 9.3 ménages pendant 1 heure. Avec une fois par semaine pendant un an, un Américain sur 10 qui travaille a besoin de 121 517 mégawattheures (MWh), soit l’électricité consommée par tous les ménages de Washington (district de Columbia)pendant 20 jours.
Les centres de données nécessitent également d’énormes quantités d’énergie pour prendre en charge d’autres activités, telles que le cloud computing, et l’intelligence artificielle n’a fait qu’augmenter cette charge, a déclaré Ren.
Si un centre de données est situé dans une région chaude et dépend de la climatisation pour le refroidissement, il faut beaucoup d’électricité pour maintenir les serveurs à basse température.
Si les centres de données reposant sur le refroidissement par eau sont situés dans des zones sujettes à la sécheresse, ils risquent d’épuiser la zone d’une précieuse ressource naturelle.
Dans le nord de l’état de Virginie, qui abrite la plus forte concentration de centres de données au monde, des groupes de citoyens ont protesté contre la construction de ces bâtiments, affirmant qu’ils ne sont pas seulement des unités énergétiques bruyantes qui n’apportent pas suffisamment d’emplois à long terme, mais aussi des horreurs qui affectent les valeurs des maisons.
À West Des Moines, dans l’état de l’Iowa, une base émergent de centres de données, les dossiers du département de l’eau ont montré que les installations gérées par des entreprises comme Microsoft utilisaient environ 6% de toute l’eau du district.
Après une longue bataille judiciaire, le journal Oregonian a forcé Google à divulguer combien ses centres de données utilisaient dans Les Dalles, à environ 80 miles à l’est de Portland ; il s’est avéré que cela représentait près d’un quart de toute l’eau disponible dans la ville, ont révélé les documents.
Avant même que les chatbots puissent répondre à une demande, une énorme quantité d’énergie est dépensée pour les former. Les grands modèles de langage qui permettent aux chatbots comme ChatGPT de générer des réponses réalistes nécessitent tous des serveurs pour analyser des millions de données. (Le Post a créé un outil, Climate Answers, qui demande à ChatGPT de résumer la couverture climatique du Post. Parce qu’il recherche un univers limité d’informations, ses requêtes sont conçues pour être moins gourmandes en ressources).
La formation de ces modèles informatiques avancés peut prendre des mois, selon des experts en IA et des documents de recherche, et des entreprises technologiques telles que Google, Meta et Microsoft se démènent pour construire des centres de données.
Avant même que les chatbots puissent répondre à une demande, une énorme quantité d’énergie est dépensée pour les former. Les grands modèles de langage qui permettent aux chatbots comme ChatGPT de générer des réponses réalistes nécessitent tous des serveurs pour analyser des millions de données. (Le Post a créé un outil, Climate Answers, qui demande à ChatGPT de résumer la couverture climatique du Post. Parce qu’il recherche un univers limité d’informations, ses requêtes sont conçues pour être moins gourmandes en ressources).
Chacun produit continuellement de la chaleur.
Le centre de données de Microsoft a utilisé 700 000 litres d’eau lors de la formation de GPT-3. 100 livres La formation GPT-3 a le même coût en eau que la production de 100 livres de bœuf, soit près du double de la quantité qu’un Américain moyen mange en un an. Il faut environ 6 992 litres d’eau pour produire 1 livre de bœuf, principalement utilisé pour cultiver des aliments, nettoyer les fermes et hydrater les vaches.
Meta a utilisé 22 millions de litres d’eau pour entraîner son modèle d’IA open source LLaMA-3 4 439 livres. Le coût en eau de LLaMA-3 équivaut à environ 4 439 livres de riz, soit environ ce que 164 Américains consomment en un an. Il faut environ 4 956 litres d’eau pour produire 1 livre de riz, qui est cultivé presque complètement immergé sous l’eau.
Les grandes entreprises technologiques se sont engagées à de nombreuses reprises à rendre leurs centres de données plus écologiques en utilisant de nouvelles méthodes de refroidissement. Ces engagements climatiques ne sont souvent pas respectés.
En juillet, Google a publié son plus récent rapport environnemental, montrant que son empreinte carbone a augmenté de 48%, en grande partie grâce à l’IA et aux centres de données. Il n’a également reconstitué que 18% de l’eau qu’il consommait, loin des 120% qu’il s’était fixés comme objectif d’ici 2030. ’Google a un engagement de longue date en faveur de la durabilité, guidé par nos objectifs ambitieux—qui incluent la réalisation d’émissions nettes nulles d’ici 2030”, a déclaré Mara Harris, porte-parole de Google. ”
L’IA peut être énergivore et c’est pourquoi nous travaillons constamment à améliorer l’efficacité’, a déclaré Kayla Wood, porte-parole d’OpenAI. Ashley Settle, un porte-parole de Meta, a déclaré dans un communiqué que la société donnait la priorité à “l’exploitation de nos centres de données de manière durable et efficace, tout en veillant à ce que les gens puissent compter sur nos services. Craig Cincotta, directeur général de Microsoft, a déclaré que la société ’ restait déterminée à réduire l’intensité avec laquelle nous retirons des ressources”, et a ajouté que Microsoft travaillait à l’installation de méthodes de refroidissement des centres de données qui “élimineront complètement la consommation d’eau.”
Les entreprises technologiques telles que Nvidia continueront à créer des puces informatiques qui génèrent plus de kilowatts d’énergie par serveur pour effectuer plus de calculs, ont déclaré des experts. L’IA crée des demandes sans précédent sur les centres de données qui dépassent de loin celles de l’histoire récente, a déclaré Ren. ” L’essor rapide de l’IA a radicalement changé cette trajectoire“, a déclaré Ren, ’ et a présenté de nouveaux défis que l’industrie n’a jamais rencontrés auparavant.”
Méthodologie
EN - D.C. electricity consumption figures calculated from the U.S. Energy Information Administration’s 2023 state energy reports. Rhode Island daily water use from the National Environmental Education Foundation. Beef and rice per capita consumption numbers from U.S. Department of Agriculture food availability data and the OECD’s agricultural outlook. Water footprint estimates sourced from : Livestock Science’s “Assessing water resource use in livestock production : A review of methods” and Science’s “Reducing food’s environmental impacts through producers and consumers.”
FR - Les coûts d’eau et d’électricité ont été calculés par Ren pour ChatGPT-4 dans un centre de données américain moyen. Une méthodologie complète peut être trouvée dans leur article “Making AI Less “Thirsty” : Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models” (“Rendre l’IA moins “assoiffée” : Découvrir et aborder l’empreinte Eau Secrète des modèles d’IA)”.
Les chiffres de consommation d’électricité de Washington DC ont été calculés à partir des rapports énergétiques d’État 2023 de l’Energy Information Administration des États-Unis. L’utilisation quotidienne de l’eau du Rhode Island par la National Environmental Education Foundation. Les chiffres de la consommation de bœuf et de riz par habitant sont tirés des données sur la disponibilité des aliments du Département de l’Agriculture des États-Unis et des perspectives agricoles de l’OCDE.
Les estimations de l’empreinte hydrique provenant de : Livestock Science’s “Assessing water resource use in livestock production : A review of methods” and Science’s “Reducing food’s environmental impacts through producers and consumers” (Livestock Science ’ Évaluation de l’utilisation des ressources en eau dans la production animale : Examen des méthodes” et Science “Réduction des impacts environnementaux des aliments par les producteurs et les consommateurs”).
À propos de cette documentation {{}}
Montage : Kate Rabinowitz, Karly Domb Sadof, Alexis Sobel-Fitts et James Graff. Montage du projet par KC Schaper. Révision par Brian French. Soutien supplémentaire de Jordan Melendrez, Kathleen Floyd et Victoria Rossi.
À propos de la série Power Grab
L’industrie de l’intelligence artificielle est à l’origine d’un boom de la construction de centres de données à l’échelle nationale. Ces vastes entrepôts d’infrastructures informatiques créent une demande explosive d’électricité, d’eau et d’autres ressources. Power Grab étudie les impacts sur l’Amérique et les risques que l’infrastructure de l’IA crée pour l’environnement et la transition énergétique.
Plus de la série Power Grab > More from the Power Grab series
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Our digital lives need massive data centers. What goes on inside them ?
Data centers are everywhere. What it’s like to work in one.
Tech giants fight plan to make them pay more for electric grid upgrades
As internet data centers multiply, efforts to control them are growing
Big Tech keeps spending billions on AI. There’s no end in sight.
Auteurs :
By Pranshu Verma - Pranshu Verma is a reporter on The Washington Post’s technology team. Before joining The Post in 2022, he covered technology at the Boston Globe. Before that, he was a reporting fellow at the New York Times and the Philadelphia Inquirer. follow on X @pranshuverma_
By Shelly Tan Shelly Tan is a graphics reporter and illustrator who designs and develops interactive graphics. follow on X tan_shelly
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D’après Wikipédia The Washington Post est un quotidien de la capitale des États-Unis, Washington. Le centre de gravité était plutôt de centre gauche avant la mort de sa propriétaire Katharine Graham. Depuis, sous la direction de son fils, Donald E. Graham, le journal se rapproche du centre droit mais la ligne éditoriale reste centriste. Le Washington Post s’est taillé une réputation d’indépendance et de recherche intransigeante de la vérité depuis la publication des rapports secrets du Pentagone sur la guerre du Viêt Nam en 1971 ou les révélations sur le scandale du Watergate (1972-1974). Il s’est ainsi fait le soutien de la protection des sources d’information des journalistes. Pour autant, cela ne doit pas occulter d’autres aspects moins reluisants du quotidien : édulcoration d’une enquête de Robert Parry sur le financement de la guérilla d’extrême droite au Nicaragua (1987)1, soutien appuyé au déclenchement de la guerre d’Irak (2003) ou encore tentative avortée de monnayer des « dîners politiques » avec ses journalistes et des personnalités influentes (2009)2.
Le Post est sorti de l’anonymat dans les années 1930 grâce à la ligne éditoriale — toujours suivie — et la politique commerciale agressive mises en place par son directeur Eugene Meyer, futur président de la Banque mondiale. Premier quotidien à paraître sept jours sur sept (en 1880) et à charger un médiateur de veiller à l’indépendance du journal (dès 1970), le Post a toujours su évoluer pour devenir l’un des journaux mondiaux les plus influents. En 1999, la couleur y fait son apparition. À partir de 2013, il est la propriété du milliardaire Jeff Bezos, fondateur et président-directeur général d’Amazon… - Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/The_Washington_Post
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Intelligence artificielle
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Documentation du modèle
IA - L’intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l’intelligence humaine1. Souvent classée dans le domaine des mathématiques et des sciences cognitives, l’IA fait appel à des disciplines telles que la neurobiologie computationnelle (qui a notamment inspiré les réseaux neuronaux artificiels), les statistiques, ou l’algèbre linéaire. Elle vise à résoudre des problèmes à forte complexité logique ou algorithmique. Par extension, dans le langage courant, l’IA inclut les dispositifs imitant ou remplaçant l’homme dans certaines mises en œuvre de ses fonctions cognitives2. Les applications de l’IA comprennent notamment les moteurs de recherche, les systèmes de recommandation, l’aide au diagnostic médical, la compréhension du langage naturel, les voitures autonomes, les chatbots, les outils de génération d’images, les outils de prise de décision automatisée, les programmes compétitifs dans des jeux de stratégie et certains personnages non-joueurs de jeu vidéo3. Depuis l’apparition du concept, les finalités, les enjeux et le développement de l’IA suscitent de nombreuses interprétations, fantasmes ou inquiétudes, que l’on retrouve dans les récits ou films de science-fiction, dans les essais philosophiques4 ainsi que parmi des économistes… - Source : https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
ChatGPT - ChatGPT, pour Chat Generative Pre-trained Transformer, est un agent conversationnel utilisant l’intelligence artificielle générative, développé par OpenAI et spécialisé dans le dialogue. Il s’appuie sur les grands modèles de langage d’OpenAI GPT-4, GPT-4o et GPT-4o mini… - Wikipédia - Langage de programmation : Python
Chabot - Un chatbot1,2, aussi nommé dialogueur3 ou agent conversationnel2,4, est un agent logiciel qui dialogue avec un utilisateur. Un utilisateur est invité à formuler sa demande en langage naturel, elle est affinée par un échange convivial, dont le logiciel interprète une requête opérationnelle pour son système d’information. Les chatbots débordent donc la recherche ou le divertissement, ils mettent en œuvre des connaissances linguistiques, psychologiques, et bien sûr des bases de programmation… - Site : https://fr.wikipedia.org/wiki/Chatbot
« Les chatbots IA sont des chatbots qui s’appuient sur diverses technologies d’IA, du machine learning, composé d’algorithmes, de caractéristiques et de jeux de données, qui optimise les réponses au fil du temps, au traitement automatique du langage naturel (NLP) et à la compréhension du langage naturel (NLU), etc… »
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