Optimiser la durabilité des chatbots alimentés par l’intelligence artificielle
Cet article analyse les défis environnementaux liés au développement et à l’utilisation des agents conversationnels intelligents alimentés par les modèles de langage de grande taille (LLM). Il identifie les principales phases du cycle de vie de ces technologies, de la recherche et du développement jusqu’à la fin de vie, et évalue leurs impacts énergétiques et carbone potentiels. Face à ces enjeux, l’article propose une approche systémique impliquant différentes parties prenantes pour évaluer, responsabiliser et encadrer durablement cette industrie émergente.
Points clés
- L’essor rapide des agents conversationnels alimentés par l’IA générative, comme ChatGPT, entraîne une consommation d’énergie et des émissions de carbone importantes
- L’entraînement d’un seul modèle de transformer avec 213 millions de paramètres produit environ 300 tonnes d’équivalent CO2
- Les services en ligne des agents conversationnels pourraient consommer jusqu’à 7,1 TWh d’électricité par an, dépassant la consommation de l’entraînement final des modèles GPT-3 et GPT-4
- Les auteurs proposent une solution à l’échelle du système, avec une évaluation du cycle de vie, une responsabilité élargie des producteurs et le développement de normes de gestion
- Cette approche collaborative vise à optimiser la durabilité de cette industrie émergente de l’IA générative
À retenir
Face à l’essor fulgurant des agents conversationnels alimentés par l’IA, il est primordial de s’attaquer sans délai à leur empreinte écologique. Plutôt que de se voiler la face, les acteurs de cette industrie doivent rapidement s’engager dans une démarche responsable et durable. Sinon, ces chatbots risquent de devenir un véritable fardeau environnemental, annihilant les bénéfices potentiels de ces technologies. Avec un peu de volonté et d’innovation, on peut certainement transformer cette menace en opportunité pour construire un avenir plus vert et connecté.
Sources
- Web : Preventing the Immense Increase in the Life-Cycle Energy and Carbon Footprints of LLM-Powered Intelligent Chatbots
- PDF : Preventing the Immense Increase in the Life-Cycle Energy and Carbon Footprints of LLM-Powered Intelligent Chatbots
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