Greenly, acteur de la mesure environnementale du numérique, fait le point entre les deux géants de l’IA générative. D’un côté, avec 1800 milliards de paramètres, ChatGPT-4 a multiplié sa consommation énergétique par 20 par rapport à ChatGPT3. De l’autre, Deepseek a bâti sa réputation sur sa meilleure sobriété énergétique, notamment en n’activant que les sous-modèles nécessaires à chaque requête. Résultat, l’IA générative chinoise entraîne son modèle en consommant seulement un dixième des heures GPU nécessaires à Llama 3.1 de Meta.
L’enjeu est clair pour Alexis Normand, CEO et cofondateur de Greenly : avec l’arrivée de DeepSeek, la bataille des modèles d’IA ne se joue plus seulement sur la performance, mais aussi sur l’efficacité énergétique. La question reste ouverte : est-ce que tous les géants de l’IA générative suivront-ils cette voie ou continueront-ils à privilégier la puissance au détriment de l’environnement ?
De fait, le marché mondial de l'IA devrait connaitre une hausse très significative, même si la mesure précise du ROI est difficile et si des investisseurs de premier plan alertent sur la formation possible d’une bulle technologique. Selon Greenly, la moitié des leaders technologiques déclarent que l'IA est désormais pleinement intégrée à leurs stratégies commerciales. La promesse de réduction des coûts et d’accélération des flux de travail accompagnent la montée en puissance de l’IA générative.
Deepseek est-elle vraiment plus sobre au plan énergétique ?
L'entraînement de l’IA chinoise n’a mobilisé que 2 000 puces NVIDIA H800, contre 25.000 pour ChatGPT-4 et 16.000 pour Llama 3.1 Par ailleurs, DeepSeek fait appel aux puces H800 beaucoup moins gourmandes que les GPU NVIDIA utilisées par ChatGPT. Sur le papier, Deepseek sort large vainqueur de la bataille écologique sur l’empreinte énergétique. Mais l’effet rebond issu de la hausse de l’utilisation de l’IA chinoise suite à la réduction de la consommation énergétique pourrait paradoxalement jouer en sa défaveur.ChatGPT-4, une IA générative très énergivore
Greenly a testé l'hypothèse d’une organisation répondant à 1 million d'e-mails par mois. Dans ce cas, ChatGPT-4 générerait 7.138 tonnes de CO2 sur une année, réparties entre l'entraînement des LLM et leur utilisation. Soir l’équivalent de 4.300 allers-retours en avion entre Paris et New York. Un chiffre considérable qui donne une idée concrète de la dépense énergétique de l’IA d’Open AI.D’après une étude menée par l’Université Carnegie Mellon avec Hugging Face, une requête textuelle consommerait autant d’énergie que 16 % d’une recharge de smartphone. Pour évaluer ChatGPT-4, Greenly a effectué ses calculs à partir de l’utilisation de 25.000 GPU NVIDIA A100, opérant sur une période de 100 jours chez les opérateurs de cloud américains, à 30 % de leur capacité.
Les solutions pour une IA plus sobre semblent aujourd’hui bien en retrait des exigences écologiques. Il s’agit de puces plus économes comme les TPU (Tensor Processing Unit) de Google, d'un encadrement législatif environnemental contraignant et d'un hébergement cloud alimenté par des énergies renouvelables. Lueur d’espoir, ces dernières représentent aujourd’hui 30 % du mix énergétique et elles devraient progresser.
