Face à l’adoption croissante de l’intelligence artificielle dans notre quotidien, la question de son impact environnemental mérite notre attention. Selon les données présentées dans le guide développé par SocIAty.io, environ 1,2 milliards de prompts seraient générés quotidiennement à l’échelle mondiale, ce qui représenterait approximativement 136 tonnes de CO2. Dans ce contexte, SocIAty.io, cabinet de conseil en intelligence artificielle du groupe CEETADEL, publie son « Guide du Prompt Responsable » qui vise à informer sur les enjeux environnementaux liés à l’utilisation de l’IA et à proposer des pistes de réflexion pour une approche plus mesurée.
Comprendre l’empreinte environnementale de l’IA générative
L’intelligence artificielle générative, malgré ses apports considérables, présente un coût environnemental qui mérite d’être examiné. Le guide compile plusieurs observations issues d’études récentes :
- D’après certaines estimations, une conversation complexe avec un grand modèle de langage pourrait consommer une quantité d’énergie comparable à celle d’un ordinateur fonctionnant pendant près d’une heure
- La génération d’images par IA nécessite des ressources importantes, notamment pour le refroidissement des serveurs
- Les grands modèles de langage peuvent, dans certains contextes d’utilisation, consommer davantage d’énergie que des modèles plus spécialisés et de taille réduite
Ces données, présentées dans le Guide du Prompt Responsable, invitent à une réflexion sur nos pratiques d’utilisation de l’IA.
Pistes d’amélioration pour une utilisation plus raisonnée
Le guide propose plusieurs pistes qui, selon les analyses de SocIAty.io, pourraient contribuer à une utilisation plus mesurée des ressources informatiques lors de l’utilisation de l’IA :
Évaluer la pertinence des modèles selon les besoins
Les modèles de langage de taille réduite (Small Language Models ou SLM) peuvent, dans certains cas d’usage, offrir des performances satisfaisantes tout en nécessitant moins de ressources computationnelles. D’après les tests réalisés par l’équipe de SocIAty.io, ces modèles pourraient, dans des contextes spécifiques, réduire la consommation d’énergie jusqu’à 63% par rapport aux grands modèles pour certaines tâches simples.
Travailler la formulation des prompts
Une formulation précise des prompts dès la première interaction peut, dans de nombreux cas, permettre d’obtenir le résultat souhaité sans multiplier les échanges avec l’IA. Le guide propose des techniques pour améliorer l’efficacité des requêtes, tout en précisant que les résultats peuvent varier selon le contexte et le type de demande.
Explorer l’orchestration de différents modèles
L’approche par agents en cascade, qui consiste à utiliser différents modèles selon la complexité des tâches, représente une piste intéressante pour optimiser l’utilisation des ressources. Cette méthode nécessite toutefois une mise en œuvre technique adaptée et n’est pas nécessairement applicable à tous les contextes.
La démarche de SocIAty.io : entre innovation et responsabilité
Chez SocIAty.io, nous travaillons à concilier les avancées technologiques avec une approche responsable. Notre philosophie « IA for Humans » reflète notre vision d’une technologie qui doit rester au service des personnes, ce qui inclut la prise en compte des enjeux environnementaux.