Quelle est l’émission de CO2 par requête ChatGPT ?

Cet article examine l’empreinte carbone de ChatGPT, en soulignant qu’une requête émet environ 4,32 grammes de CO2. Il revient sur l’impact environnemental des modèles d’IA pendant l’entraînement et l’usage, et propose des pistes pour réduire cette empreinte.

Avec l’essor rapide de l’intelligence artificielle, en particulier des grands modèles de langage comme ChatGPT, les questions sur leur impact environnemental deviennent de plus en plus importantes. L’une des plus fréquentes est simple : combien de CO2 émet une seule requête ChatGPT ? Cet article apporte une réponse claire, appuyée sur des études récentes et des estimations d’experts.

Selon plusieurs sources, les émissions de CO2 d’une requête ChatGPT se situent entre 2,5 et 5 grammes. Un calcul plus détaillé estime qu’un message envoyé à ChatGPT produit environ 4,32 grammes de CO2. Ce chiffre peut paraître faible à l’échelle individuelle, mais il devient significatif compte tenu du volume quotidien de requêtes traité par ChatGPT.

Phase d’entraînement : l’entraînement des grands modèles d’IA est très gourmand en ressources. Par exemple, l’entraînement de GPT-3, qui sert de base à ChatGPT, a consommé environ 1 287 MWh d’électricité et produit 552 tonnes de CO2, soit l’équivalent des émissions de 110 voitures thermiques sur une année. Cette phase mobilise des milliers de GPU pendant plusieurs semaines ou plusieurs mois.

Phase d’inférence : une fois le modèle entraîné, sa phase d’exploitation, appelée inférence, consomme elle aussi beaucoup d’énergie. Répondre à des requêtes avec ChatGPT implique un usage continu de ressources de calcul. Certaines estimations indiquent qu’une requête d’IA générative consomme quatre à cinq fois plus d’énergie qu’une requête de moteur de recherche classique. Là où une recherche Google émet environ 0,2 gramme de CO2, une requête ChatGPT peut aller jusqu’à 1 gramme selon certaines sources.

Pour mettre ces chiffres en perspective :

15 requêtes ChatGPT équivalent aux émissions de CO2 d’une heure de streaming vidéo.

139 requêtes correspondent approximativement aux émissions d’une lessive lavée et séchée à l’air libre.

Pour un voyageur fréquent, 92 593 requêtes représenteraient l’empreinte carbone d’un aller-retour en avion entre San Francisco et Seattle.

Ci-dessous, une visualisation intéressante proposée par Piktochart sur ce sujet.

Des data centers plus verts : recourir à des sources d’énergie renouvelable pour alimenter les centres de données peut réduire fortement l’empreinte carbone des modèles d’IA. L’énergie solaire ou éolienne constitue une alternative bien plus propre que le charbon ou le gaz.

Des modèles plus efficaces : concevoir des architectures de modèles et des processeurs plus efficients peut réduire la consommation énergétique. Certaines études estiment que ces améliorations pourraient diminuer l’empreinte carbone des modèles d’IA d’un facteur allant de 100 à 1 000.

Des pratiques plus durables : planifier les tâches de calcul pendant les périodes où l’électricité renouvelable est la plus disponible peut également faire baisser les émissions. De même, compresser les grands modèles et sélectionner seulement les données nécessaires à l’entraînement aide à limiter l’impact environnemental.

À mesure que l’IA s’intègre dans davantage d’usages, il devient essentiel de mieux comprendre et réduire son impact écologique. Les émissions d’une seule requête peuvent sembler modestes, mais leur effet cumulé est loin d’être négligeable. En combinant énergie plus propre, conception plus efficiente et pratiques plus responsables, il est possible de mieux maîtriser l’empreinte carbone de l’IA.

En prenant conscience de ces impacts et en cherchant à développer une IA plus durable, nous pouvons continuer à bénéficier des avancées technologiques tout en limitant leurs effets négatifs sur la planète.

Piktochart. « A Closer Look at The Carbon Footprint of ChatGPT. » 3 mai 2024.

CarbonCredits.com. « How Big is the CO2 Footprint of AI Models? ChatGPT's Emissions. » 30 mai 2023.

KarmaMetrix. « ChatGPT’s Carbon Footprint. » 1er février 2023.