Actu IA. (28-08-2025)
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- il y a 2 jours
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Quel est impact de l’IA sur l’environnement ? Google et Mistral donnent des chiffres:
L’IA générative n’est pas gratuite. Cette technologie nécessite l’usage de serveurs gourmands en énergie et en eau, ce qui lui vaut sa mauvaise réputation — ça, et le fait qu’elle engloutit d’énormes volumes de données pour lesquels les entreprises IA n’ont pas forcément l’autorisation. À quelques semaines d’écart, Google et Mistral ont voulu quantifier précisément l’impact de leurs modèles IA sur l’environnement.
Neuf secondes de télévision : c’est l’équivalent de la consommation électrique d’un « prompt textuel médian » dans Gemini. Les mesures effectuées par Google correspondent au texte tapé par l’utilisateur, sa requête, et la réponse générée par l’IA. Le terme « médian » signifie que le moteur de recherche a pris la requête-type la plus représentative au milieu de la distribution de toutes les requêtes observées (ni les plus courtes, ni les plus longues).
Deux visions pour mesurer l’impact écologique de l’IA
En termes chiffrés, cela représente 0,24 Wh, 0,26 ml d’eau (environ cinq gouttes), pour des émissions équivalentes à 0,03 g de gaz à effet de serre (équivalent CO₂). Le calcul de Google prend en compte la consommation active des puces, mais aussi la puissance du système au complet (CPU, RAM, accélérateurs), les machines inactives mais nécessaires pour assurer la disponibilité de l’IA, les frais généraux des centres de données (alimentation, refroidissement), et la consommation d’eau nécessaire pour le refroidissement.
Mistral a publié fin juillet sa propre étude sur la consommation de ses modèles. L’inférence — une réponse de 400 tokens avec Le Chat — représente 1,14 g de gaz à effet de serre, 45 ml d’eau, ou encore 0,16 mg Sb (une unité de mesure normalisée pour exprimer l’épuisement des ressources minières).
Il est très difficile de comparer les conclusions des deux études : Google parle d’unités très fines (prompt textuel court), Mistral d’une tâche plus longue (400 tokens). Le premier intègre des facteurs souvent ignorés, comme les machines inactives, les frais généraux ou l’eau nécessaire pour le refroidissement. Le second mesure l’empreinte sur l’ensemble du cycle de vie, dont l’entraînement, l’inférence et la fabrication du matériel.
Google assure en tout cas que Gemini consomme moins que ce qu’annoncent des estimations publiques. L’entreprise insiste aussi sur ses progrès : en un an, l’énergie et le CO₂ nécessaires pour un prompt ont été réduits de respectivement 33 et 44 fois.
Les études des deux entreprises ont ceci en commun qu’elles veulent faire la transparence sur la boîte noire énergétique qu’est l’IA. Elles insistent aussi sur la nécessité de réduire l’empreinte carbone de cette technologie, et critiquent les estimations uniquement basées sur les GPU actifs.
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