L’intelligence artificielle peut apparaître comme une multitude de choses différentes : une multitude de programmes avec apparemment peu de points communs. Parfois, l’IA est un interlocuteur, un illustrateur, un professeur de mathématiques, un outil de reconnaissance faciale. Mais dans chaque incarnation, il s’agit toujours, toujours d’une machine, exigeant des quantités presque insondables de données et d’énergie pour fonctionner.
Les systèmes d’IA tels que ChatGPT fonctionnent dans des bâtiments remplis de puces informatiques en silicium. Pour construire des machines plus grandes, comme Microsoft, Google, Meta, Amazon et d’autres entreprises technologiques voudraient le faire, il faut plus de ressources. Et notre planète en manque.
La puissance de calcul nécessaire à la formation des meilleurs programmes d’IA a doublé tous les six mois au cours de la dernière décennie et pourrait bientôt devenir intenable. Selon une étude récente, les programmes d'IA pourraient consommer à peu près autant d'électricité que la Suède d'ici 2027. GPT-4, le modèle le plus puissant actuellement proposé aux consommateurs par OpenAI, était selon une estimation 100 fois plus exigeant à former que GPT-3, qui est sorti il y a à peine quatre ans. Google a récemment introduit l’IA générative dans sa fonction de recherche et pourrait ainsi décupler les coûts par recherche. Pendant ce temps, les puces qui font fonctionner l’IA sont rares – le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a déclaré au Congrès en mai dernier que « nous n’en avons pas assez » – tout comme l’électricité. Au rythme actuel, il n’y aura peut-être bientôt plus assez d’énergie dans le monde pour faire fonctionner des modèles plus avancés sans exercer une pression considérable sur les réseaux électriques locaux...
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