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La course à l'outil de recherche s'appuyant sur l'IA entre Google et Microsoft aura un impact sur l'environnement
En raison d'une augmentation des émissions mondiales de gaz à effet de serre

Le , par Stéphane le calme

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6  0 
L'industrie de l'intelligence artificielle est souvent comparée à l'industrie pétrolière : une fois extraites et raffinées, les données, comme le pétrole, peuvent être une marchandise très lucrative. Maintenant, il semble que la métaphore puisse s'étendre encore plus loin. Comme son homologue fossile, le processus d'apprentissage en profondeur a un impact environnemental démesuré.

Dans un nouvel article, des chercheurs de l'Université du Massachusetts à Amherst ont effectué une évaluation du cycle de vie pour former plusieurs grands modèles d'IA courants. Ils ont découvert que le processus peut émettre plus de 626 000 livres d'équivalent en dioxyde de carbone, soit près de cinq fois les émissions à vie d'une voiture américaine moyenne (et cela inclut la fabrication de la voiture elle-même).


Microsoft Bing s'est récemment associée à OpenAI pour proposer un bot basé sur l'intelligence artificielle de type ChatGPT. Le chatbot a ouvert une nouvelle porte à des idées plus innovantes, alors que le poids lourd de la navigation Google a commencé à planifier de lier l'IA à son moteur de recherche.

En conséquence, les résultats contenant des informations complexes seront disponibles dans une version plus facilement compréhensible. Microsoft avait déjà prévu d'introduire ChatGPT sur Bing, tandis que Google travaille sur son propre service expérimental d'intelligence artificielle conversationnelle. Initialement, la société a nommé le service Bard.

Cependant, avec la technologie qui progresse de jour en jour, l'environnement est potentiellement plus à risque de subir son impact. Il a été rapporté que les ressources nécessaires pour instruire un seul système d'IA peuvent entraîner l'émission de 1 000 livres de carbone. Jusqu'à présent, la consommation d'Internet représentait près de 4 % de l'effet de serre total.

C'est en tout cas ce que suggère une étude dont le résumé est celui-ci :

Les progrès récents du matériel et de la méthodologie de formation des réseaux de neurones ont inauguré une nouvelle génération de grands réseaux formés sur des données abondantes. Ces modèles ont obtenu des gains de précision notables dans de nombreuses tâches de PNL. Cependant, ces améliorations de précision dépendent de la disponibilité de ressources de calcul exceptionnellement importantes qui nécessitent une consommation d'énergie tout aussi importante. En conséquence, ces modèles sont coûteux à former et à développer, à la fois financièrement, en raison du coût du matériel et de l'électricité ou du temps de calcul dans le cloud, et environnementalement, en raison de l'empreinte carbone nécessaire pour alimenter le matériel de traitement de tenseur moderne. Dans cet article, nous portons cette question à l'attention des chercheurs en PNL en quantifiant les coûts financiers et environnementaux approximatifs de la formation d'une variété de modèles de réseaux neuronaux récemment réussis pour la PNL. Sur la base de ces résultats, nous proposons des recommandations concrètes pour réduire les coûts et améliorer l'équité dans la recherche et la pratique de la PNL.

L'impact environnemental du processus de formation du modèle pour le traitement du langage naturel

L'article examine spécifiquement le processus de formation du modèle pour le traitement du langage naturel (PNL), le sous-domaine de l'IA qui se concentre sur l'enseignement des machines à gérer le langage humain. Au cours des deux dernières années, la communauté PNL a atteint plusieurs jalons de performance remarquables dans la traduction automatique, la complétion de phrases et d'autres tâches d'analyse comparative standard. Le tristement célèbre modèle GPT-2 d'OpenAI, par exemple, excellait dans la rédaction de fake news convaincantes.

Mais de telles avancées ont nécessité la formation de modèles toujours plus grands sur des ensembles de données tentaculaires de phrases récupérées sur Internet. L'approche est coûteuse en calcul et très gourmande en énergie.

Les chercheurs ont examiné quatre modèles sur le terrain qui ont été à l'origine des plus grandes avancées en matière de performances : Transformer, ELMo, BERT et GPT-2. Ils se sont entraînés chacun sur un seul GPU, parfois pendant une journée, pour mesurer sa consommation d'énergie. Ils ont ensuite utilisé le nombre d'heures d'entraînement indiqué dans les documents originaux du modèle pour calculer l'énergie totale consommée au cours du processus d'entraînement complet. Ce nombre a été converti en livres de dioxyde de carbone équivalent sur la base du mix énergétique moyen aux États-Unis, qui correspond étroitement au mix énergétique utilisé par AWS d'Amazon, le plus grand fournisseur de services cloud.


Le mix énergétique, ou bouquet énergétique, est la répartition des différentes sources d'énergies primaires consommées dans une zone géographique donnée. La part des énergies primaires dans la consommation mondiale, d'un pays, d'une collectivité, d'une industrie est généralement exprimée en pourcentages.

Ils ont constaté que les coûts informatiques et environnementaux de la formation augmentaient proportionnellement à la taille du modèle, puis explosaient lorsque des étapes de réglage supplémentaires étaient utilisées pour augmenter la précision finale du modèle. En particulier, ils ont découvert qu'un processus de réglage connu sous le nom de recherche d'architecture neuronale, qui tente d'optimiser un modèle en modifiant progressivement la conception d'un réseau neuronal par des essais et des erreurs exhaustifs, avait des coûts associés extraordinairement élevés pour un faible avantage en termes de performances. Sans cela, le modèle le plus coûteux, BERT, avait une empreinte carbone d'environ 1 400 livres de dioxyde de carbone, proche d'un vol aller-retour transaméricain pour une personne.

De plus, les chercheurs notent que les chiffres ne doivent être considérés que comme des valeurs de référence. « Former un seul modèle est le minimum de travail que vous pouvez faire », déclare Emma Strubell, candidate au doctorat à l'Université du Massachusetts, Amherst, et auteur principal de l'article. En pratique, il est beaucoup plus probable que les chercheurs en IA développent un nouveau modèle à partir de zéro ou adaptent un modèle existant à un nouvel ensemble de données, l'un ou l'autre pouvant nécessiter de nombreuses autres séries de formation et de réglage.

Pour mieux comprendre à quoi pourrait ressembler le pipeline de développement complet en termes d'empreinte carbone, Strubell et ses collègues ont utilisé un modèle qu'ils avaient produit dans un article précédent comme étude de cas. Ils ont constaté que le processus de construction et de test d'un modèle final digne d'un papier nécessitait la formation de 4 789 modèles sur une période de six mois. Converti en équivalent CO2, il a émis plus de 78 000 livres et est probablement représentatif d'un travail typique sur le terrain.

L'importance de ces chiffres est colossale, surtout si l'on considère les tendances actuelles de la recherche en IA. « En général, une grande partie des dernières recherches sur l'IA négligent l'efficacité, car de très grands réseaux de neurones se sont révélés utiles pour une variété de tâches, et les entreprises et les institutions qui ont un accès abondant aux ressources informatiques peuvent en tirer parti pour obtenir un avantage concurrentiel. », explique Gómez-Rodríguez. « Ce type d'analyse devait être fait pour sensibiliser sur les ressources dépensées [...] et suscitera un débat ».

« Ce que beaucoup d'entre nous n'ont probablement pas compris, c'est son ampleur jusqu'à ce que nous ayons vu ces comparaisons », a fait écho Siva Reddy, post-doctorante à l'Université de Stanford qui n'a pas participé à la recherche.

La privatisation de la recherche en IA

Les résultats soulignent également un autre problème croissant dans le domaine de l'IA : l'intensité des ressources désormais nécessaires pour produire des résultats dignes d'être publiés rend de plus en plus difficile pour les personnes travaillant dans le milieu universitaire de continuer à contribuer à la recherche.

« Cette tendance à former d'énormes modèles sur des tonnes de données n'est pas réalisable pour les universitaires, en particulier les étudiants diplômés, car nous n'avons pas les ressources de calcul », déclare Strubell. « Il y a donc un problème d'accès équitable entre les chercheurs du milieu universitaire et les chercheurs de l'industrie ».

Strubell et ses coauteurs espèrent que leurs collègues tiendront compte des conclusions de l'article et aideront à uniformiser les règles du jeu en investissant dans le développement de matériel et d'algorithmes plus efficaces.

Reddy est d'accord. « Le cerveau humain peut faire des choses incroyables avec peu de consommation d'énergie », dit-il. « La plus grande question est de savoir comment pouvons-nous construire de telles machines ».

En définitive

Pour lier l'intelligence artificielle aux plateformes, la demande pour les appareils technologiques nécessaires à la fusion sera multipliée par cinq ; en conséquence, les niveaux mondiaux de gaz augmenteront également. Selon Alan Woodward, professeur à l'université basée au Royaume-Uni, la fusion des deux plateformes nécessitera plus de ressources pour traiter et stocker les données. Avec plus d'informations, plus d'installations de stockage seront également nécessaires. La représentante de Google, Jane Park, a révélé qu'actuellement, l'entreprise ne travaille qu'à un niveau expérimental, ce qui ne nécessitera pas de puissance de calcul ou de stockage élevée.

Les préoccupations environnementales ne sont pas les seules à être mises en avant. Lorsque Bard a été annoncé, le personnel de Google l'a critiqué pour avoir été mal exécuté. De même, Bing a également été surpris à partager des informations factuellement incorrectes. Selon les critiques, les résultats de recherche basés sur l'intelligence artificielle pourraient diffuser des informations incorrectes ou sembler illogiques, ce qui rendrait difficile pour les utilisateurs d'identifier ces connaissances. Dans les cas où la source Web est omise des résultats, les utilisateurs devront se fier aux informations qu'ils reçoivent. Même si c'est faux, les réponses basées sur l'IA lui donneront un aspect authentique.

Source : Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP

Et vous ?

Êtes-vous surpris par les conclusions de l'étude qui indique un si grand impact environnemental ?

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Avatar de thamn
Membre averti https://www.developpez.com
Le 19/02/2023 à 21:59
Citation Envoyé par Erviewthink Voir le message
Si il n'est pas content il change de boulot, personne ne l'a obligé à faire ça.

Pas compliqué si ? C'est à cause des personnes comme ça qu'il y a du dumping social.

Si les gens refusaient ces boulots sous payés il n'y aurait pas ce problème.

Mais bon comme la majorité des gens n'ont pas ou peu de dignité...
Ah oui bien sur, pour changer de boulot suffit de traverser la rue comme disait l'autre.
Essaye de changer de job sans debaler ton joli diplome qui t'aurais couté un bras au US, et revient nous en causer apres.
13  0 
Avatar de electroremy
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 02/03/2023 à 9:28
Bonjour,

Le problème avec ChatGPT, ou plus généralement à notre époque, c'est qu'on a énormément d'informations à disposition MAIS il y a de bonnes et de fausses informations mélangées.
De plus, un certain nombre de bonnes informations sont parfois méconnues.

C'est vrai dans tous les domaines.

J'ai 42 ans, ingénieur généraliste, passionné de bricolage, j'en apprends encore tous les jours, et notamment des choses que "j'aurais dû savoir avant"

Quelques exemples :

J'ai fait moi-même mon chauffage central il y a 15 ans.
J'ai découvert il y a 2 ou 3 ans qu'un mitigeur thermostatique n'était pas compatible avec une chaudière à production d'eau chaude instantanée
Et qu'il fallait ajuster la température de l'eau chaude au minimum, de façon à ne se doucher qu'avec de l'eau chaude (qui est en fait tiède)
La chaudière (modèle à condensation) fonctionne mieux, avec un meilleur rendement, et il n'y a pas de risque sanitaire car il n'y a pas d'accumulation d'eau chaude, étant donné que la production d'eau chaude est instantanée. C'est uniquement quand de l'eau chaude stagne (cumulus) qu'il faut qu'elle soit suffisamment chaude pour éviter un risque sanitaire.
Cette information, beaucoup de gens, y compris "du métier", ne la connaissent pas ou pire disent qu'elle est fausse.

Autre sujet : le béton.
La meilleure façon de bien couler du béton c'est :
- de mettre la quantité d'eau minimum : quand sur le sac c'est écrit "2,7 à 3 litres d'eau" il faut mettre 2,7 litres d'eau pas plus
- d'ajouter du fluidifiant (produit spécifique)
- de vibrer le béton une fois coulé
Beaucoup de gens l'ignorent, et notamment mettent trop d'eau => le béton est fragile, il y a un risque de malfaçon importante voir un danger si la structure est porteuse...
Même en magasin de bricolage, j'ai vu des vendeurs conseiller de doser l'eau au pifomètre !
Même des "professionnels" ajoutent de l'eau dans la toupie pour travailler plus facilement
Ces gens sont incompétents, ce sont des escrocs qui mettent des vies en danger.

ChatGPT se base sur Internet.
Internet est démocratique.
Mais, comme l'a dit mon prof de physique en 1re année de prépa (cela m'avait choqué à l'époque) :
"Le problème avec la démocratie, c'est quand 10 personnes se trompent et 9 personnes ont juste, et bien on donne raison aux 10 personnes qui se trompent"
Les réseaux sociaux, en permettant à n'importe qui de publier très facilement n'importe quoi, ont amplifié le phénomène.
Avant les réseaux sociaux, créer un site demandait un minimum de travail, et pour avoir des visiteurs il fallait publier des contenus intéressants, ça faisait office de filtre (même si il pouvait y avoir pas mal de conneries quand même mais nettement moins qu'aujourd'hui )
D'autant que les algorithmes des réseaux sociaux sont conçus pour amplifier les contenus émotionnels négatifs.
ChatGPT va juste faire la moyenne de tout.
Certes pour quelqu'un qui n'y connais rien sur un sujet, ChatGPT va probablement apporter une réponse.
Mais par rapport aux experts de chaque domaine, ChatGPT est clairement en dessous.
L'IA aboutit donc à un nivellement par le bas

Ainsi le créationnisme en vient à être enseigné dans certains pays comme théorie aussi valable que la théorie de l'évolution
Et on voit, en 2023, des gens croire que la terre est plate.

Que dire de l'IA ? On devrait plutôt parler de connerie artificielle
11  0 
Avatar de schlebe
Membre actif https://www.developpez.com
Le 08/06/2023 à 19:26
La moindre des choses à exiger des articles publiés par ChatGPT et qu'il les signe afin de permettre aux lecteurs de connaître la véritable source des articles.

Il faudrait également sanctionner les sociétés qui publient des articles générés par ChatGPT avec du contenus inventés ou mensongers.

Une amende de 2% du chiffre d'affaire par articles mensongers publiés et une amende de 2% du chiffre d'affaire par jour et par articles mensongers constatés et toujours publiés plus d'une semaine après le constat.

Dans moins d'un mois, on ne parlera plus de ChatGPT de la même façon et il faudra engager du personnel pour vérifier tout ce qu'il aura écrit.
12  2 
Avatar de steel-finger
Membre confirmé https://www.developpez.com
Le 20/02/2023 à 13:07
Citation Envoyé par Erviewthink Voir le message
Si il n'est pas content il change de boulot, personne ne l'a obligé à faire ça.

Pas compliqué si ? C'est à cause des personnes comme ça qu'il y a du dumping social.

Si les gens refusaient ces boulots sous payés il n'y aurait pas ce problème.

Mais bon comme la majorité des gens n'ont pas ou peu de dignité...
La vie ne fonctionne pas comme ça, il faut que tu sortes de ton cocon pour t'en rendre compte.
Malheureusement, il y a des personnes qui préfèrent nourrir leur enfant en prenant les boulots qui nuise à la dignité plutôt que de n'avoir aucune rentrée d'argent !
8  0 
Avatar de walfrat
Membre émérite https://www.developpez.com
Le 07/04/2023 à 9:55
"Hey chatGPT, voilà toutes les donneés confidentielles économiques de mon entreprises, fait moi le rapport financier stp, j'ai la flème".
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Avatar de Jon Shannow
Membre extrêmement actif https://www.developpez.com
Le 09/06/2023 à 14:59
Citation Envoyé par coolspot Voir le message
Macron si on peut dire c'est un Poutine avec 20 ans de moins. Il se prépare deja à vouloir bidouiller la constitution ou faire comme la presse commence à le dire une "Poutine/Medvedev" pour etre président à vie
Heu ! Tu as des infos la dessus ? Non seulement sur la préparation, mais aussi la faisabilité...
8  0 
Avatar de totozor
Membre expert https://www.developpez.com
Le 09/06/2023 à 15:48
Citation Envoyé par Ryu2000 Voir le message
C'est pas marrant d'être sans emploi.
C'est pas marrant d'être sans emploi dans un système capitaliste.
Que se passerait il si les gens n'avaient plus besoin de se salarier pour vivre?
La plupart travailleraient.
Par exemple que font les retraités qui ont la santé?
Il s'investissent dans les associations, ils gardent leurs petits enfants, ils investissent dans leur quartier, ils s'entreaident etc.
(Et ceux qui revaient d'être rentiers partent en voyage)

Pourquoi ceci n'est pas souhaitable?
Comment nos dirigeants s'assureraient d'avoir de la main d'oeuvre (au sens large)?
Bernard Arnault perdrait "de la valeur" (je ne dit pas qu'il n'en aurait plus) et Gérard l'éboueur, Géraldine l'aide soignante, Marcel le passionné d'astronomie en gagneraient

Oui le monde que je décrit est peut être idéaliste mais il y a des faisceau de pistes qui suggèrent que c'est viable
Et ce n'est qu'un monde à envisager parmi d'autres
Celui dans lequel on vit ne semble pas viable pour la majorité.
9  1 
Avatar de e-ric
Membre expert https://www.developpez.com
Le 16/06/2023 à 9:42
Salut à tous

Ok pour l'estimation, mais le vrai de problème est de savoir qui va capter tout cet argent. Perso, je pense que cela ne va pas ruisseler et que bien au contraire, cela va mettre beaucoup de gens (comme nous) sur la paille.

tchüss
8  0 
Avatar de petitours
Membre chevronné https://www.developpez.com
Le 31/01/2024 à 8:42
Une fois que l'on a compris que ChatGPT n'est qu'un agent conversationnel on peut le trouver super.
Dans le détail ça ne vaut pas plus qu'une discussion de lundi matin à la machine à café basée sur le fait qu'il faut absolument dire un truc et où le plus bavard, ici chatGPT, va absolument avoir un anecdote et répondre un truc quel que soit le sujet.
J'ai testé, longuement, et reçu des réponses régulièrement débiles.
Aujourd'hui je ne l'utilise que sur des sujets que je connais très bien pour voir ce qu'il me répond, notamment dans le cadre d'enseignements que je donne pour voir ce que mes étudiants vont avoir comme informations en passant par lui. Ce qu'il raconte est au mieux très vague, au pire profondément faux, souvent parce que révélant des mauvaises pratiques.
Cette médiocrité de l'information est à mon sens le plus négatif, sans doute basée sur le volume de données qu'il va chercher copieusement "enrichies" par des forums, blogs ou autres écrits par des non spécialistes.
Le fait qu'il fouine partout et utilise des données personnelles ou viole les droits des auteurs est un autre problème majeur mais personnellement je le le mettrait en 2, après celui de donner des informations fausses ou médiocres qui tirent vers le bas celui qui pose la question.
8  0 
Avatar de kain_tn
Expert éminent https://www.developpez.com
Le 28/03/2023 à 20:49
Citation Envoyé par Bill Fassinou Voir le message
Pensez-vous que ces nouveaux chatbots d'IA sont des outils utiles ou plutôt des gadgets inutiles, voire nuisibles ?
Si les champions des moteurs de recherche se lancent dans ce genre de bot, c'est parce qu'ils ont tout à y gagner niveau collecte des données.

On a essayé de nous pousser du metavers partout, et ça n'a pas vraiment pris. Là, ils ont trouvé comment collecter plus de données en exploitant la curiosité et/ou la paresse des gens
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