Voici le genre de question que je me suis posée avant de rédiger un article sur le coût environnemental “PC portable de la mine à la poubelle”, à venir très prochainement.
Et pour cela, j’ai exploité une plateforme expérimentale mise en ligne par le gouvernement et comparant les IA en fonction de leur performance et de leur empreinte carbone (lien en pied de cet article).
J’ai posé une question identique à 2 modèles d’IA différents : Google/Gemma 2 9B et Google/Gemini 1,5 pro.
Résultat ?
Gemma m’a donné des réponses superficielles et peu exploitables, avec un bilan environnemental réduit : 2 g de CO2 et 4 Wh d’énergie, soit l’équivalent d’une ampoule LED allumée pendant 47 minutes.
Gemini m’a offert une réponse bien plus détaillée et précise… mais son coût environnemental s’est révélé beaucoup plus élevé : 82 g de CO2 et 134 Wh, l’équivalent d’une ampoule LED allumée pendant 24 heures ! 🌱
Pourquoi une telle différence ? La taille du modèle détermine la précision des réponses, mais aussi son impact écologique. Gemma comporte 9 milliards de paramètres, tandis que Gemini en compte 137 milliards..
Ainsi, l’expérience montre qu’il est essentiel d’adapter le modèle d’IA au type de tâche : pour générer de nouvelles idées, expliquer un concept ou rédiger un document, le modèle le plus complexe n’est pas toujours nécessaire !
C’est ici que la plateforme de comparaison prend tout son sens : elle aide à sélectionner une IA pour un usage spécifique, avec un impact environnemental minimal. Utiliser l’IA avec discernement permet de gagner en pertinence tout en limitant son empreinte carbone.
Et vous ? Quelle IA utilisez-vous au quotidien ?
Numériquement Vôtre,
Monsieur Projets Numériques
#IntelligenceArtificielle #ImpactEnvironnemental #InnovationResponsable
Le comparateur :
Des outils de calcul d’impact :
