C’est inédit : Mistral s’associe à l’Ademe et à Carbone 4 pour la publication d’un rapport sur l’impact environnemental de l’intelligence artificielle.
La startup parisienne, conceptrice du Chat – qui vient de recevoir une grosse mise à jour –, espère créer un précédent dans l’industrie effervescente de l’intelligence artificielle. En contrepied des données fournies il y a quelques mois par OpenAI, pour lesquelles l’entreprise n’a fourni aucune méthodologie, Mistral joue cartes sur table et invite ses concurrents à plus de transparence.
Un impact environnemental qu’il ne faut plus ignorer
L’intelligence artificielle est déjà partout, et cela ne fait que trois ans que l’on en parle vraiment. Alors que l’on apprenait hier que ChatGPT traitait pratiquement 1 000 milliards de requêtes par an, il est urgent de s’intéresser à l’impact environnemental de ces outils qui semblent bien partis pour investir toutes les dimensions de nos vies numériques.
Alors Mistral AI se retrousse les manches et s’approche d’experts de la question pour aiguiller ses réflexions. En se basant sur Mistral Large 2, le modèle de langage (LLM) le plus lourd et consommateur du catalogue de la startup, on apprend que le plus gros de la consommation d’énergie a eu lieu au moment de la phase d’apprentissage du modèle : 86 % de l’impact environnemental de cette étape sont liés à sa consommation électrique, ce qui équivaut à 20,4 kilotonnes d’équivalent CO2. Pour mettre ce chiffre en perspective, l’étude propose une comparaison glaçante : 95 millions de kilomètres en voiture, ou environ 3 375 trajets en avion autour de la Terre. Concernant la consommation d’eau, nécessaire au refroidissement des data centers, elle s’établit à ce jour à 281 000 mètres cubes, soit environ 75 piscines olympiques.
« Les chiffres sont élevés, c’est un fait, mais le secteur a besoin d’un constat objectif pour ensuite mener des actions », regrette Audrey Herblin-Stoop, la vice-présidente de Mistral AI. Les modèles plus légers ont évidemment des consommations électriques plus réduites et un impact moins nocif.
Un impact négligeable pour le consommateur ?
On s’attendait évidemment à ce que la phase de conception soit la partie la plus néfaste pour l’environnement. Sur le visuel partagé ci-dessus, on s’aperçoit également que la production de l’équipement nécessaire à l’entraînement des modèles (les GPU de Nvidia, notamment) a aussi un impact gigantesque dans le bilan carbone des entreprises spécialisées dans l’IA. Mais quid des internautes, qui utilisent en bout de ligne ces outils ?
Pour Carbone 4, cabinet de conseil spécialisé sur les enjeux d’énergie et de climat interrogé par Le Monde, « la localisation des data centers est le principal déterminant des impacts de Mistral AI ». La vice-présidente de Mistral rebondit également auprès du Monde : « Une action très concrète est d’aller vers de l’énergie décarbonée et c’est ce que nous faisons. » En effet, Mistral AI prévoit la construction de deux data centers en France.
Ainsi, à l’heure actuelle, poser une question à Mistral Large 2 génère 1,14 gramme de CO2 et consomme 4,5 centilitres d’eau. Une estimation haute, admet Mistral, mais qui donne du grain à moudre, là où OpenAI avançait le chiffre de 0,03 centilitre d’eau et 0,34 wattheure d’électricité par requête pour ChatGPT (sans donner sa méthodologie).
Cela est comparable, lit-on dans le rapport, à 55 secondes de vidéo en ligne, ou à 5 mètres en voiture thermique selon le calculateur de l’Ademe.
Un exercice de transparence rare dans une industrie souvent accusée (à raison, donc) de nager à contre-courant dans un contexte de réchauffement climatique débridé. Mistral plaide aussi pour une utilisation de l’IA plus « frugale », voire à la mise en place d’un score permettant de classer les IA selon leur impact énergétique pour informer les internautes. À condition que la concurrence joue le jeu, bien sûr.
