L’IA générative fascine autant qu’elle inquiète. Si elle bouleverse notre manière de travailler, elle a aussi un coût écologique alarmant. Chaque requête envoyée à un LLM (Large Language Model) mobilise d’énormes ressources en calcul, et donc en énergie. Heureusement, des solutions existent pour limiter cet impact.
1. Choisir le bon modèle
Tous les modèles d’IA ne se valent pas sur le plan environnemental. Par exemple, GPT-4 a nécessité 502 tonnes de CO2 pour son entraînement, contre seulement 25 tonnes pour Bloom, un modèle open-source européen. Le choix du modèle est crucial : faut-il vraiment utiliser un LLM surdimensionné pour une simple reformulation de texte ?
2. Opter pour des modèles plus petits et plus efficaces
Les SLM (Small Language Models) sont une alternative plus sobre aux LLM. Ces modèles réduits, comptant de quelques millions à 10 milliards de paramètres, sont capables d’exécuter des tâches précises avec une latence réduite. Par exemple, Mixtral de Mistral AI adopte une approche hybride en activant uniquement une partie de ses paramètres selon les besoins.
Les SLM étant plus spécialisés, le choix du bon modèle demandera des tests pour trouver celui qui correspond le mieux à votre besoin. Une phase d’expérimentation est donc nécessaire pour améliorer l’efficacité et réduire l’impact environnemental.
La question essentielle ne réside pas dans leur taille, mais dans leur capacité à interagir efficacement. Les SLM apportent une expertise pointue, tandis que les LLM jouent un rôle d’arbitre et d’orchestrateur. La complémentarité entre ces modèles permet d’équilibrer spécialisation et vision d’ensemble.
3. Rendre les prompts plus efficaces
Chaque token traité par un LLM consomme des ressources. Réduire la longueur des prompts, supprimer les mots inutiles et utiliser des techniques de compression de prompts permet de limiter la consommation d’énergie. Dire « Merci » à ChatGPT, c’est sympa, mais ça consomme !
4. Privilégier le cloud ou l’auto-hébergement ?
Le choix entre cloud et on-premise a aussi un impact. L’auto-hébergement d’un modèle open-source peut sembler attrayant, mais il exige une infrastructure spécialisée et des processeurs graphiques très énergivores. En revanche, le cloud mutualise les ressources et permet d’accéder à des GPU plus performants et moins gourmands en énergie.
5. Suivre et ajuster sa consommation
L’outil EcoLogits permet de suivre en temps réel la consommation d’énergie des modèles utilisés via API. Hugging Face propose également une calculatrice qui traduit ces données en émissions carbone ou en trajets équivalents en voiture électrique. Prendre conscience de son impact est un premier pas vers un usage plus responsable.
Mon retour d’expérience
De mon côté, j’ai commencé à utiliser l’IA Jan avec DeepSeek pour mes recherches simples. Les résultats sont bons et l’empreinte carbone réduite. Par contre, côté rédaction, je reste déçu pour l’instant, mais je poursuis mes tests.
Pour l’instant, la compression de prompts ou le calcul de consommation énergétique nécessitent d’utiliser des scripts. Il est donc difficile d’évaluer l’impact réel d’une requête lorsque je passe par une interface web conversationnelle, comme les outils NoCode. Un manque de transparence qui complique une approche plus responsable.
L’IA a un coût écologique, mais avec les bons outils et de bonnes pratiques, il est possible de limiter son impact. Envie d’aller plus loin dans l’usage raisonné de l’IA ? Retrouvez ma formation ici : [Lien vers la page de vente]
Glossaire : LLM vs SLM
- LLM (Large Language Model) : Modèle d’IA de grande taille, comptant des dizaines voire des centaines de milliards de paramètres. Il est polyvalent et capable de traiter un grand nombre de tâches, mais sa consommation énergétique est très élevée.
- SLM (Small Language Model) : Modèle plus compact et spécialisé, conçu pour des tâches précises avec un coût énergétique bien moindre. Le choix d’un SLM nécessite des tests pour identifier le modèle le plus adapté à chaque usage.