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Une étude de recherche a comparé les émissions de CO2 générées par l'IA et par les humains pour des tâches d'écriture et d'illustration. Résultat : l'IA produit jusqu'à 1 000 fois moins d'émissions que l'activité humaine équivalente. Ce résultat est contre-intuitif et important, mais l'étude est claire sur ce qu'elle ne mesure pas, notamment les suppressions d'emplois, les questions juridiques autour des données d'entraînement et les effets rebond.
L'étude "The Carbon Emissions of Writing and Illustrating Are Lower for AI than for Humans" aborde une question rarement soulevée dans les débats sur l'IA : quel est l'impact environnemental réel de l'utilisation de l'IA pour des tâches créatives, par rapport à des humains effectuant ces mêmes tâches ?
La réponse remet en question l'hypothèse communément admise. Si l'entraînement des grands modèles de langage est fréquemment critiqué pour son empreinte carbone, l'analyse montre que l'utilisation de l'IA au niveau d'une seule requête est bien moins polluante que le travail humain équivalent.
Émissions liées à l'IA :
Émissions liées aux humains :
Concrètement, produire une page écrite génère entre 80 et 650 fois plus d'émissions lorsqu'elle est réalisée par un humain que par ChatGPT. Pour l'illustration, l'écart peut atteindre un facteur de 1 à 2 500.
Les chercheurs ont conduit une analyse quantitative basée sur des données publiées sur les impacts environnementaux des systèmes IA et des activités humaines. La méthode repose sur trois piliers :
Les chercheurs sont explicites sur les limites de leur analyse. Plusieurs dimensions importantes ne sont pas incluses dans les calculs :
Oui, l'entraînement initial est énergivore. L'entraînement de GPT-3 a produit environ 552 tonnes métriques de CO2e. Mais ce coût est amorti sur des milliards de requêtes, ce qui ramène l'empreinte par requête à environ 2,2 grammes de CO2e, bien en dessous des émissions qu'un humain génère pour la même tâche.
Non. L'étude ne plaide pas pour un remplacement total. Les chercheurs soulignent que l'IA ne peut pas substituer toutes les tâches humaines, et que la collaboration entre l'IA et les humains est souvent plus avantageuse qu'un remplacement pur, tant en termes de qualité que de durabilité.
L'effet rebond désigne le phénomène par lequel un gain d'efficacité entraîne une augmentation de la consommation globale. Si l'IA permet de produire bien plus de contenu à moindre coût, l'empreinte carbone totale du secteur peut augmenter même si l'empreinte par unité est plus faible.
Non. L'étude se concentre spécifiquement sur les tâches d'écriture et d'illustration. Les conclusions ne peuvent pas être généralisées à toutes les applications IA, en particulier celles nécessitant des calculs intensifs ou un réentraînement fréquent sur de nouveaux modèles.
Cette recherche éclaire une dimension souvent absente des débats sur l'IA : son impact environnemental comparé à l'activité humaine. Pour les tâches d'écriture et d'illustration, utiliser l'IA est aujourd'hui significativement moins polluant que le travail humain équivalent. Cela ne signifie pas que l'IA est sans impact, mais le débat sur la durabilité bénéficie de données précises plutôt que d'hypothèses.
Les auteurs recommandent une approche collaborative entre l'IA et les humains, maximisant les points forts de chacun. L'évolution de cet impact devra être suivie de près, notamment à mesure que la technologie et la société continuent de changer. AI Partners aide les organisations à adopter l'IA de manière performante, éthique et responsable.
