Les excès de la consommation d’eau de l’IA générative… ChatGPT dans un datacenter de Microsoft

Une requête moyenne sur ChatGPT sous le langage avancé GPT4 consommerait 500 ml d’eau, ce qui entraînerait une augmentation de 20% de la consommation d’eau des datacenters qui hébergent l’IA d’OpenAI dans un datacenter de Microsoft.

Une enquête menée par l’agence de presse AP (Associated Press) apporte une réponse à deux questions que l’on se pose sur l’IA ChatGPT dans les datacenters de Microsoft :

• La première est de savoir où est basée l’infrastructure de l’IA générative d’OpenAI ? Un haut dirigeant de Microsoft a vendu la mèche en affirmant que le langage GPT-4 « a été créé à côté de champs de maïs à l’ouest de Des Moines ». Donc dans un datacenter de Microsoft à Des Moines dans l’Iowa.

• La seconde question porte sur la consommation d’eau engendrée par l’IA ChatGPT ? Pour apporter une réponse, les journaliste de l’AP ont décrypté le dernier rapport RSE de Microsoft et découvert qu’entre 2021 et 2022 – le principal sur cette période ayant été l’acquisition d’OpenAI et le déploiement de ChatGPT sur ses infrastructures – la consommation mondiale d’eau de Microsoft a progressé de 34%, à 6,4 milliards de litres, l’équivalent de 2500 piscines olympiques.

Les enquêteurs se sont ensuite tournés vers une étude de l’Université de Californie sur l’impact environnementale de l’IA générative :

• L’étude a révélé tout d’abord que la formation de la première version de ChatGPT (modèle GPT-3) aurait consommé 320 000 litres d’eau.

• Et qu’une discussion ChatGPT moyenne (entre 25 et 50 questions) consommerait 500 ml d’eau, soit l’équivalent d’une petite bouteille d’eau, de la production de la centrale électrique au datacenter.

Microsoft et OpenAI se sont déclarés conscients de la surconsommation d’eau de l’IA, au même titre que pour la surconsommation d’électricité dans les datacenters. Pour autant, on se demande comment Microsoft, et plus généralement les datacenters qui hébergent les infrastructures de l’IA, pourront devenir comme l’éditeur l’annonce ‘eau positive’ (rejeter plus d’eau qu’ils en consomment) et ‘énergie négative’ (consommer moins d’électricité), sachant que l’IA se montre particulièrement gourmande dans les deux cas… Une réflexion sur les moyens et les outils en place ou à développer s’impose !

L’article AP : cliquer ici.