L'outil AI révèle la consommation d'énergie d'une seule invite de chatbot

Les systèmes d'IA sont réputés pour leur forte consommation d'énergie, mais il reste difficile de déterminer précisément leur utilisation énergétique, notamment pour les requêtes individuelles des chatbots. Pour éclaircir cette question, un ingénieur de Hugging Face a développé un outil visant à révéler ces coûts cachés.

Il est facile de se perdre dans le langage éthéré de l'infrastructure de l'IA, avec ses fréquentes références à "le cloud" et autres métaphores aériennes. Cependant, sous ce voile se cache une réalité de ordinateurs gourmands en énergie. Les systèmes d'IA, qui doivent effectuer des calculs complexes à des vitesses fulgurantes, reposent sur des puces puissantes, plusieurs GPU et d'immenses centres de données. Chaque fois que vous posez une question à ChatGPT, ces composants s'activent, consommant de l'électricité. C'est pourquoi de nombreux chatbots imposent des limites d'utilisation sur leurs niveaux gratuits — le coût de l'électricité rend l'informatique coûteuse pour les entreprises hébergeant ces services.

Énergie de l'interface de chat

Pour apporter de la clarté à ce domaine obscur, Julien Delavande, ingénieur chez Hugging Face, a créé une interface de chat IA qui affiche des estimations en temps réel de la consommation énergétique de vos conversations. Cet outil compare non seulement la consommation d'énergie de différents modèles, tâches et requêtes, mais met également en lumière comment une requête nécessitant du raisonnement peut consommer plus d'énergie qu'une simple recherche de faits. L'interface présente l'utilisation énergétique en métriques compréhensibles comme les Watt-heures et les Joules, ainsi qu'en comparaisons tangibles telles que le pourcentage de charge d'un téléphone ou le temps de conduite, issues de l'Environmental Protection Agency (EPA).

Lorsque j'ai interrogé Chat UI Energy sur la météo à New York City, il m'a informé que ma requête avait utilisé environ 9,5 % de la charge d'un téléphone. En cliquant sur cette estimation, j'ai pu voir d'autres comparaisons équivalentes, telles que 45 minutes d'utilisation d'une ampoule LED, 1,21 seconde d'utilisation d'un micro-ondes, et 0,15 seconde d'énergie d'un grille-pain. Au fil de la conversation, le bot affichait la consommation énergétique totale et la durée en bas de la fenêtre de chat.

Malgré la simplicité de ma requête, elle nécessitait un accès à Internet, que le bot n'avait pas, ce qui explique peut-être pourquoi il a pris 90 secondes et plus d'énergie que prévu pour répondre. Même en tant qu'estimation, 45 minutes d'utilisation d'une ampoule LED semblaient étonnamment élevées, mettant en perspective les besoins énergétiques de requêtes plus complexes et à plusieurs étapes.

Bien que seules les entreprises d'IA disposent de données précises sur la consommation énergétique de leurs systèmes, les études suggèrent que la demande augmente. Un rapport de l'Agence internationale de l'énergie de 2024 prévoit une augmentation de la demande mondiale d'électricité de 3,4 % d'ici 2026, en partie due à l'expansion des centres de données. De même, un rapport de Berkeley Lab anticipe des taux de croissance des centres de données de « 13 % à 27 % entre 2023 et 2028 ».

La sortie de cet outil souligne la différence entre les plateformes open-source comme Hugging Face et les entreprises d'IA plus secrètes. « Avec des projets comme AI Energy Score et des recherches plus larges sur l'empreinte énergétique de l'IA, nous poussons pour la transparence dans la communauté open-source », ont déclaré les créateurs du chat dans leur annonce. « Un jour, l'utilisation énergétique pourrait être aussi visible que les étiquettes nutritionnelles sur les aliments ! »

Comment l'essayer vous-même

Vous pouvez expérimenter avec le chatbot ici et basculer entre divers modèles open-source, y compris Google Gemma 3, Meta's Llama 3.3 et Mistral Nemo Instruct.

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