Une étude récente menée par l'organisation à but non lucratif Epoch AI a révélé la consommation énergétique de la plateforme de chatbot ChatGPT d'OpenAI. Les résultats montrent que la consommation énergétique de ChatGPT est bien inférieure aux estimations précédentes. Certains rapports indiquaient que ChatGPT nécessitait environ 3 watts-heures d'électricité pour répondre à une question, mais l'étude d'Epoch AI estime que ce chiffre a été surestimé. L'étude montre qu'avec le modèle GPT-4o par défaut d'OpenAI, chaque requête ne consomme en moyenne que

Les géants de la Silicon Valley, autrefois parmi les plus grands défenseurs et les plus généreux bailleurs de fonds des investissements dans les énergies propres, pourraient bien devenir les plus grands antagonistes de la révolution des énergies renouvelables. La demande énergétique fulgurante de l'intelligence artificielle entraîne une augmentation spectaculaire des émissions des grandes entreprises technologiques, rendant leurs ambitieux objectifs de décarbonation de plus en plus difficiles à atteindre. Des géants de la technologie tels que Google, Meta, Microsoft et OpenAI poussent à un déploiement accru des infrastructures d'énergies renouvelables et à la recherche et au développement de nouveaux types d'énergies propres, mais suivre le rythme de la demande énergétique colossale de l'IA représente un défi de taille. Google...

Avec les progrès constants de l'intelligence artificielle, l'équilibre entre innovation et développement durable représente un défi majeur. OpenAI a récemment lancé son dernier modèle d'IA, o3, le plus puissant à ce jour. Cependant, au-delà du coût de fonctionnement de ces modèles, leur impact environnemental suscite une attention croissante. Une étude révèle qu'une tâche o3 consomme environ 1 785 kWh d'électricité, soit l'équivalent de la consommation électrique d'un ménage américain moyen sur deux mois. Selon l'initiative AI pour un développement durable de Salesforce...

Une nouvelle étude de l'Université du Michigan a récemment révélé qu'une méthode économe en énergie pour entraîner les grands modèles de langage permet de réaliser la même tâche dans le même laps de temps, mais avec une réduction de la consommation d'énergie de 30 %. Cette méthode permettrait d'économiser suffisamment d'énergie pour alimenter 1,1 million de foyers américains d'ici 2026. Les chercheurs ont développé un outil logiciel appelé Perseus qui identifie les chemins critiques, c'est-à-dire la séquence de sous-tâches qui prennent le plus de temps à s'exécuter. Perseus réduit ensuite la vitesse du processeur sur les chemins non critiques afin qu'ils puissent tous être terminés simultanément.

L’équipe de recherche de BitEnergy AI a récemment développé un nouvel algorithme appelé « multiplication à complexité linéaire » (L-Mul). Cette nouvelle méthode permet de réduire considérablement la consommation énergétique des systèmes d’intelligence artificielle. Plus précisément, en remplaçant les multiplications à virgule flottante complexes par des additions entières plus simples, cet algorithme devrait permettre de réaliser des réductions de consommation énergétique allant jusqu’à 95 % dans de nombreux domaines. L’étude, intitulée « Modèles linguistiques économes en énergie grâce à la seule addition », met en évidence l’énorme potentiel d’économie d’énergie de L-Mul. Source de l’image : image

Le développement et les applications de l'intelligence artificielle (IA) ont suscité un engouement mondial ces dernières années, mais certains experts commencent à s'inquiéter de l'avenir de ce secteur. James Ferguson, associé fondateur de la société de recherche macroéconomique britannique MacroStrategy Partnership, a déclaré lors d'une interview accordée au podcast "Merryn Talks Money" de Merryn Somerset Webb sur Bloomberg que le secteur de l'IA pourrait être sur le point de…