" Nous pouvons utiliser l'IA de manière à améliorer les usages afin de les rendre compatibles avec les exigences climatiques , ou ne rien faire et en subir les conséquences " , expose-t-il . Or l'adaptation des serveurs doit se faire maintenant , au moment où ces derniers sont en train d'être modifiés pour devenir compatibles aux besoins de l'IA , " une rupture majeure pour l'informatique " , selon un responsable de Google . - Course à l'efficacité énergétique -Le développement d'outils d'IA générative , comme le chatbot GPT-4 , à la base du succès de ChatGPT , ou Palm2 de Google , pour Bard , se fait en deux temps , tous deux énergivores: " l'entraînement " et la mise en service . Des chercheurs de l'Université du Massachusetts ayant entraîné ces outils ont ainsi découvert en 2019 que l'entraînement d'un seul de ces modèles émettait autant que cinq voitures sur l'ensemble de leur cycle de vie . Plus récemment , une étude conjointe de Google et l'Université de Berkeley a estimé que l'entraînement de robot génératif GPT-3 avait entraîné l'émission de 552 tonnes de carbone , autant qu'une voiture roulant sur deux millions de kilomètres . Son successeur , GPT-4 a été entraîné avec 570 fois plus de paramètres et le nombre de ces derniers ne feront que croître à mesure que l'IA deviendra plus puissante et omniprésente . A la base de ce développement , se trouvent les processeurs graphiques , ou GPU , fabriqués par Nvidia , particulièrement énergivores . Une fois l'entraînement passé , la mise en service des outils d'IA générative via le cloud nécessite aussi de l'énergie par la consommation liée aux requêtes reçues . Et cette dernière dépasse très largement celle de la phase d'entraînement . Toutefois , pour les serveurs du cloud , les processeurs puissants n'étant plus nécessaires , les entreprises pourraient opter pour des solutions plus vertueuses . Amazon Web Service ( AWS ) , Microsoft ou Google , principaux acteurs du cloud , assurent chercher à réduire leur consommation d'énergie .