Quelle est l'empreinte carbone d'une requête sur Chat GPT ?

La croissance exponentielle des services en ligne et des technologies de l'information a entraîné une augmentation considérable de la demande en ressources informatiques et en énergie.

Les serveurs, qui constituent l'épine dorsale de ces services, consomment une grande quantité d'énergie et ont un impact environnemental significatif en termes d'émissions de gaz à effet de serre. Dans un premier temps, nous allons décortiquer l'impact environnemental d'une requête sur Chat GPT. Dans un deuxième temps, nous comparerons cet impact avec d'autres actions individuels.

Combien de kg de Co2 par requête sur Chat GPT ?

Chat GPT se défend de ne pas pouvoir donner de chiffres précis concernant l'empreinte carbone moyenne d'une requête car cela dépend de nombreux facteurs tels que la durée de la requête, la quantité de ressources informatiques utilisées et l'énergie consommée par ces ressources.

Alors, nous avons décidé de faire une estimation par nos propres moyens. Pour mesurer l'impact d'une demande sur un service comme Chat GPT, il y 3 grandes catégories à prendre en compte, à savoir 1️⃣ le développement du modèle d'apprentissage de Chat GPT, 2️⃣ l'énergie pour répondre à une requête et 3️⃣ l'impact de la construction des serveurs.

1️⃣ Le développement du modèle d'apprentissage

Selon Stanford's Artificial Intelligence Index, il a fallu l'équivalent de 502 tonnes d'émissions de dioxyde de carbone pour entraîner GPT-3 l'année dernière, le modèle développé par Open AI qui alimente Chat GPT, et près de 1 300 mégawattheures d'énergie.

Si ce chiffre est impressionnant...on estimait qu'il y avait près de 10 millions de requêtes par jour sur Chat GPT. Ainsi, l'entraînement du modèle serait responsable de 0.14 g de Co2 par requête.

2️⃣ L'énergie par requête

Difficile d'avoir un chiffre précis sur Chat GPT alors nous avons comparé l'impact d'une recherche sur Google ou sur Bloom.

Impact d'une recherche sur Google

Selon Google, en 2011, une requête sur leur moteur de recherche générait environ 0,2 g de CO2. Toutefois, il est important de noter que l'efficacité énergétique et les pratiques de Google ont évolué depuis lors, il est donc probable que cette estimation ait changé.

En effet, la loi de Moore a indirectement contribué à l'amélioration de l'efficacité énergétique des microprocesseurs. En augmentant le nombre de transistors et en réduisant la taille des composants, les ingénieurs ont pu développer des processeurs plus puissants et plus économes en énergie. À mesure que les transistors deviennent plus petits, ils consomment généralement moins d'énergie pour effectuer les mêmes tâches, améliorant ainsi l'efficacité énergétique globale des dispositifs électroniques.

Par exemple, les processeurs modernes peuvent consommer jusqu'à 100 fois moins d'énergie par opération de calcul par rapport aux processeurs des années 1970 et 1980.

Tout comme l'impact d'un e-mail à 10 grammes de Co2 est devenu obsolète, il est fort à parier que l'empreinte carbone d'une requête Google nécessite beaucoup moins d'énergie que par le passé (en 2011).

Impact d'une requête de Bloom

Il est important de reconnaître que la comparaison entre la consommation d'électricité de Chat GPT et celle de BLOOM n'est pas tout à fait appropriée, car elles sont conçues pour des applications et des besoins différents et impliquent des ressources informatiques distinctes. Toutefois, cette comparaison permet d'avoir un ordre d'idée sur 2 technologies de Deep Learning.

BLOOM (Building Load Operating Optimization Model) est un modèle d'optimisation énergétique pour les opérations des bâtiments, tandis que Chat GPT est un modèle linguistique basé sur l'architecture GPT.

La consommation d'électricité de BLOOM par requête est de 0,00396 kWh. Selon Electricty Map, l'intensité énergétique de la Californie (là où se trouve le siège de Open AI) est de 259 g de Co2 par kwh. Cela donnerait un impact d'environ 1 g de Co2 par requête.

Dans cette simulation, entre Google (0.2 g de Co2 par requête) et Bloom (1 g de Co2 par requête) nous conserverons le chiffre prudent de 0.1 de Co2 par requête.

3️⃣ L'impact de la fabrication des serveurs

Selon certaines estimations, la fabrication d'un serveur représente environ 20 à 30 % de son empreinte carbone totale sur l'ensemble de son cycle de vie. Cette proportion inclut l'extraction des matières premières, la fabrication des composants, l'assemblage et le transport. L'empreinte carbone de la construction d'un serveur peut varier en fonction des matériaux utilisés, des procédés de fabrication et de l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.

Si l'utilisation (1 g de Co2) est responsable de 70% et que la fabrication est de 30%, cette dernière représenterait 0.42 g de Co2.

Et si on comparait Chat GPT à d'autres actions individuelles ?

En synthèse, une requête sur Chat GPT génère donc environ 0.14 g de Co2 pour l'apprentissage, 1 g de Co2 pour l'énergie des serveurs et 0.42 g de Co2 (pour la fabrication des serveurs), soit un total de 1.54 g de Co2.

Attention,  compte tenu du manque de transparence sur le service de ChatGPT, ce résultat a été calculé avec une grande incertitude !

Toutefois, même avec une incertitude sur ce résultat, une comparaison permet de connaître des ordres de grandeur et donc, de savoir les eco-gestes qu'il faut prioriser.

Alors, quel est l'impact de Chat GPT si on le compare à un trajet en voiture thermique ? Ou à la consommation d'un steak de boeuf ?

• L'empreinte carbone d'un kilomètre parcouru en voiture thermique dépend du modèle de voiture et de sa consommation de carburant. En moyenne, une voiture essence émet environ 120 à 150 g de CO2 par kilomètre parcouru.
• L'empreinte carbone d'un repas à base de boeuf dépend de la quantité de viande consommée et de la méthode de production. Selon l'ADEME, la production d'un kilogramme de boeuf génère en moyenne 30 kg d'équivalent CO2 (en tenant compte du méthane et d'autres gaz à effet de serre). Ainsi, un repas avec 200 g de boeuf aurait une empreinte carbone d'environ 6 kg de CO2 équivalent.

Conclusion

Chat GPT comme tous les services digitaux ont un impact. Toutefois, quand on le met en perspective avec d'autres gestes (comme manger de la viande ou prendre sa voiture), la comparaison est stupéfiante ! Faire 100 requêtes sur Chat GPT (difficile d'en arriver là en 1 jour) émet par exemple 100 fois moins de Co2 que de consommer 100 g de viande de boeuf ! Connaître les ordres de grandeur pour choisir les bons combats est essentiel.