Depuis la sortie de ChatGPT à la fin de 2022, l'IA générative révolutionne le marketing à toutes ses étapes, de la création d'une nouvelle campagne à l'organisation des suivis et à la collecte d'insights stratégiques à partir de vastes quantités de données. Et bien que le coût d'utilisation de l'IA générative soit encore relativement bas (un fait qui pourrait changer dans un avenir proche, la plupart des fournisseurs d'IA fonctionnant actuellement à perte), il existe un autre coût associé à cette technologie : son impact sur l'environnement.
Moins souvent mentionné que les effets du transport, de l'alimentation ou de la mode sur notre environnement, l'impact de la technologie numérique ne doit pas être négligé, celui-ci connaissant une croissance fulgurante. En effet, les activités numériques ont un impact environnemental mesurable : chaque chargement de page, chaque requête de recherche envoyée ou chaque vidéo diffusée consomme de l'énergie. Et considérant qu'une seule requête ChatGPT consomme près de 10 fois plus d'énergie qu'une recherche Google standard, cet impact s'accroît (et ne montre aucun signe de ralentissement) alors que plus en plus d'internautes adoptent l’IA dans leurs activités quotidiennes.
« Une seule requête ChatGPT consomme près de 10 fois l'énergie d'une recherche Google standard. »
Extrait de A deep dive into the environmental cost of Gen AI par The Brandtech Group, fifty-five, et Scope3
Chez fifty-five, nous avons la certitude que l'on ne peut pas gérer efficacement ce que l'on ne mesure pas. Pour aider les organisations à atteindre leurs objectifs ESG (Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance), nos experts ont déjà mis à disposition des outils gratuits pour déterminer l'empreinte carbone des campagnes marketing traditionnelles (sans IA), des sites web et des outils de mesure. Et maintenant, alors que les équipes marketing intègrent l'IA générative à un rythme rapide, nous nous sommes associés à The Brandtech Group et Scope3 afin de déterminer l'impact environnemental réel de l'IA générative en calculant sa consommation d'énergie.
Comme l'écrit Rebecca Sykes, partenaire chez The Brandtech Group, dans la préface de cette étude : « La conversation autour de l'IA et de la durabilité a trop longtemps été fondée sur des hypothèses plutôt que sur des données. Bien que beaucoup d'entre nous dans l'industrie reconnaissent l'impact environnemental théorique de l'IA, il existe peu de mesures concrètes ou d'insights exploitables. C'est pourquoi nous avons entrepris ce projet – pour établir une base de connaissances qui nous permettra, à nous comme à l'ensemble de l'industrie du marketing, d’effectuer des avancées significatives. »
En effet, à ce jour, nous n’en savons que très peu sur l'empreinte carbone de l'IA générative, et ce en raison d'un manque de transparence préoccupant de la part des fournisseurs de LLM concernant l'impact environnemental de cette technologie. Face à ce manque de données, nos équipes d'experts combinées ont décidé de mener leurs propres recherches afin de déterminer combien d'énergie consomme l'IA générative. Notre but, à terme, est de promouvoir des pratiques de marketing plus responsables et basées sur la data.
Pour quantifier l’impact de cette technologie, nos experts se sont principalement concentrés sur les centres de données qui alimentent les modèles d'IA.
« En 2023, les centres de données représentaient 1 à 2 % de la consommation mondiale d'électricité, soit l’alimentation en électricité de 17 millions de foyers. Mais cette demande augmente rapidement. Goldman Sachs prévoit une augmentation de 160 % des besoins en électricité pour les centres de données d'ici 2030, portant leur part de la consommation d'électricité mondiale à 3-4 %. Les États-Unis illustrent déjà cette tendance, les centres de données américains ayant consommé 3 % de l'électricité du pays en 2022. D'ici 2030, ce chiffre devrait atteindre les 8 %, nécessitant environ 50 milliards de dollars d’investissement dans de nouvelles capacités de production d'électricité. Ces tendances représentent la plus forte augmentation de la demande d'électricité en une génération. »
Extrait de A deep dive into the environmental cost of Gen AI par The Brandtech Group, fifty-five, et Scope3
Les équipes d'experts de fifty-five, Scope3 et The Brandtech Group ont développé une méthodologie pour calculer l'empreinte carbone de l'IA générative en se concentrant sur les deux principaux composants du cycle de vie d'un LLM : l'entraînement et l'inférence. Notez que les prochaines itérations de cette étude incluront également la consommation d'eau destinée au refroidissement des centres de données ainsi que les matériaux non-renouvelables utilisés.
L'entraînement réfère à la phase durant laquelle un modèle d'IA générative est formé pour produire du contenu selon ses instructions. Pendant l'entraînement, les modèles d'IA sont « alimentés » par un grand nombre de données pour en étudier les motifs et développer leurs capacités.
L'inférence est la phase suivante, durant laquelle le modèle entraîné génère du contenu selon les requêtes.
Selon notre étude, bien que l'entraînement des modèles nécessite une énergie considérable (entre 250 et 2000 tonnes de CO2e sont émises pour entraîner un LLM selon sa taille), l'inférence est la principale source des émissions de carbone de l'IA. Un modèle populaire, tel que LLaMA 3, générera 90 % de ses émissions durant la phase d'inférence.
Pour mettre ces statistiques en perspective, notre étude met en lumière l'impact environnemental de plusieurs cas d’usage typiques du marketing augmenté par l’IA, tels que la génération de pages produits pour le commerce en ligne. Pour les géants de l’e-commerce, environ 300 000 nouveaux articles peuvent être publiés chaque année, et ce dans des dizaines de langues différentes. L'automatisation de la création de ces pages produits grâce à l'IA générative pourrait produire plus de 50 tCO2e, soit 30 allers-retours entre Paris et New York.
« Automatiser 300 000 pages produits avec l'IA = 50 tCO2e, ou l'équivalent de 30 allers-retours entre Paris et New York. »
Extrait de A deep dive into the environmental cost of Gen AI par The Brandtech Group, fifty-five, et Scope3
Cette étude nous a permis d'identifier plusieurs stratégies pour réduire la consommation d'énergie entraînée par l'utilisation de l'IA générative. Parmi ces bonnes pratiques :
- Sélectionner uniquement des cas d’usage pertinents pour le déploiement de l'IA
Avant de déployer des outils et solutions d'IA, les équipes marketing devraient évaluer la valeur du cas d’usage étudié et l'intérêt d'utiliser des modèles d'IA générative comparé à des technologies moins énergivores.
- Utiliser des modèles plus petits
Plus un modèle a de paramètres, plus il nécessite de ressources informatiques et plus il consomme d'énergie. Dans la mesure du possible, choisir un modèle plus « petit » (tel que Google Gemma 2 ou GPT-4o mini) utilisera moins de ressources.
- Former les équipes pour éviter les itérations inutiles
En formant vos équipes à prompter efficacement, vous les aiderez à éviter d'envoyer plusieurs requêtes – avec de légères modifications à chaque fois – avant d’obtenir le résultat souhaité.
Afin de vous aider à évaluer vos émissions de carbone liées à l'IA générative, nous avons développé un calculateur open-source, disponible ici.
Pour fifty-five, le potentiel transformateur de l'IA générative est indéniable. Au cours des dernières années, nous avons aidé nos clients à déployer cette technologie de manière stratégique et sécurisée à travers de nombreux projets, et ce pour des résultats largement positifs. Mais l'impact environnemental de l'IA ne doit pas être ignoré, comme l’affirme Brian O'Kelley, PDG de Scope3, dans notre étude collaborative : « Lorsque les marketeurs ont une vue d’ensemble de la situation – à la fois la performance et l'impact environnemental –, ils peuvent déployer l'IA de manière stratégique afin de maximiser les résultats tout en minimisant le gaspillage. C'est ainsi que nous transformons le potentiel énorme de l'IA en croissance responsable et durable. »
Pour explorer la méthodologie sur laquelle nous nous sommes appuyés, nos cas d’usage détaillés et nos best practices, vous pouvez télécharger l’étude complète ici. Et si vous souhaitez savoir comment fifty-five peut vous aider à développer votre stratégie ESG et implémenter l'IA au sein de votre organisation, n'hésitez pas à nous contacter.
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