ChatGPT est un modèle de traitement du langage développé par OpenAI, qui a été formé en utilisant des données issues d’Internet. Il est capable de comprendre et de générer des phrases en plusieurs langues, y compris le français. Il est utilisé pour différentes tâches, comme la génération de textes, la traduction automatique et la compréhension de la langue naturelle.
ChatGPT est un modèle de traitement automatique du langage de grande taille, avec 175 milliards de paramètres. La taille exacte des données utilisées pour entraîner le modèle dépend de la version de ChatGPT et de l’entreprise ou de l’organisation qui l’utilise. Certaines versions de ChatGPT sont entraînées sur des corpus de plusieurs téraoctets de données textuelles, incluant des sites web, des livres, des articles, des forums, des réseaux sociaux, etc. Cependant, une fois entraîné, le modèle de ChatGPT ne stocke pas de données en dehors de ses paramètres, c’est-à-dire les poids qui définissent les calculs effectués par le modèle pour générer du texte.
Bien que ChatGPT n’ait pas d’impact écologique direct, son entraînement et son utilisation nécessitent des ressources informatiques considérables. Selon OpenAI, pour entraîner le modèle, ils ont utilisé des centaines de milliers de cœurs de processeur pendant des semaines. Cela signifie que l’entraînement de ChatGPT a consommé une grande quantité d’énergie, générant ainsi une empreinte carbone importante.
En outre, lorsque ChatGPT est utilisé en production, il nécessite également de puissance de calcul et de mémoire pour fonctionner correctement. Il est donc nécessaire de disposer d’une infrastructure informatique robuste pour le faire tourner. Cela signifie que l’utilisation de ChatGPT, tout comme d’autres modèles de traitement du langage, nécessite une consommation d’énergie considérable pour maintenir les serveurs en marche.
Il est difficile de donner une estimation précise de la consommation énergétique de l’entraînement de ChatGPT sans plus de détails sur les spécifications exactes des serveurs et des processeurs utilisés. Cependant, on peut dire que l’entraînement de modèles de traitement du langage de grande envergure comme ChatGPT nécessite une consommation d’énergie considérable avec des impacts probables sur :
- Consommation électrique élevée: Les centres de données qui alimentent les serveurs consomment énormément d’énergie pour maintenir les serveurs en fonctionnement.
- Emission de gaz à effet de serre: L’énergie utilisée pour alimenter les centres de données provient souvent de sources non renouvelables, ce qui contribue aux émissions de gaz à effet de serre.
- Impact sur les ressources naturelles: La fabrication et le recyclage des équipements informatiques utilisés dans les centres de données peut avoir un impact significatif sur les ressources naturelles.
- Production de déchets électroniques: Les centres de données génèrent également des déchets électroniques, qui peuvent être difficiles à éliminer de manière responsable.
- Impact sur la biodiversité: La construction de centres de données peut également avoir un impact sur les écosystèmes locaux et la biodiversité, en raison de l’utilisation de terres et de la perturbation des habitats naturels.
Pour donner une idée de l’échelle de la consommation d’énergie, une étude de l’Université de Massachussetts en 2019 a estimé que l’entraînement d’un modèle de traitement du langage de taille similaire à celle de GPT-3 (un modèle de OpenAI plus récent que ChatGPT) aurait consommé environ 4,6 mégawatts d’énergie, ce qui équivaut à l’énergie consommée par environ 546 foyers américains pendant une année.
Depuis sa sortie en 2020, GPT-3 a suscité beaucoup d’intérêt et d’enthousiasme dans l’industrie de l’IA, en raison de sa capacité à générer des textes de qualité similaire à celle d’un humain. Cela a conduit à de nombreuses applications dans différents domaines tels que la rédaction automatique, la création de contenu, la traduction automatique, la réponse automatique aux questions, les assistants virtuels, et bien d’autres encore.
L’avenir de GPT-3 semble prometteur, avec des perspectives d’application dans de nouveaux domaines et de nouvelles tâches, notamment dans les domaines de la création artistique, la recherche, l’éducation et la médecine. Il est également probable que les performances de GPT-3 seront améliorées grâce à des techniques d’entraînement plus avancées et à des corpus de données plus riches.
Il est donc important de noter que, bien que ChatGPT soit un outil puissant et utile, son utilisation doit être réfléchie pour minimiser son impact écologique. Les entreprises et les développeurs peuvent prendre des mesures pour réduire l’empreinte carbone de l’entraînement et de l’utilisation de modèles de traitement du langage en utilisant des sources d’énergie renouvelables, en optimisant l’utilisation des ressources informatiques et en recherchant des moyens de réduire la consommation d’énergie.
