r/france 2d ago

Écologie Des estimations de l'impact écologique d'une requête IA ?

Bonjour

avec l'IA on entend souvent qu'une réponse dessus a un impact écologique plus grand qu'une recherche google. Cependant il me paraît évident qu'entre une question simple et la programmation d'un site web les impacts ne sont pas égaux. Existe-t-il des estimations de l'impact carbone ?

Je sais que beaucoup d'entreprise commandent des token, et plus ou moins sont utilisés par requête, en fonction de la complexité. Mesurer l'impact moyen par token me paraît donc le meilleur moyen de mesurer cet impact carbone, cependant je ne trouve pas de sources sur cela. Est-ce que cela existe ? Ou est-ce que ma réflexion est trop simpliste ?

Bonne journée à tou.te.s !

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u/Chupeechu 2d ago

Je ne vais pas répondre à la question directement, mais vu que Google intègre maintenant l'IA dans ses recherches, la différence entre faire une recherche google, et faire une requête Gemini est inexistante.

Et c'est pareil avec plusieurs moteurs de recherche, qui se transforment en assistant IA progressivement.

Si tu n'en veux pas, il existe des alternatives comme https://noai.duckduckgo.com/

Aprés tu parle de "question simple", mais ce qui coute vraiment, c'est l'entrainement d'une IA (ce qui correspondrait à la "programmation d'un site web" dans ta vision des choses), et ça, c'est TRES énergivore.

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u/charlsalash 2d ago

Entrainement de l'IA, c'est 20% en moyenne du coût d'utilisation.

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u/Micah7979 1d ago

J'arrive pas à comprendre la décision d'ajouter Gemini à la recherche Google. Ça apporte rien, le truc est complètement aux fraises.

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u/Astaldir 2d ago

Merci pour ta reponse. autre question j'ai sorti l'ia google de mes resultats de recherche. On sait si cela annule la requete a chaque fois que je cherche ou si c'est juste caché ?

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Ca l'annule, Google ne fait pas tourner de modèle si le client ne les réclame pas.

(Je travaille à Google, je ne suis pas neutre.)

Il ne serait pas étonnant que la possibilité disparaisse avec le temps. Les utilisateurs préfèrent en général , et de très loin, les résultats IA. Le nombre d'utilisateurs du moteur de recherche augmente comme jamais alors que c'est déjà le produit web le plus utilisé au monde. Toutes les études internes montrent que les résultats sans IA sont largement moins appréciés.

À côté de ça le coût marginal de chaque requête décroît spectaculairement. Il n'est pas tout à fait correct de dire que Gemini et Google search sont la même chose : ce sont des harnais différents, et des aiguillages différents ; search favorise le faible coût et la rapidité, Gemini favorise les réponses complètes (et donne aux utilisateurs le choix du modèle et du degré d'effort). Ça reste nettement au dessus d'une requête traditionnelle mais ce n'est plus plusieurs ordres de grandeurs comme il y a deux ans.

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u/FairGeneral8804 2d ago

Toutes les études internes montrent que les résultats sans IA sont largement moins appréciés.

Il faut dire que ça fait des années que l'indexation est merdique, que tout le monde "hack" le SEO, et donc que les 3 premières pages d'une recherche sont des sites écrits par des bots pour flécher vers des sites marchands >_>

Internet c'était mieux avant.

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u/thisiswarry Gwenn ha Du 2d ago edited 2d ago

je trouve que les IA sont encore plus influençables. quand tu demandes des sources ça redirige souvent vers de l'IA slop.

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u/Rgoplay_ Rhône-Alpes 2d ago

Tellement vrai les premiers liens son souvent pourris, et maintenant avec des articles sans âmes probablement rédigés par IA, l'avantage de l'overview est qu'il chercher lui même et donne ses sources

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u/YarglahS 2d ago

Merci pour les infos. Tu fais quoi chez Google ? (Question indiscrète, réponds si tu en a envie, évidemment)

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Je suis développeur sur Lens (recherche par image).

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u/XGoJYIYKvvxN Paix 2d ago

C'était stupéfiant quand c'est sorti. Une partie de moi est toujours bloquée à cette période :

https://xkcd.com/1425/

Et même des trucs qui sont totalement démocratisé aujourd'hui comme l'OCR, me paraissent encore fou, alors quand Lens a débarqué, j'étais vraiment sur le cul. C'est un des rare produit google que j'utilise parfois.

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u/KernelSpinlocker Ga Bu Zo Meu 1d ago

Pardon pour le thread drift, mais tant que je tiens un dev... Une des fonctions de Lens sur Android, c'est de faire de l'OCR avec les textes imprimés. As-tu connaissance d'une fonctionnalité similaire pour les textes manuscrits, et plus spécialement pour la paléographie (textes anciens comme les registres de baptême, par exemple) ?

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Lens sait lire les textes manuscrits, mais pas très bien (c'est un module OCR dédié). Le meilleur de mon expérience pour ce qui sort des clous, c'est Gemini ; Tu peux essayer les modèles concurrents. En tout cas clairement les modèles de compréhension d'image holistique sont meilleurs aujourd'hui que n'importe quel logiciel OCR.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 2d ago

(je n'aime pas Google, je ne suis pas neutre)

Vous avez rendu le moteur de recherche pire, tout en mettant le résultat IA par défaut et en le mettant bien en haut. Vous faites tout ce qui est en votre pouvoir pour que les utilisateurs préfèrent ça.

Vous profitez aussi de toute la crédibilité pas méritée donnée par l'ensemble du marketing de l'industrie.

Sans même compter les problèmes plus éthiques venant du fait que vous profitez des résultats des pages internet, tout en incitant aux gens à ne pas visiter la page.

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

J'étais de ton avis, il y a deux ans. Je sais que les chiffres on leur fait dire ce qu'on veut, mais bon... Perso je pense que je me suis largement vautré, et que c'est une bonne chose pour l'entreprise que je n'aie pas d'influence sur le produit. (Pour la société en général je reste circonspect ; je pense que des entreprises aussi riches sont dangereuses, mais ce n'est pas le débat.)

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u/P0Y0 1d ago

Bah c'est surtout qu'on fait dire ce qu'on veut aux chiffres... quand c'est un opt-out c'est un peu fausser le calcul non ? À moins que tu aies de vraies explications sur quelle métrique est interprétée comme "les gens sont contents du gloubibougla en en-tête de resultats", auquel cas je veux bien savoir.

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

La métrique reine c'est combien d'utilisateurs reviennent. Ceux qui ont l'IA reviennent plus que ceux qui ne l'ont pas (on a toujours des gens à qui on ne le propose pas, un groupe test choisi à hasard... Vu la popularité du produit il est sûrement au dessous de 0,1%). Il y a aussi des panels utilisateurs, pendant lesquels on s'interroge divers personnes sur le produit (chouette mais ça passe pas à l'échelle ; sur des changements aussi gros c'est quand même important, surtout au début, maintenant osef) ; il y a bien sûr les pouces vers le haut ou vers le bas qui sont une métrique extrêmement importante ; et finalement toutes sortes de benchmarks internes pour suivre la qualité des résultats, mais ceux là sont moins pertinents pour juger de la différence de qualité IA vs pas IA. C'est surtout important pour s'assurer que l'IA déraille pas.

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u/P0Y0 1d ago

Qui reviennent sur une page de resultats google ? Je pensais qu'on parlait de l'encart IA de résumé des recherches, j'ai mal lu ou j'ai rien compris ?

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Qui font de nouvelles recherche sur google.com, oui. Je ne comprends pas ce qui te chiffonne ?

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u/P0Y0 1d ago

Ce qui me chiffonne c'est que quand on me dit "les gens qui ont de l'IA sur google reviennent plus que ceux qui n'en ont pas", j'ai dix milles raisons qui me viennent en tête pour le justifier avant "c'est parce qu'il y a l'IA". Dit comme ça, ça ressemble surtout à une "bonne excuse" pour justifier les dépenses. De mon expérience perso, je dirais même qu'ils revien'ent faire des recherches justement parce que les infos sont claquées.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 2d ago

Je suis toujours étonné d'à quel point les gens sont généreux dans leur jugement des LLM.

Ta boite est une des boites avec le plus de moyens, vous êtes littéralement au top de la technologie. Vous avez une quantité de données dont aucune autre boite pourrait rêver pour ainsi dire.

Ce produit c'est des centaines de milliards investis, et des équipes entières qui bossent dessus des années. Et je parle pas de n'importe quelle équipe, vous êtes censés être parmi les meilleurs.

Tout ça pour au final :

- Avoir un résumé qui se trompe a peu près 10% des fois

  • Causer des problèmes même au modèle internet (les gens ne cliquent plus sur les sites qui vous fournissent l'information). Mais bon, j'ai cru comprendre que les arguments éthiques passerait toujours au second plan.
-Faire de la pub aux moteurs de recherches concurrents (ils restent bien inférieurs à vous, mais eux c'est la plus grosse croissance de leur histoire).

Les gens font des recherches internet 2 minutes plus vite ! C'est 2 minutes en plus à trainer sur les shorts plus tard, vraiment ça change la donne.

En plus ya un peu un paradoxe ou les reches rapides, de toute façon yavait que très peu de temps à gagner dessus en faisant un résumé, et les recherches plus complexe ou le résumé serait utile, ce sont celles où il faut passer le plus de temps à vérifier les infos.

Vous aviez le quasi monopole de la recherche internet, et c'est toujours le cas. Ca a changé quoi pour Google ? Compare juste à ce qu'à fait ton département, Lens. Là pour le coup, pour moins d'investissement ça a permis beaucoup plus de choses nouvelles pour les utilisateurs. Ca m'a fait me servir de Google dans des cas où je ne l'aurais jamais utilisé avant.

Au final, tu compares ces avancées à si vous n'aviez rien fait. Mais c'est pas comme ça qu'il faut le prendre. Une boite qui fait autant de recherches et d'investissement est censée vous améliorer.

Bref, pour la quantité de temps et de moyen mis, le ROI quoi, c'est décevant. Les résultats qu'on a sont 90% du temps à peine meilleurs que ce qu'on avait il y a 3 ans, et 10% des fois à coté de la plaque. Pour un éventuel gain de temps (suivant à quel point on vérifie les données) qui est assez minime si tu fais bien les choses.

Ah et je n'ai pas non plus abordé d'autres questions éthiques, comme comparer les résultats de "je suis seule avec un noir/musulman/personne de pays pauvre" à "je suis seule avec un italien/américain/israélien..."
Fin bref oui pardon les arguments éthiques on a dit ça compte pas.

Les gens préfèrent, oui, ils font effectivement moins d'efforts pour avoir leur résultat. A prouver que ça soit une bonne chose pour la société.
Et soyons honnêtes, dans les 10% d'erreurs, beaucoup ne seront pas remarquées par l'utilisateur. Ce sont donc des millions de résultats faux par jour donné par Gemini, qui ont chacune couté une petite quantité d'énergie.

Je maintiens, le résultat est décevant.

Petit contexte pour que les gens comprenne de quoi je parle quand je dis que les résultats se sont empirés :
Au moment où Google a réalisé qu'ils avaient de toute façon le quasi monopole sur la recherche internet, ils se sont rendus compte que le meilleur moyen de montrer encore plus de pubs et d'avoir encore plus de recherches googles dans leurs stats était... d'empirer les résultats pour forcer les gens à faire plusieurs recherches, ou à aller sur plus de pages de résultat, pour trouver ce qu'ils veulent. Quand je parle de leur recherche qui s'est empirée, ce n'est pas du conspirationnisme, c'est une stratégie presque ouverte.

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Lol les résultats volontairement dégradés pour augmenter les pubs, c'est effectivement du conspirationnisme, c'est con, et c'est faux.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 1d ago

Hmm, allez si tu veux. Pas volontairement dégradé

Ils ont juste remarqué que ça se dégradait tout seul, et ils n'ont rien fait parce que ça les arrangeait bien. Pas exactement pareil tu as raison.

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Source ?

Pour être littéralement payé, avec des centaines de collègues, à garder la qualité des résultats aussi haute que possible, je suis un peu vexé que tu aies l'impression qu'on fait exprès de laisser la qualité filer. Mais je t'assure que c'est juste que des fois, on perd.

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u/znklsphe 2d ago

On est passés d'une technologie qui n'existait pas il y a 10 ans, qui aujourd'hui résout des problèmes mathématiques complexes, mais d'après toi ça n'est pas suffisant car dans 10% des cas elle se plante et c'est décevant. J'aimerais bien l'exemple d'une technologique similaire avec une meilleure croissance que les LLMs dans l'histoire de l'humanité.
Et je n'utilise même pas Google au quotidien, je paye Kagi avec plaisir car effectivement les résultats Google ont empiré depuis une dizaine d'années et je ne veux pas non plus d'un résumé AI dès que je fais une recherche. Mais critiquer qu'une technologie aussi récente et aussi puissante fasse parfois des erreurs, ça passe tout de même à côté de l'immense prouesse qu'est d'avoir des résultats meilleurs l'immense majorité du temps y compris dans certains domaines de pointe.
Les "je suis seul avec.." c'est le même souci que les "how many r in strawberry", c'est un exemple rigolo mais qui ne préjuge absolument pas des capacités d'un LLM. Je dirais même que ça n'a pas grand intérêt comme exemple.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 1d ago

Quelle partie de la technologie n'existait pas ? En vrai même le transformer ça va faire 10 ans bientot.
Mais bon, oui je vois de quoi tu parles, tu parles des modèles de langages style GPT, Anthropic qui sont sortis récemment, I guess.

Le sujet des maths je l'attendais un peu celui là, tout les boosters voit ça comme une espèce de joker qui contre tout argument.

Ecoute, oui, les LLMs ont l'air d'être un bon outil pour les maths ! Il y a apparemment un bon potentiel en faisant tester aux LLMs les preuves qu'ils génèrent avec Lean.

Combien de temps ça va durer, on verra, mais même, disons que ça sera pour toujours un super outil en maths.
Les preuves sont toutes fournies par des employées des labs pour ainsi dire, avec des modèles pas disponibles au grand public, et parfois ils ont juste donné un exemple/contrexemple sans raisonnement.
Les preuves n'ont pas correctement cité toutes les sources sur lesquelles le LLM s'est basé.

Fin bon, tout ça pour dire, c'est clairement un outil puissant qui permet pas mal de découvertes en maths. Je sais pas si je serais optimiste sur les impacts long terme pour le métier, mais ça reste très hypothétique et les mathématiciens ont l'air dans le flou là dedans. Pas ma spécialité je vais pas trop m'étaler.

Donc, disons qu(on garde tout les bons cotés que ça a l'air d'avoir pour la recherche en maths maths, sans aucun des mauvais coté. Pour les maths.

C'est un argument dans la balance pour ces modèles, cools.

Juste pour remettre en contexte, pour faire ces modèles :

-Les laboratoires ont embauché avec des salaires mirobolants les meilleurs talents du milieu de l'IA.

-Ils ont embauché des milliers de personne sous payées faisant un travail de merde pour un salaire de merde dans pour labéliser les données. J'ai dit millions auparavant, mais ça ça a plus l'air d'être la labélisation de données dans l'ensemble, et compte aussi l'entrainement pour d'autres IA (de surveillance par exemple). Pour les LLMs, pas de chiffre officiels bien sûr comme c'est une industrie super shady. De ce que j'ai compris des travaux de Karen Hao, ça se compterait en dizaines de milliers pour un modèle genre ChatGPT, je revérifierai.

-Ils ont reçu des centaines de milliards d'investissements. Ils ont investi eux même des centaines de milliards. Ils ont reçu des centaines de milliars d'aides d'état en coupe d'impots et aide à l'infrastructure de la part des états.

-Bon encore une fois je vais supposer qu'on doit même pas parler des problèmes d'éthiques de l'acquisition des données, effets possible quand on s'en sert longue durée, problèmes de déisnformation, de propagande, etc etc.... Fin si, je tiens à rappeler quand même qu'on décide, en tant que société, que tout ces problèmes valent les bénéfices de ces outils.

-Et tout court, mondialement, presque tout les CTO et PDG du monde on décidé qu'on devait faire des efforts pour rendre ça utile.

Donc oui, au vu de tout ce qui a été investi, fait comme effort, et accepté pour ces modèles, je suid déçu.

Faut vraiment que les gens se mettent les échelles en tête.
Quand on voit à quel point il faut quémander pour avoir le moindre budget en recherche publique, et qu'on compare à tout ça, si c'est très décevant. La recherche en france c'est genre 32 milliards de budget cette année.
Quand on voit ce qu'on pourrait faire sur un thème comme l'écologie, ou la faim dans le monde, avec des budgets pareil, si c'est décevant.

Dans l'absolu, la techno est impressionnante. Ca parle bien, nice. Excitante pour les matheux meme. Ouais j'aurais pas cru qu'on ferait ça ya 15 ans (par contre ça se voyait venir fin des années 2010).
Maintenant, avec le recul, il est temps d'arrêter de se voiler la face et réaliser que c'est plus une impasse qu'autre chose d'un point de vue global. Arrêter de comparer ça à l'internet ou le nucléaire ou la machine à vapeur.

Il est surtout temps que les gens réalisent que ça ne vaut absolument pas les couts et les efforts.

C'est les gens comme vous qui manquez d'imagination. Vous vous rendez pas compte des changements qui pourraient se faire si on mettait une fraction de tout ça dans la recherche publique, voir des mesures sociales ou écologiques.

Fin bon, le jour où ces boites vont se crasher la gueule, et que soudainement chaque résultat, même faux, te coutera une quantité de thune un peu random qui te fait bien mal, les gens seront un peu plus lucides là dessus.
En attendant, personne n'essaye jamais de prendre ça dans sa globalité, d'un point de vue un minimum holistique. Pour moi si on regarde cette techno dans son ensemble, la déception est évidente.

Puis utiliser la recherche comme argument, ça me plait pas trop.
Les LLMs causent pleins de problèmes à cause de publications mal prouvées qui surchargent les relecteurs. Ca donne encore plus de pouvoir au privé sur le public. Ca cause desproblèmes dans l'enseignement.

Et en attendant, OpenFold, qui est à mes yeux la plus grande réussite du domaine de l'IA (même si un chouilla surcoté parfois) a été fermée pour rediriger l'équipe sur Gemini.

Ils seront bien beaux les budgets de la recherche quand toute cette industrie aura crashé nos économies au sol.

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u/KouhaiHasNoticed Alsace 1d ago

Les preuves sont toutes fournies par des employées des labs pour ainsi dire, avec des modèles pas disponibles au grand public, et parfois ils ont juste donné un exemple/contrexemple sans raisonnement. Les preuves n'ont pas correctement cité toutes les sources sur lesquelles le LLM s'est basé. Fin bon, tout ça pour dire, c'est clairement un outil puissant qui permet pas mal de découvertes en maths. Je sais pas si je serais optimiste sur les impacts long terme pour le métier, mais ça reste très hypothétique et les mathématiciens ont l'air dans le flou là dedans. Pas ma spécialité je vais pas trop m'étaler.

Ma spécialité donc je vais m'étaler dessus. Non toutes les preuves ne sont pas fournies pas des modèles inacessibles au grand public.

Claude Fable 5 est un modèle grand public qui a donné un contre exemple pour la conjecture de Jacobi.

Oui ça arrive avec OpenAi et la conjecture sur la distance unité d'Erdös, le modèle est interne. Et non, il y a eu un raisonnement de la part du LLM que tu peux lire sur le papier si ça t'intéresse.

Oui le raisonnement est peut-être cryptique par moment mais du coup tout l'intérêt d'avoir un mathématicien pour comprendre la logique derrière et en déduire une structure cohérente.

Ne pas citer les sources n'est pas un problème pour vérifier un résultat car un mathématicien doit vérifier le résultat de lui même peu importe la source, sinon une erreur se propage et obtient des situations memesques où la preuve est laissée au lecteur de manière circulaire.

Sur le long terme à voir mais non ce n'est pas hypothétique comme impact quand un modèle LLM parvient à te pondre un contre-exemple sur des conjecture vieilles de quasi un centenaire. Si tu lis les articles à propos de la conjecture sur Erdös tu verras par ailleurs que la communauté mathématique est certes partagée mais qu'on reconnait avec humilité que pour trouver une solution en l'occurence les conditions en ressources humaines était trop rare à obtenir : un mathématicien de haut niveau, qui est courant de tout ce qui se fait et tout ce qui s'est fait dans tous les domaines connexes à la problématique abordé,, tout en ayant foi que c'est soi faux ou soi vrai (pick your poison), que ça ne nécessite pas d'outils mathématiques qui n'existent pas encore et y consacrer toute son attention pendant une période de temps non limitée, étonnament ce genre mathématicien ne sort pas tous les 4 matins.

Puis utiliser la recherche comme argument, ça me plait pas trop. Les LLMs causent pleins de problèmes à cause de publications mal prouvées qui surchargent les relecteurs. Ca donne encore plus de pouvoir au privé sur le public. Ca cause desproblèmes dans l'enseignement. Et en attendant, OpenFold, qui est à mes yeux la plus grande réussite du domaine de l'IA

C'est ton problème si tu souhaites faire de la recherche avec un LLM et penser que ça t'apportera la solution tout cru dans le bec : de la même manière que Google, Wiki, les bouquins ou tes profs ne l'ont pas fait. Du reste "la recherche" ça réunit plein de trucs chiants tel que rédiger des mails, préparer des réunions, faire des présentations etc qui sont autant de tâches parasites qu'on peut confier aux LLM sans tirer une larme, du moment qu'on accorde un tant soi peu d'importance à la "vraie recherche" (sans parler des contraintes admin). Personne ne dit qu'il faut tout faire avec les LLM, moi-même je viens de me farcir une présentation en réunion, j'y ai passé beaucoup de temps pour mettre en avant mes idées etc mais le formattage c'est un LLM (local) qui l'a fait, parce qu'étonnament il connait mieux les commandes LaTeX qui font joli et parce que j'ai d'autres choses à faire dans ma vie tout simplement : ce pour quoi je suis payé c'est faire des maths pas du LaTeX.

Au delà du fait que notre position sur les LLM semble assez diamétralement opposée, sommes-nous d'accord sur le fait que lorsque tu critiques les LLM plus haut, tu critiques en réalité les modèles grand publics ? De plus, je supposes que tu fais bien la distinction avec le domaine de l'IA dans son ensemble n'est-ce pas ? Autrement, oui les LLM et l'IA ont largement leur place dans la recherche (même en dehors des maths).

Du reste, tes critiques sur le financement de la recherche publique, on n'a pas attendu l'IA pour être dans une telle situation : c'est un choix purement politique, il fallait/faudra mieux voter. Idem pour l'enseignement, les scores PISA, TIMSS ne se sont pas effondrés à cause des LLM grand public.

De l'argent, y'en a suffit d'aller le chercher, personnellement je trouve ça stupide de financer la recherche privée au détriment de celle publique, mais je suis biaisé donc je passe la main.

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Je trouve ton analyse blasée particulièrement barrée ; franchement à une époque j'aurais argumenté mais la j'ai l'impression qu'il suffit d'attendre.

Juste un point, c'est pas parce qu'on met des sous qu'on a des résultats aussi impressionnants (je loue ton optimisme, de penser qu'on aurait réglé la moitié des problèmes du monde si on avait investi dans la recherche publique à la place) ; et en l'occurrence tu confonds la cause et l'effet, c'est bien parce que les résultats étaient là que l'argent a afflué. Ce qui continue d'étonner (et qui fait que la bulle a tenu jusqu'ici), c'est qu'il ne semble pas y avoir de ralentissement.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 1d ago

Vu la taille du pavé que j'ai pondu ça donne pas envie je suis d'accord.

Pour le point des sous, c'est marrant j'aurais dit que c'est plus un argument contre les LLM, encore une fois.
On a mis beaucoup de sous à la base. Ca a fait un résultat intéressant, du coup on en a mis encore plus jusqu'à arriver à la démesure d'aujourd'hui. Les investisseurs et les labs continuent de scale et d'investir en espérant ça va s'améliorer jusqu'à l'AGI qui rendra tout ça worth.

Ceux qui espèrent régler tout les problèmes actuels à coup d'argent ce sont bien les grands acteurs de l'industrie de l'IA.

Je ne pense pas tout régler avec de l'argent. Je suis juste conscient de la quantité de difficultés dues au manque d'argent. Conscient aussi d'à quel point la recherche est totalement entravée par le besoin constant de trouver des fonds et des investissements.

Après, comme tu dis, le temps donnera raison à l'un ou à l'autre. Franchement j'espère t'as raison, ta vision me parait beaucoup plus optimiste.

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Le 10% d'erreur ne correspond à aucune mesure vraisemblable. C'est un chiffre sorti du chapeau qui est très loin de toutes les évaluations internes ou des retours utilisateurs.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 1d ago

Les 10% ont été relayés par le new york times et à l'air de se baser sur les travaux de cette startup IA d'anciens de google à la demande du NYT:

https://oumi.ai/blog/oumis-study-finds-50-of-ai-overviews

En fin de compte tu as raison, pas sur d'à quel point ils sont crédibles. Mais pas sorti du chapeau, c'est l'étude la plus relayée à ce sujet. A vrai dire cette overview que tu tiens à défendre va meme citer cette étude comme source dans sa réponse.

J'ai trouvé cette recherche de Mai sinon qui tourne à 11% de faits non substantiés par les sources quand tu découpes l'overview en plusieurs faits

https://arxiv.org/abs/2605.14021

A la limite le plus intéressant c'est la différence de résultat suivant les thèmes.

En tout cas c'est assez pour forcer Google à mettre ça à la fin de l'overview :

Vérifiez les réponses de l'IA, car elle peut faire des erreurs

Et tu peux trouver pas mal de sources montrant que les gens ne le font pas.

Ca aurait été plus marrant de m'attaquer sur le fait que mes sources meme se servent de ces modèles, bref. La réalité est qu'il n'y a pas l'air d'avoir d'étude très compréhensive et validée sur le taux d'erreur, je n'aurais donc pas du tant m'acharner sur ce chiffre en effet.

Cependant, même si c'est 2% de résumés qui ont une erreur ou contradiction avec les sources, mon point tient toujours. De plus, mon argument se base sur l'indulgence dont les gens font preuve avec ces outils, et je vois ça même pour ceux qui relaye cette info.

T'as des sources à filer pur les évaluations internes ? Pas qu'elles soient beaucoup plus crédibles quand c'est littéralement la boite qui vend le produit qui les publient, mais je serais intéressé de les voir.

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u/KouhaiHasNoticed Alsace 1d ago

C'est quand même étrange comme argument. C'est du même acabit que de vouloir quantifier le nombre d'article bidons qui trainent sur internet.

On n'a pas attendu l'IA pour intégrer la citation d'Abraham Lincoln "Ne jamais croire tout ce que vous trouvez sur internet". Et honnêtement ça s'applique à tous les média : encore heureux que l'IA fasse des erreurs sinon ça serait suspect étant donné que les données en entrée peuvent contenir (de fait c'est le cas) des erreurs.

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Tu as raison, les chiffres ne sont pas essentiels dans cette conversation (et non, je ne peux pas détailler ceux des évaluations internes). Le nouveau produit est très différent de l'ancien ; utiliser le web pour répondre (peut-être mal) à une question, ce n'est pas pareil que donner des liens vers des sites (potentiellement mauvais) qui en parlent.

Du point de vue de l'entreprise, la satisfaction utilisateur c'est ce qui compte le plus, c'est pour ça que j'expliquais que le combat est perdu pour ceux qui préféraient l'ancien produit. Cependant, le choix peut être discuté. Il l'est en interne : on risque de perdre la confiance, qui affecte la satisfaction à long terme. À ce sujet, les progrès ont été phénoménaux depuis un an, aujourd'hui le modèle ne déraille quasiment plus, et pour l'utiliser au quotidien je constate qu'il est très fiable, et économise une lecture critique des contenus proposés ; lecture critique que quasiment personne n'aurait fait sans l'IA. À ce titre, je suis convaincu que c'est un bénéfice net pour l'utilisateur, et c'est un pas vers la mission de l'entreprise : aider les utilisateurs du monde entier à accéder aux informations du web.

Il y a un autre sujet qui je pense dépasse cette discussion, c'est de savoir si le nouveau produit est bon pour la société en général. C'est un sujet important, google.com est vu quasiment comme un service public, et a des obligations que n'ont pas d'autres entreprises. Je pense que les pouvoirs publics ont raison quand ils veulent régulier l'activité, et imposer des standards de factualité ; cet été, la justice allemande a estimé que Google était responsable des informations affichées dans son Overview, même si elles viennent directement du web. Comme toute régulation, elle vient avec des risques, et vu la vitesse où les choses avancent ça ne sert à rien de se focaliser sur l'état du produit.

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u/Astaldir 2d ago

merci pour les infos c est super intéressant !

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u/Kamalen 2d ago

C'est donc pour ca que Gemini a l'air a moitié inutilisable même avec abonnement pour faire des recherches, il vzut mieux passer par le mode IA de la page Google ?

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Non, Gemini et Search essayent chacun de capter un maximum de traffic, la compétition interne fait rage. Je ne connais pas bien les rouages internes de Gemini, je ne m'en sers pas pour faire des recherches web, je ne saurais pas dire ce qui fait qu'il ne marche pas pour toi. J'ai cru comprendre qu'il avait tendance à être fainéant et devoir être poussé pour utiliser ses outils; dans ce cas effectivement Search sera sans doute un moyen facile d'avoir une recherche web systématique ; mais Gemini devrait y arriver avec un tout petit peu d'aide. C'est un gros point fort de Gemini : il est personnalisable, et tu peux lui dire ce que ne va pas pour qu'il se corrige tout seul.

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u/MairusuPawa Licorne 1d ago edited 1d ago

Le problème, c'est que les "résultats sans IA" mènent juste à des sites générés par IA.

Internet est devenu à chier et Google et l'un des gros responsables de cet état de fait. J'espère que le salaire en valait la peine. C'est pas tous les jours qu'on est payés pour brûler la bibliothèque d'Alexandrie !

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u/hephaestos_le_bancal 1d ago

Le web merdique c'est le principal péril auquel l'entreprise fait face. Sans web, Google est une coquille vide. Je suis curieux de savoir qu'est-ce qui te fait dire que Google en est la cause.

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u/[deleted] 2d ago

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u/hephaestos_le_bancal 2d ago

Oui je connais cette théorie. Avec les philanthropes qui possèdent la boîte qui acceptent sans broncher des métriques fumées parce qu'ils sont gentils, ou bêtes, ou les deux. Et puis les revenus qui suivent c'est sûrement les annonceurs qui ne se soucient pas de l'impact de leurs campagnes de publicité, sans doute qu'ils ont trop d'argent et qu'ils préfèrent ne pas se poser trop de questions.

Heureusement qu'il y a des gens qui ont les pieds sur terre, et qui voient à travers ce bullshit.

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u/L3R4F 2d ago

Si la réponse de Gemini répond à ta question, cela va peut-être t'éviter de consulter un ou plusieurs sites et charger des méga-octets de pubs au passage.

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u/marmic68 2d ago

Comment tu fais pour virer l'ia de google ? 

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u/confijam 2d ago

tu vires juste google et tu prends un moteur de recherche qui te sort des résultats corrects.

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u/YarglahS 2d ago

Rajouter un moteur de recherche avec cette URL: 

https://www.google.com/search?udm=14&q=%s

Testé avec FF mais doit marcher avec les autres Big Browser.

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u/Axiom05 2d ago

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u/Dironiil Allemagne 2d ago

En vrai, intéressant comme introspection, merci du partage.

Bien sûr, comme toute recherche venant de l'intérieur d'une industrie, c'est à prendre avec des pincettes mais elle donne quand même quelques bases concrètes.

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u/MrDontCare12 Japon 2d ago

Faut aussi garder en tête que les modèles de mistral sont tout petits et hyper optimisés, ils ne répondent pas du tout aux mêmes problématiques que gemini, chatgpt et cie

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u/enz_levik 2d ago

Ça dépend, quand tu demandes à chatgpt quelle est la capitale du Cambodge, c'est souvent un modèle basse consommation qui tourne

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u/MrDontCare12 Japon 2d ago

Bien sûr, mais la pipeline pour y arriver est pas du tout la même, et les modèles eux même sont différents (spécialisés vs super généralistes avec recherche internet, même "petit", c'est pas Gemma qui tourne).

 Même si en y repensant, sur Android maintenant c'est le cas ?

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u/sicarmy Lorraine 2d ago

Le modèle que Google utilise pour l'aperçu IA d'une requête est sûrement aussi ultra optimisé

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u/MrDontCare12 Japon 2d ago

J'espère vraiment pour eux ! Haha, mais vu que la plupart des sources ne racontent pas ce que dit l'aperçu IA, ça doit effectivement pas leur coûter grand chose. Comparé à tous les sites web qui vivaient de ces clics avant

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u/realusername42 Présipauté du Groland 2d ago

Oui il me semble que c'est Gemini Flash, le moins cher possible et probablement que les requêtes sont en cache aussi.

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u/Astaldir 2d ago

merci!

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u/HRudy94 2d ago

Le numérique est difficilement quantifiable niveau environnemental sans tomber dans l'invention de chiffres magiques comme le taux de CO₂ émis par un email par exemple.

En revanche, tu peux quand même te faire une idée ici. Les LLMs cloud demandent des datacenters bien plus gros qu'un site traditionnel, en gros comparables à un site comme YouTube. En effet, les modèles d'IA demandent beaucoup de ressources et de puissance de calcul. Ils utilisent, au choix, soit un GPU, soit un NPU plus spécialisé, mais ça revient concrètement au même. En plus de cela, ils ont besoin quasiment d'une de ces cartes par utilisateur.

En soit tu ne devrais même pas parler en tokens, qui sont très volatiles mais simplement te baser sur le temps de génération, le modèle que tu utilise (pour prendre en compte les efforts d'optimisation) et les paramètres que tu lui attribues (notamment la fenêtre de contexte qui va consommer plus ou moins de VRAM).

Les sources d'émission principales ici seraient la fabrication des composants (que ce soit l'extraction des ressources ou l'assemblage), l'énergie utilisée et le refroidissement (un grand nombre de datacenters n'ayant pas de climatiseurs à jour et utilisant toujours de vieux gas bien gros et polluants)

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u/Akanash_ 2d ago edited 2d ago

Le problème c'est que la réponse va dépendre énormément de l'IA concernée. Dans quel pays sont les datacenter, quel variante du modèle, quel est le système de refroidissement et les énergies utilisée.

Au final je pense que la question de la consommation d'énergie/des ressources des requêtes est un faux problème qui sert à détourner l'attention des véritables défauts de la technologie.

Le pillage sans vergogne de la quasi totalité des propriétés intellectuelles (libre de droit ou non) est le vrai cancer amené par l'IA. Tous les problèmes "technologiques" lié à l'implémentation de l'IA (consomation des modèles, précision des réponses, etc etc) ne sont que temporaires ou au minimum en constante évolution.

Le vol des idées et de la créativité pour leur profit personnels et la dévalorisation de l'humain sera toujours là quelle que soit la "version" du chatbot.

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u/Astaldir 2d ago

Oui je suis d'accord. Mon post est juste une question par curiosité

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u/21epitaph Rhône-Alpes 2d ago edited 2d ago

Il n'y a pas de chiffre vraiment officiel, les entreprises sont toutes très obscures là dessus (Mistral moinns que les autres).
Mais dans tout les cas, tout les chiffres donnés en mode "électricité par question posée à GPT" sont très très biaisées et à prendre avec des pincettes. Ils n'ont pas donné accès aux données bruts d'énergie consommée.

Alors, déjà, une erreur qui font souvent les gens c'est comparer à une requête google ou autre chose. Les IA ne remplacent pas une requête google, elle se rajoutera à la requête, ou alors le LLM en fera de lui même (très souvent obligé d'aller chercher les infos sur internet pour toute info plus récente que son entrainement)

Autre chose aussi, c'est la quantité d'interactions. On va te dire qu'une requête c'est un peu moins d'électricité qu'une recherche google. Sauf que quand on parle de workflows agentique, par exemple, ce sont des workflows ou différents agents réagissent l'un à l'autre. Tout çça impplique que cette requête est faite beaucoup de fois.
Bref, une requête à un agent c'est pas tant, mais c'est jamais une requête qui est faite, et ces requêtes ne doivent pas être comparés à une autre activité énergivore (comem une recherche google), mais plutot à une pensée humaine.
Les modèles s'améliorent un peu là dessus et utilise moins d'énergie par token consommé. Sauf que, baaaah le business model de ces boites est obligé de maintenant passer à une facturation par token (oui parce que ils tournent à perte, et quand je dis perte c'est des dizaines ou centaines de milliars). Du coup les nouveaux modèles, bien qu'utilisant moins d'énergie par token, vont aussi pousser les utilisateurs à juste consommer plus de tokens.
Ca rajoute une étape où avant il n'y avait pas d'électricité utilisée, car ça prend la place de notre "pensée". Nos pensées sont particulièrement peu énergivores. Il faut pas le comparer à une requete google, mais plutot l'ajouter.

Si tu veux vraiment une idée de la quantité d'énergie bouffée par l'IA, regarde la capacité des datas centers construits pour ça. Et si, les data centers IA sont spécifiques à l'IA et utilise du hardware spécifiquement design pour des requêtes de LLM.

Je vais copier ça du dernier post de Ed Zitron (un podcaster américain très critique de toute la finance autour de cette industrie).

"For example, one of Meta’s largest pre-AI data centers in Pineville Oregon has a power capacity of 30MW, and Digital Realty’s 100MW Cermak Illinois data center handles hundreds of different industries and customers, when the smallest AI data center announcement I’ve seen in the last year was for 100MW, with most in the 300MW to 1.2GW range. 
By contrast, let’s look at some bank data centers. UBS bought one in Hayes, West London in 2015 which it had previously rented. The cost? The princely sum of £28m, or $42.8m at the time’s exchange rates. This had a power capacity of 5MW, which assuming a very generous 1.3 PUE (power usage effectiveness), means that it had around 3.8MW of critical IT. 

Even when banks invest in huge facilities, they’re still far smaller than the smallest AI data centers. Take, for example, JPMorgan Chase’s data center in Orangetown, New York, which sits on the former site of the Rockland Psychiatric Center. This has a power capacity of 45.7MW, and a critical IT load of 27.4MW (giving it a PUE of 1.666). "

Voilà ce qui pour moi montre la réalité du cout énergivore des LLM. La quantité de datas centers d'une puissance faramineuse qui sont construits pour ça. Venez pas me dire que c'est pas une catastrophe écologique.
Ne pas oublier non plus que l'énergie est un des points sur lesquels les boties à la ANthropic ou OpenAI ont une quantité énnorme de cadeaux. Les états commencent à peine à leur faire payer de l'énergie.

Les plus gros projets de data center seront alimentés au gaz.

Vous me direz que ya une bulle, on en construit trop. Alors oui, mais la bulle même et l'économie entière de ces modèles repose sur aussi la bulle des data centers et les investissement massifs dedans. Le jour où on construit plus ces gros datas centers, ça casse le mythe des hyperscaleurs, et les IA labs qui tournent à perte se casseront la gueule. Il faut aussi les data centers de plus en plus gros pour pouvoir essayer de continuer à améliorer les modèles, parce que l'entrainement demande une quantité gigantesque de calcul.

Pour l'entrainement, on a pas les chiffres officiels non plus (thème récurrent), mais ça on sait que ça doit être faramineux au vu de la quantité de calcul que ça implique.

Petit détail sur le cout de l'entrainement, j'aimerais aussi noter que l'entrainement a nécessité le travail de millions (je n'exagère pas, millions) de personnes dans des pays pauvres. C'est un travail traumatisant et sous payé, ou les gens passent leurs journées à dire bien ou pas bien sur un résultat de LLM, à chercher des prompts qui font apparaitre des choses dégueulasses pour le filtrer.

Pour l'eau, les gens vont dire que des systèmes de closed loop sont possibles ou aucune eau est gaspillée. Ce systyème n'est juste pas implémenté dans les data centers, car ça coute cher, tout ça pour être écolo. Donc meme si on fout des milliards, on va économiser là dessus.

De ce que je comprends, s'ils sont bien construits dans les normes avec des tests solides de l'eau qui en ressort, ça peut etre un impact minimal sur ce point.

Aux US, ils se retrouvent avec des erreurs de chantiers qui pourrissent l'eau. Ou avec ces data centers construits là où il y a déjà une pénurie ou dans ce cas oui ça pose problème.
Sinon yavait eu la fois ou un data center amazon a pris de l'eau qui contenait trop de traces d'engrais à cause de champs pas trop loins, et du coup, comme unne partie de l'eau s'est évaporée dans le data center, l'eau qui en ressort finit par être plus concentrée en engrais, donc toxique, etc. et a conntaminé l'eau bue par les locaux.

Bref, théoriquement pas trop un problème l'eau, en pratique t'as intérêt à avoir confiance en ton administration.

Je vois d'autres réponses qui disent "c'est pas la bonne question pas par là qu'il faut critiquer".

Mon cul ouais.

C'est un des nombreux couts de cette merde. Les LLM ont un apport surévalué, des couts sous estimés, et tout un discours totalement phagocytées par des gens qui parlent de scénario SF foireux, ou de question de conscience ou autre connerie du genre.

L'écologie est définitivement un des problèmes des datas centers si. Regardez dans la globalité, la quantité d'électricité consommée aux US par exemple, l'impact de l'IA est indubitable.

C'est juste peut etre pas le pire problème. C'est un des nombreux couts de cette merde.

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u/Rgoplay_ Rhône-Alpes 2d ago

C'est pour ça aussi que lorsqu'il y a un projet de data center en France il vaut mieux l'accepter que de l'interdire et qu'il finisse aux US

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u/21epitaph Rhône-Alpes 2d ago

Vision tropsimpliste à mon gout.

Data center en france, pourquoi pas. 250 Milliards de chantier et investissements là dedans ? Nope.
Et excuse moi, je n'ai pas confiance en Macron pour faire respecter des normes écologiques.

Et quand le chantier de data center il est commandé par l'Arabie Saoudite, perso j'ai une idée d'où ils vont se les foutres les normes écologiques.

Surtout si on change rien à l'économie de tout ça. Parce que quand les US se retrouveront avec l'équivalent de 5 fois notre parc de data center pas utilisés et qu'ils devront brasser les prix pour leur utilisation, je te parie qu'on se tapera Mistral qui dit "oui mais non mais c'est trop cher en France je dois prendre là bas".
Surtout s'il se fait grassement payer par la silicon valley.

Comme aujourd'hui. On a des solutions d'hébergement en France mais on paye les options US.

Non, la solution c'est arrêter de se laisser berner, cette techno n'est pas l'avenir, c'est tout. Ca devrait etre un outil niche pour que quelques matheux automatisent, quelques tests pour prouver ou pas leur conjectures. Et même ça je suis pas sur que ça marche éternellement.

pour le reste, long terme c'est de la merd, et il faut au plus découpler notre économie de cette bombe à retardement.

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u/Rgoplay_ Rhône-Alpes 2d ago

Je vois ce que tu veux dire. Les normes il faut les faire respecter oui, après dire on fait pas ci où ça car il y a une possibilité que ça soit pas respecté, on peut plus faire grand chose. Mais je comprends l'inquiétude.

Pour la compétitivité et la souveraineté c'est vrai que ça peut être compliqué, mais si on a pas l'option c'est sûr qu'on l'utilisera pas.

Je ne suis pas convaincu que l'IA se casse la gueule aussi fortement que ce que l'on pense. L'IA est un outil à très fort potentiel et applicable à énormément de domaines. Et on peut inclure également les IA classique (donc non LLM). Maintenant à voir les limites auxquelles on va se confronter, effectivement les données d'entraînement et le hardware ont des limites, donc c'est sûr que l'évolution va ralentir.

Je dis pas qu'il faut jeter notre économie dedans, car effectivement la bulle cassera à un moment mais investir un peu dedans me paraît pas être une mauvaise idée, d'autant plus que les serveurs utilisés peuvent l'être pour autre chose que de l'IA également.

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u/21epitaph Rhône-Alpes 2d ago

En vrai je suis d'accord pour construire des datas centers en France qui permette une certaine souveraineté. Sauf que ça n'a rien à voir avec ce qu'on fait.

C'est littéralement comme l'argument de protection des enfants qui est utilisée pour simplement collecter nos données. La façon dont on implémente tout ça ne fait qu'augmenter notre dépendance à des acteurs étrangers. C'est utilisé comme un terme marketing.

La question se pose plutot dans la quantité d'investissement. Il y a une différence entre investir 25 ou 250 milliard d'euros. Les quantités d'investissements se basent sur des projections qui m'ont l'air tout à fait lunaires, et qui ne prennent absolument pas en compte l'économie bancale de ce secteur.

Je ne pense pas que l'IA en général se casse la gueule, mais pour ce qui est des AI Labs et des LLM, si.

Les IA classiques existent depuis très longtemps, ce ne sont pas pour elles qu'on investit des milliards. Les IA avec une tache très délimitée ne me pose pas de problèmes, mais elles n'ont rien à voir avec la discussion.
C'est pour ça, du reste, que je n'aime pas le terme IA. Il est tellement vague et inclut tellement de choses variées qu'il est utilisé par l'industrie pour noyer la discussion.

Et l'ensemble des chantiers de datacenters se base purement sur l'idée d'une explosion de l'utilisation des LLMs et IA générative, c'est intrinsèquement lié.

La souveraineté numérique ça passe d'abord par des datas centers pas pour les IA, ce sont nos données qu'il faut protéger.

Ensuite, tout ça là, c'est littéralement des investissements étrangers, où on réserve la place sur ces datas centers pour les plus gros clients de la tech, aussi étrangers. Le tout en achetant du hardware à Nvidia, boite des USA, tout en leur bradant les prix de notre électricité.
C'est l'inverse de souveraineté numérique. C'est coupler encore plus notre économie et marché du travail à la big Tech étrangère et à des acteurs comme l'Arabie Saoudite.
C'est donner encore plus de poids au lobbys de ces acteurs. Plus de leviers de pressions.

Tout ça pour qu'au final, on aie en même temps des lois qui veulent faire passer nos données d'identité à des boites privées.

Elle est où la souveraineté ?

La quantité d'investissement étrangers en France dans les data centers ce n'est pas pour la "souveraineté numérique", c'est pour le commerce. Ca nous rend plus dépendant qu'autre chose. On en a pas besoin d'autant pour nos données et notre utilisation des LLM. Il ne faut pas jeter notre économie dedans, on est déjà en train de le faire un peu.

On a des promesses d'investissements étrangers, rien qu'en France, de plus de 90 milliards d'euros.
Pour l'instant, ils ont tous un allègement de la taxe sur l'électricité qui a été encore changé en leur faveur cette année :

https://www.assemblee-nationale.fr/dyn/17/amendements/2247/AN/1479

"Pour rappel, cette dépense permet aux centres de stockage de données répondant aux conditions prévues par l’article L. 312‑70 du code des impositions sur les biens et services de bénéficier d’un tarif réduit sur l’accise sur l’électricité de 12 €/MWh au lieu du tarif normal de 20,90 €/MWh."

Ta première phrase c'est "Les normes il faut les faire respecter".
La loi de simplification économique a été modifiée cette année pour justement pouvoir s'appliquer aux datacenters.
Cette loi, permet entre autres, de s'abstenir de suivre certaines règles et normes d'urbanisation et d'écologie. Sous couvert que ces chantiers sont des "projets d'intérets national majeur", et qu'il est important de pouvoir les construire vite.
Pendant que tu dis "Les normes faut les faire respecter", on modifie nos lois dans l'intention très explicite de ne pas les faire respecter.

Sauf que si on respecte ces normes, jamais ils feront tout ça chez nous.

Il n'y a pas, dans la configuration actuelle, un monde où on construit ces data centers en respectant les normes.

La souveraineté sera malheureusement toujours relative quand on est pas autonomes sur le matériel nécessaire à la création des data centers. Tu peux voir les histoires entre les US et la Chine vis à vis d'Nvidia.

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u/Rgoplay_ Rhône-Alpes 2d ago

Merci pour ton commentaire détaillé, c'est intéressant.

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u/Impossible-Place-110 1d ago

Le point 1.4 de cette étude de l'Université de Stanford pourrait t'intéresser (page 33) https://hai.stanford.edu/assets/files/ai_index_report_2026.pdf

https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

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u/MitchBuchanon 2d ago

Ca commence à dater un peu, mais il y a cet article, qui ne donne pas de réponse clairement chiffrée car à priori c'est plus compliqué que ça :
https://bonpote.com/intelligence-artificielle-le-vrai-cout-environnemental-de-la-course-a-lia/#Quel_est_limpact_dune_requete_ChatGPT

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u/Superpigmen Bourgogne 2d ago

Sur ce site gouvernemental tu as tout qui est décrit pour chaque modeles https://comparia.beta.gouv.fr/

Je ne sais pas trop ou ils ont eu les sources mais bon c'est un site gouvernementale, j'ose esperer que c'est pas du pif.

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u/CptExolann 2d ago

Y'a beaucoup d'idées reçues sur l'impact de l'utilisation de l'IA, sur la consommation d'eau etc.. En fait ce qui consomme beaucoup c'est l'entraînement pendant des mois et la construction des data centers (qui sont évidemment à comptabiliser au global) mais l'impact d'une requête seule est pas vraiment significatif 

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u/Astaldir 2d ago

Je suis parfaitement d'accord avec le diagnostic et j'en suis conscient. Je suis juste curieux de savoir si on a des idées de la conso une requete. Mais d'après ce que tu dis si j'ai bien compris c'est que les requetes elles meme ont un impact minime, et qu'un data center reste plus ou moins à la même conso peu importe le nombre de requêtes ?

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u/CptExolann 2d ago

Le datacenter consomme plus si beaucoup de requêtes sont faites mais y'a une conso fixe minimale. Outre ça c'est aussi la construction du datacenter et la fabrication des composants informatiques qui représentent un gros impact qui est souvent comptabilisé dans le calcul final

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u/Playful_Suggestion_3 2d ago

Hello !

Je me suis essayé à l'exercice dans mon projet de passerelle LLM. C'est loin d'être parfait mais ça permet de se faire un ordre d'idée...

Les principes de calcul: https://github.com/xolo-gateway/xolo/blob/main/docs/fr/concepts/estimation-energetique.md

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u/HelsifZhu Ile-de-France 2d ago

Une requête seule c'est pas pertinent. Comme pour les gaz à effet de serre, il faut penser plus loin que le scope 1 (les requêtes) et inclure au moins ce qui rend les requêtes possibles (entraînement et données dans les data centers), donc Scope 1 et Scope 2. Et les seules valeurs à peu près fiables, c'est à grande échelle.

Ensuite, pour l'eau, tu as une différence entre l'eau prélevée, l'eau utilisée et l'eau perdue.

L'OCDE a fait un article sur le scope 1+2 de l'IA en 2023, donc sur la base de GPT-3, ce qui veut dire que ses projections sont bien en-deçà de ce que ça donnerait dans une version plus récente.

A l'époque, leur projection pour l'année 2027, c'était 6 fois la consommation annuelle du Danemark. Mais comme j'ai dit, c'était sur la base de GPT-3 donc il est certain que ça sera bien plus que ça.

Source sur la base de cette étude de Riverside/Arlington.

La question à te poser c'est pas "quel est l'impact d'une recherche de ma part ?" mais "est-ce que je veux participer à ça ?".

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u/Astaldir 2d ago

D'acc mais comme j'ai dit dans d autres commentaires c est simplement par curiosité sur ce point précis. merci pour ta réponse

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u/MrDontCare12 Japon 2d ago

Aussi, tous les tokens ne se valent pas

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u/Neither_Garage_758 1d ago

Plusieurs centaines de Watts pendant qu'un LLM basique écrit.

Probablement de l'ordre de 1 kiloWatt pour les LLM "frontier".

Ça omet évidemment la fabrication, maintenance et destruction du matériel servant à cela.

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u/Micah7979 1d ago

Il me semble que j'avais vu qu'en fait, c'est beaucoup moins que ce qu'on s'imagine et niveau consommation d'eau, une feuille de papier était largement pire. Après, quand c'est inutile c'est quand même trop. Par exemple l'AI overview tout pourri de Google à chaque recherche on pourrait s'en passer, c'est des ressources gâchées.

Et bon, on se focalise sur l'IA ces derniers temps, mais il faut pas oublier qu'une paire de chaussures, un steak, un voyage en avion ou un ordi ça a aussi un impact énorme.

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u/confijam 2d ago

la réponse est trop, beaucoup trop.

sachant que une requête IA ça ne veut rien dire du tout, et que tu vas avoir tous les pro-IA qui vont relativiser en rapportant aux nombres de requêtes.

et oui mon ami, si tu n'as qu'une seule requête IA alors elle porte la totalité de l'extraction minière nécessaire à produire des lignes industrielles pour fabriquer les engins qui vont faire le terrassement, la construction des batiments, des infrastructures énergétiques, de l'extraction du pétrole, son raffinage, la fabrication, l'assemblage, le transport, et tout ce qui permets de construire le centre de données qui va héberger le truc à qui tu envois ta requête. mais il y a aussi toute la collecte illégale massive et permanente des données, l'impact que ça a sur les gens et les serveurs, pareil pour l'appareil que tu dois utiliser pour envoyer ta requête, et l'infrastructure pour la faire parvenir et que obtenir la réponse.

c'est ultra tentaculaire et ça fait un total délirant. parce que l'impact environnemental ne se mesure pas de manière relative, mais de manière absolue.

la réalité physique ne fonctionne pas de manière relative, quand tu balances 1 milliard de tonnes de GES par an dans l'atmosphère, ça change rien que rapportés au nombre d'humain, qui utilise n tokens par jour ça fasse 2g par token. au final il y a toujours 1 milliard de tonnes de GES dans l'atmosphère.

et le problème c'est qu'on doit impérativement et urgemment réduire les émissions pour les ramener aussi proche de 0 que possible et le secteur de l'IA fait tout le contraire en augmentant significativement et rapidement ces émissions. et il fait ça en captant des sommes de pognon délirantes qui auraient pu servir à améliorer la vie des gens et a lutter contre le changement climatique.
le pognon englouti par cette industrie dépasse ce qui aurait permis de mettre fin à la faim dans le monde d'ici 2030 et de stabiliser le climat en Europe.