Les centres de données sont refroidis par l'eau
Les grandes entreprises technologiques rivalisent avec les nouveaux produits
Ils nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul
Les plus grandes entreprises technologiques mondiales ont considérablement augmenté leur utilisation d'eau pour refroidir les centres de données, suscitant des inquiétudes quant à l'impact environnemental du boom de l'IA générative, rapporte le Financial Times.
Microsoft, Google et Meta ont augmenté leur consommation d'eau ces dernières années alors que des millions d'utilisateurs utilisent leurs services en ligne. Les chercheurs estiment que la demande en IA entraînera le retrait de 4,2 à 6,6 milliards de mètres cubes d’eau d’ici 2027, soit environ la moitié de ce que le Royaume-Uni utilise chaque année.
« Le timing est essentiel pour répondre aux prélèvements d'eau cachés des modèles d'IA dans un contexte de pénurie d'eau douce de plus en plus grave, exacerbée par la sécheresse et le vieillissement rapide des infrastructures publiques d'eau », ont noté les chercheurs de l'UC Riverside dans une étude.
Cette préoccupation s'est accrue à mesure que les grandes entreprises technologiques se précipitent pour lancer des produits utilisant l'intelligence artificielle générative, qui s'appuie sur de grands modèles linguistiques capables de traiter et de générer d'énormes quantités de données textuelles, numériques et autres.
Ces modèles nécessitent de grandes quantités de puissance de calcul pour fonctionner, ce qui nécessite l'utilisation d'immenses salles de serveurs qui utilisent de l'eau pour refroidir les équipements en absorbant la chaleur de l'air. Une partie de l’eau s’évapore pendant le processus de refroidissement et une autre partie peut être réutilisée.
En 2022, période la plus récente pour laquelle des données sont disponibles, Microsoft a augmenté sa consommation d'eau de 34 %, Google de 22 % et Meta de 3 %, en raison de son utilisation accrue des centres de données. Ces entreprises visent à restituer plus d’eau aux systèmes qu’elles n’en consomment d’ici 2030, par exemple en finançant des activités visant à améliorer le débit des infrastructures d’irrigation ou à restaurer les zones humides.
Un mois avant qu'OpenAI ait fini de former son modèle le plus avancé, GPT-4, un cluster de centres de données situé à West Des Moines, dans l'Iowa, aux États-Unis, consommait 6 % de l'eau de la région, selon un procès intenté par des résidents locaux.
Shalu Ren, professeur agrégé à l'Université de Californie à Riverside, estime que demander 10 à 50 réponses au populaire chatbot ChatGTP de l'entreprise, en utilisant l'ancien modèle GPT-3, équivaut à « boire » une bouteille d'alcool de 500 millilitres. . l'eau. Ren souligne que GPT-4 a plus de paramètres et nécessite plus de puissance, il utilise donc probablement plus d'eau.
Les chercheurs réclament des données plus détaillées et plus de transparence de la part des sociétés d’IA, notamment en détaillant la quantité de moteurs de recherche qui consomment des services informatiques différents par rapport aux services d’IA.
« Nous sommes conscients que la formation de grands modèles peut nécessiter beaucoup d'eau, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles nous travaillons constamment à améliorer l'efficacité », a noté OpenAI dans une demande de commentaires.
Microsoft souligne que « l'informatique IA ne représente actuellement qu'une petite partie de l'électricité utilisée par les centres de données, qui consomment ensemble environ 1 % de l'approvisionnement électrique mondial. l’atteinte de la neutralité carbone dépendra de nombreux facteurs.
« Sans une meilleure transparence et davantage de données sur le problème, il est impossible de suivre les véritables conséquences environnementales des modèles d'IA », note Kate Crawford, chercheuse à l'USC Annenberg spécialisée dans les impacts sociétaux de l'IA. « C’est important à une époque où de nombreuses régions de la planète souffrent d’une sécheresse profonde et prolongée, et où l’eau potable est déjà une ressource rare. » « Nous ne voulons pas utiliser aveuglément les outils d'IA sans connaître leurs conséquences réelles, à un moment où la planète est déjà confrontée à une crise climatique », souligne Crawford.
