L’IA générative : un coût énergétique souvent sous-estimé
L’intelligence artificielle s’est imposée comme un outil incontournable pour les e-commerçants. Rédaction de fiches produits, service client automatisé, personnalisation des recommandations… Les applications sont multiples et prometteuses. Pourtant, derrière chaque requête se cache une réalité énergétique que peu d’entreprises prennent en compte.
Lorsque vous interrogez ChatGPT pour générer une description produit ou optimiser votre stratégie marketing, vous sollicitez des infrastructures colossales qui consomment des ressources considérables. Comprendre cet impact devient essentiel pour concilier innovation technologique et responsabilité environnementale.
Consommation d’eau : l’invisible coût du refroidissement
Des chiffres qui coulent de source
Chaque fois que vous posez une question à un grand modèle de langage comme GPT-4o, vous consommez entre 0,2 et 10 millilitres d’eau. Selon la complexité de votre prompt, ce volume peut même grimper jusqu’à 15 ml. Pour visualiser : c’est environ une cuillère à soupe d’eau par requête.
Ce chiffre peut sembler dérisoire. Après tout, qu’est-ce qu’une cuillère à soupe ? Mais à l’échelle mondiale, les grands modèles de langage mobilisent des centaines de milliers de mètres cubes d’eau annuellement, uniquement pour le refroidissement des centres de données. L’entraînement de GPT-3 à lui seul aurait nécessité plus de 700 000 litres d’eau.
Une comparaison parlante
Sur une année complète d’exploitation, un modèle d’IA générative consomme l’équivalent de 1,5 à 2 millions de douches. Cette eau, indispensable au refroidissement des serveurs, représente une pression supplémentaire sur une ressource déjà sous tension dans de nombreuses régions du monde.
Consommation électrique : quand l’IA allume la lumière
L’écart avec une recherche Google classique
Une requête sur un grand modèle de langage consomme entre 2 et 10 watt-heures (Wh), contre seulement 0,3 Wh pour une recherche Google traditionnelle. Autrement dit, utiliser l’IA générative peut être jusqu’à 30 fois plus énergivore qu’une simple recherche sur un moteur classique.
Pour illustrer cette différence avec un exemple du quotidien :
- Une requête ChatGPT équivaut à laisser une ampoule LED de 10 W allumée pendant 30 minutes
- Une recherche Google équivaut à laisser la même ampoule allumée pendant seulement 2 minutes
Des variations selon les modèles
Tous les modèles d’IA ne se valent pas en termes de consommation énergétique. GPT-4o mini, avec ses 35 milliards de paramètres, consomme environ 2 Wh par requête. En revanche, GPT-4o, doté de 405 milliards de paramètres, peut atteindre 55 Wh par requête. Le choix du modèle devient donc crucial pour optimiser son impact environnemental.
Une consommation annuelle vertigineuse
Un grand modèle de langage traitant plus de 700 millions de requêtes quotidiennes consomme entre 400 000 et 500 000 MWh sur une année. Cette électricité représente la consommation énergétique de 30 000 à 40 000 foyers français pendant douze mois.
ChatGPT seul génère environ 1 milliard de messages par jour, ce qui représente approximativement 300 MWh quotidiens, soit l’équivalent de la consommation de 27 000 foyers français chaque jour.
Entraînement versus utilisation : où se situe l’essentiel de l’impact ?
L’entraînement initial d’un modèle d’IA représente une consommation massive ponctuelle. GPT-4 a mobilisé environ 50 gigawattheures pour son entraînement, l’équivalent de l’alimentation électrique de San Francisco pendant trois jours. GPT-3 avait consommé 1 287 MWh lors de son entraînement, émettant 552 tonnes de CO₂.
Mais avec l’adoption massive de ces technologies, c’est aujourd’hui la phase d’inférence – l’utilisation quotidienne – qui devient prépondérante. Elle représente désormais 60 à 70 % de la consommation énergétique totale, contre 20 à 40 % pour l’entraînement. Plus ces outils sont utilisés, plus leur empreinte opérationnelle devient significative.
Adopter une utilisation responsable de l’IA en e-commerce
Privilégier des modèles adaptés à vos besoins
Invoquer un modèle géant pour accomplir une tâche simple revient à utiliser un bulldozer pour planter un clou. Pour vos fiches produits, vos descriptions courtes ou vos réponses automatisées basiques, privilégiez des modèles plus légers comme GPT-4o mini. Ces Small Language Models (SLM), calibrés sur des tâches spécifiques, offrent un excellent compromis entre performance et sobriété énergétique.
Optimiser vos prompts et regrouper vos traitements
Chaque requête compte. Plutôt que de multiplier les allers-retours avec l’IA, structurez vos prompts pour obtenir un maximum d’informations en une seule interaction. Si vous devez générer 50 descriptions produits, regroupez vos demandes au lieu de les traiter une par une.
Revenir aux fondamentaux quand c’est pertinent
L’IA n’est pas toujours la solution optimale. Pour une simple recherche d’information factuelle, une vérification orthographique ou une requête documentaire, Google ou d’autres outils classiques consomment 30 fois moins d’énergie. Réservez l’IA générative aux tâches qui nécessitent réellement de la création, de l’analyse ou de la personnalisation.
L’approche Gutenbr : performance et sobriété
Chez Gutenbr, nous avons fait le choix d’une utilisation raisonnée de l’intelligence artificielle. Notre approche repose sur l’optimisation des appels API et l’utilisation de SLM spécialisés, calibrés pour chaque tâche spécifique : rédaction de fiches produits, optimisation SEO, génération de descriptions courtes ou longues.
Cette stratégie nous permet de conjuguer trois objectifs essentiels : offrir des performances de haut niveau à nos clients e-commerçants, maintenir une sobriété énergétique cohérente avec les enjeux environnementaux actuels, et générer un impact positif sur la productivité de nos utilisateurs.
L’IA est un outil formidable, mais comme tout outil puissant, elle doit être utilisée avec discernement. En tant qu’e-commerçant, vous pouvez bénéficier de ses avantages tout en minimisant votre empreinte environnementale. Il suffit de faire les bons choix technologiques.
Vous souhaitez automatiser la rédaction de vos fiches produits tout en adoptant une démarche responsable ? Découvrez comment Gutenbr optimise l’IA pour votre e-commerce, en alliant efficacité opérationnelle et conscience écologique.