Les agents d'IA consomment 136 fois plus d'énergie que les chatbots classiques

Les technologies d'intelligence artificielle (IA) évoluent, passant de simples chatbots à des agents d'IA autonomes. Cependant, une étude menée par des chercheurs du Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) a montré que ces systèmes de nouvelle génération pourraient poser un risque sérieux pour l'infrastructure écologique et énergétique. Il s'avère que les agents d'IA consomment 136,5 fois plus d'électricité pour traiter une seule requête que les modèles génératifs simples. C'est ce que rapporte Ixbt.com rapporte .

Les chercheurs expliquent que les chatbots traditionnels comme ChatGPT se limitent à générer une seule réponse à la requête d'un utilisateur. Les agents d'IA, quant à eux, planifient de manière autonome, effectuent des recherches sur Internet, exécutent du code et interagissent avec des applications externes pour accomplir des tâches complexes. Ce processus nécessite des appels répétés aux grands modèles de langage (LLM), ce qui augmente considérablement les besoins en ressources de calcul.

Crise énergétique et puissance de calcul

L'équipe de recherche dirigée par le professeur Minsoo Rhu a analysé les agents d'IA comme un type de charge spécifique pour les centres de données. Les expériences ont montré qu'une seule requête d'agent d'IA basée sur un modèle de langage de 70 milliards de paramètres consomme en moyenne 348,41 Wh. À titre de comparaison, ce chiffre est des centaines de fois supérieur à la puissance consommée pour une réponse courte d'un chatbot classique.

Selon ixbt.com, les chercheurs ont modélisé un autre scénario intéressant : si les agents d'IA traitaient 13,7 milliards de requêtes par jour, comme le moteur de recherche Google, ils auraient besoin de 198,9 GW de puissance. Cela représente près de la moitié de la consommation électrique moyenne de tous les États-Unis. Les centres de données et les systèmes énergétiques actuels ne sont pas prêts à supporter une telle charge.

L'étude note que lorsque les agents d'IA fonctionnent, les processeurs graphiques (GPU) restent inactifs pendant 54,5 % du temps en attendant les réponses des outils externes. Cependant, même pendant ce temps d'attente, l'équipement continue de consommer de l'énergie. Cela prouve que l'efficacité de la technologie est encore très faible.

Défis et solutions futurs

Actuellement, des géants technologiques comme OpenAI, Google, Microsoft et Anthropic promeuvent activement les agents d'IA comme la prochaine étape du développement de l'IA. Mais la conclusion des scientifiques du KAIST est que le déploiement à grande échelle de cette technologie ne dépend pas seulement de l'intelligence des algorithmes. Pour étendre le secteur, des changements sont nécessaires dans les domaines suivants :

• Amélioration radicale de l'efficacité énergétique des semi-conducteurs ;
• Optimisation de la charge des GPU (processeurs graphiques) ;
• Révision de l'architecture des centres de données ;
• Expansion de l'infrastructure énergétique mondiale.

Selon le professeur Minsoo Rhu, la concurrence dans le domaine de l'IA ne consiste plus à créer le modèle le plus « intelligent », mais à construire le système le plus efficace et le plus économe. Les résultats de cette étude ont été présentés lors du symposium international HPCA, et les auteurs ont rendu leurs jeux de tests publics pour aider à trouver des moyens de réduire la consommation d'énergie.