Consommation d'eau de l'IA : la soif insoutenable de l'IA générative

L'IA générative fait fureur depuis que ChatGPT d'OpenAI a donné aux utilisateurs moyens la possibilité d'interagir avec l'intelligence artificielle comme s'il s'agissait d'un ami dans la rue. Aujourd’hui, il s’avère que l’engouement pour la mise en place de tels programmes a eu des conséquences imprévues sur les ressources en eau à travers le pays.

Dans son rapport annuel sur le développement durable, Microsoft, un investisseur de plusieurs milliards de dollars dans OpenAI, a révélé que ses centres de données dans l'Iowa et dans d'autres régions ont consommé près de 1,7 milliard de gallons de H ₂ 0 en 2022. Cela représente 34 % de plus qu'en 2021, et suffisamment pour remplir 2 500 piscines olympiques.

Bien que Microsoft n'ait pas spécifiquement expliqué ce qui a conduit à cette augmentation inhabituelle, les experts affirment que ce n'est pas une coïncidence si cela s'est produit alors que les scientifiques des données de l'entreprise étaient censés former les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent l'intelligence de ChatGPT.

Cette conclusion sur la consommation d’eau de l’IA semble logique puisque Google aurait également englouti plus de 5,6 milliards de gallons d’eau en 2022, soit 20 % de plus que l’année précédente, tout en formant des LLM pour son outil d’IA générative, Bard.

IA, eau et centres de données

Dans la course pour répondre à la demande des entreprises et des consommateurs en matière d’outils d’IA de nouvelle génération, les entreprises ont intensifié leurs activités dans les centres de données comme jamais auparavant pour former des modèles et répondre aux demandes des utilisateurs d’outils.

Les équipements de centres de données plus chauds ayant besoin d'être refroidis nécessitent beaucoup d'eau pour que les systèmes par évaporation fassent leur travail de maintien des températures modérément basses.

En fait, un grand centre de données peut utiliser entre 1 et 5 millions de gallons d'eau par jour, soit autant qu'une ville de 10 000 à 50 000 habitants, selon le Washington Post .

De plus, un article des chercheurs de l'Université de Californie à Riverside révèle que ChatGPT a besoin en moyenne d'une bouteille de 500 ml d'eau pour 10 à 50 questions posées, selon l'endroit où les serveurs sont hébergés.

"Cela n'est pas durable du point de vue de l'environnement, des coûts et des performances", a déclaré Joe Capes, PDG du développeur de systèmes de refroidissement LiquidStack, à Information Week . "La hausse des coûts énergétiques rend cette [approche] de plus en plus coûteuse, et les processeurs puissants requis pour les technologies actuelles à forte intensité de données… génèrent tout simplement trop de chaleur pour que le refroidissement par air puisse les gérer."

Gen AI : Où va l’eau ?

Il existe plusieurs raisons pour lesquelles les centres de données liés à l'IA sont si chauds et assoiffés, notamment :

1. Haute densité de puissance : les serveurs d’IA chauffent rapidement lors du traitement des énormes volumes de données nécessaires pour alimenter les connaissances de l’IA.
2. Fonctionnement continu : les centres de données utilisés pour la formation LLM fonctionnent souvent 24h/24 et 7j/7, ce qui nécessite un refroidissement constant.
3. Efficacité énergétique : le refroidissement à base d'eau ne dépend pas des températures extérieures, il a donc tendance à être plus efficace que les systèmes alternatifs de refroidissement par air.
4. Évolutivité : à mesure que les centres de données évoluent pour accueillir des modèles d'IA plus grands, leur puissance accrue nécessite encore plus de refroidissement pour maintenir leurs performances et leur fiabilité.

Shaolei Ren, co-auteur de l'étude de l'UC-Riverside, affirme que cette consommation d'eau liée à l'énergie n'est pas une préoccupation à court terme car l'IA générative en est encore à ses débuts. À long terme, cependant, il estime que les rapports sur la consommation accrue d'eau dans les hautes technologies devraient stimuler le débat public sur la conservation future.

Microsoft et Google se sont publiquement engagés à être positifs en matière d’eau – ce qui signifie qu’ils reconstitueront plus d’eau qu’ils n’en consomment – ​​d’ici 2030.

Responsabilité sociale des entreprises et durabilité : comment sauver la terre

Aujourd’hui, la responsabilité sociale des entreprises doit inclure la durabilité. Découvrez des exemples, des définitions et comment parvenir à un commerce durable.

Comment réduire l'impact environnemental de l'IA

Les experts du secteur affirment que les entreprises peuvent prendre plusieurs mesures pour garantir que l’IA générative n’épuise pas sérieusement les futures réserves d’eau.

Si l’infrastructure prenant en charge l’IA a besoin de grands volumes d’eau à des fins de refroidissement, il est logique de la localiser à proximité de lacs, de rivières et d’étangs. Mais si ces plans d’eau existent dans des zones touchées par la sécheresse comme l’ouest des États-Unis, cette configuration pourrait entraîner d’importants problèmes opérationnels et commerciaux chaque fois que l’approvisionnement en eau est soudainement restreint, voire coupé.

Pour cette raison, Ren recommande aux entreprises de commencer à chercher des moyens d'utiliser des logiciels pour équilibrer la charge de la formation en IA sur plusieurs sites ou de la planifier à des moments plus frais de la journée ou de l'année afin de minimiser l'évaporation de l'eau pendant le refroidissement.

Il ajoute qu’à mesure que les gens découvrent l’impact environnemental de l’IA, les entreprises doivent être sensibles à la façon dont les résidents pourraient percevoir leurs projets de construction de centres de données locaux. Les efforts de Google pour établir un centre de données qui utiliserait 7,6 millions de litres d'eau par jour (assez pour subvenir aux besoins domestiques quotidiens de 55 000 personnes) ont déclenché de violentes protestations locales dans un Uruguay frappé par la sécheresse.

Dans la mesure du possible, les experts conseillent d'utiliser des équipements utilisant l'air extérieur pour refroidir les installations. Mais lorsque les températures dépassent 85F, ce qui arrive souvent dans des climats plus chauds comme Phoenix ou l’Asie de l’Est, cela pourrait ne pas être possible. Dans ces situations, les entreprises doivent rechercher et développer de nouvelles technologies de refroidissement utilisant moins d’eau.

Microsoft a réalisé des travaux dans ce domaine en utilisant le refroidissement adiabatique, dans lequel les unités de traitement d'air poussent l'air sur un support évaporatif pour ajouter de l'humidité à l'air et abaisser les températures avec une consommation d'énergie minimale. À Gavle, en Suède, l'entreprise capte également l'eau de pluie pour injecter de l'humidité de refroidissement dans son centre de données chaque fois que l'air extérieur tombe en dessous de 5 % d'humidité.

Selon les experts, l'utilisation accrue de systèmes de refroidissement utilisant de l'eau recyclée plutôt que de l'eau douce est une autre tactique.

Protéger les précieuses réserves d’eau

Ren dit que le public doit exiger de la transparence sur l'utilisation de l'eau et les engagements en matière de conservation. Les solutions d'IA des entreprises qui prouvent qu'elles font de leur mieux pour économiser l'eau seront plus attractives pour les clients, ajoute-t-il.

Ren dit qu'il est encore temps d'intégrer la conservation de l'eau dans la formation et la technologie de l'IA, mais le temps pressera si cette question n'est pas prise aussi au sérieux que possible.

« D’une manière générale, nous n’en sommes pas encore au point où l’IA nous enlève de manière tangible l’une de nos ressources naturelles les plus essentielles », dit-il. "Si nous sommes plus attentifs à l'utilisation de l'IA, je pense que nous pouvons certainement nous assurer que les avantages globaux de l'IA sont positifs."