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Journaux liées à cette note :

Estimation de l'empreinte carbone de mon usage des IA génératives de textes #écologie, #llm, #generative-ai

Je pense avoir entendu : « Une requête ChatGPT consomme l'équivalent de 10 recherches conventionnelles Google ! ».

Problème : je ne retrouve plus la source et cette comparaison me paraît manquer de rigueur. Par exemple, elle ne prend pas en compte le volume de tokens traités en entrée et en sortie.

Aujourd'hui, j'ai cherché à en savoir plus sur ce sujet et à vérifier cette déclaration.

J'ai d'abord cherché des informations sur l'émission de CO2 d'une recherche conventionnelle Google et j'ai trouvé ceci :

In 2009, The Guardian published an article about the carbon cost of Google search. Google had posted a rebuttal to the claim that every search emits 7 g of CO2 on their blog. What they claimed was that, in 2009, the energy cost was 0.0003 kWh per search, or 1 kJ. That corresponded to 0.2 g CO2, and I think that was indeed a closer estimate.

source

Si ma déclaration précédente est valide et qu'une recherche conventionnelle Google génère 0,2 g de CO2, alors une requête sur une IA générative de texte devrait sans doute produire environ 2g de CO2.

Attention, ces chiffres datent de 2009 : Google a probablement gagné en efficacité énergétique, mais a probablement aussi complexifié son algorithme.

En attendant de trouver des données plus récentes, j'ai choisi de partir de cette estimation pour cette note.

Ensuite, je me suis lancé dans des recherches sur l'estimation de la consommation CO2 des IA génératives de texte. J'ai effectué des recherches sur arXiv et je suis tombé sur cet article "How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference" qui date de mai 2025.

J'y ai trouvé ces graphes d'émission de CO2 par modèle en fonction du nombre de tokens en entrée et en sortie :

Pour Claude Sonnet 3.7 que j'ai fréquemment utilisé, je lis ceci :

  • 100 in => 100 out : 0.4g
  • 1k in => 1k out : 1g
  • 10k in => 10k out : 2g

J'en conclus que l'ordre de grandeur de la déclaration que j'ai entendu semble réaliste.

En mai 2025, mes 299 threads ont consommé 19 129 tokens en entrée, soit 63 tokens par thread en moyenne. Mon usage d'IA générative de texte ce mois-là aurait généré approximativement 299 x 0,4g = 119g de CO2.

Pour mettre cela en perspective, j'ai estimé les émissions d'un trajet aller-retour Paris - Crest-Voland (Savoie) avec ma voiture :

Résultat : 1240km x 140g = 173 kg de CO2 pour mes déplacements hivernaux en Savoie. Un seul voyage correspond à 121 ans de mon utilisation mensuelle actuelle d'IA générative de texte.

Journal du mardi 24 décembre 2024 à 10:59 #YouTube, #MachineLearning, #mathématique, #géométrie, #JaiDécouvert

En écoutant la vidéo "La réduction de la dimensionnalité (ACP et SVD)", #JaiDécouvert la vidéo "Deux (deux ?) minutes pour l'éléphant de Fermi & Neumann" de la chaine YouTube nommée El Jj (lien direct), à laquelle je viens de m'abonner 🙂.

J'ai été époustouflé par cette vidéo ! Ce qui y est présenté m'impressionne profondément et m'aide à comprendre de nombreuses choses qui m'étaient jusqu'à présent inconnues.

Cette vidéo traite entre autres des Épicycloïde, qui me font penser aux rosaces que je dessinais en école primaire.
Je ne pensais pas que l'étude et l'utilisation de ces courbes étaient aussi intéressantes !

Ce que je retiens :

  • Il est possible de représenter n'importe quelle forme avec des épicycloïdes
  • Le nombre de cercles permet d'augmenter ou de réduire la précision de la forme, ce qui est utile pour "compresser" le nombre de paramètres nécessaires — avec perte — pour dessiner une forme.

Dans la vidéo, j'ai découvert WolframAlpha (https://www.wolframalpha.com/).
Je n'ai pas réellement compris l'utilité de ce site 😔.
L'article Wikipédia classe ce site dans la catégorie "Moteur de recherche" ou "Base de connaissance" 🤔.

Journal du mardi 09 juillet 2024 à 17:44 #JaiDécouvert

#JaiDécouvert le Moteur de recherche Mojeek.

Journal du mardi 09 juillet 2024 à 09:52 #JaimeraisUnJour, #JeLis

#JaimeraisUnJour installer et tester le moteur de recherche décentralisé https://yacy.net/.

#JeLis le thread YaCy, a distributed Web Search Engine, based on a peer-to-peer network | Hacker News