Impacts environnementaux de l'IA générative
Mettre en lumière l’impact des technologie d'IA générative sur l’environnement, de mieux les comprendre, de les quantifier et de sensibiliser les utilisateurs.
GenAI Impact est une association dédiée à évaluer et à mettre en lumière l’empreinte environnementale des technologies d’IA générative. L'équipe, composée de chercheurs, de développeurs et de freelances, collabore au développement de méthodologies et d’outils open source pour l’évaluation de l’impact environnemental. Ces ressources sont conçues pour les individus et les organisations qui visent à promouvoir et à mettre en œuvre des pratiques durables dans l’utilisation de l’IA générative.
Issu des travaux du livre blanc de Data for Good sur l'IA générative (juillet 2023), GenAI Impact se veux combler le manque de transparence et de méthodologie dans l'évaluation de l'impact environnemental des modèles d'IA générative. Le projet a développé une librairie Python, EcoLogits, permettant aux développeurs et data scientists de mesurer l'impact environnemental des appels API aux grands modèles de langage (LLM).
GenIA Impact se consacre à comprendre et à réduire les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle générative à travers des recherches rigoureuses, des outils innovants et l’engagement communautaire :
- Méthodologies avancées inspirées de l’Analyse de Cycle de Vie (ACV).
- Outils open-source pour un usage personnel et commercial.
- Sensibilisation aux impacts environnementaux de l’IA générative.
- Assistance aux développeurs et aux organisations partout dans le monde.
Tags
- Saison 12
- 4/4/2024 / 4/8/2024
- terminé
- Outil pour les citoyens
Partenaires
L'explosion de l'utilisation des IA génératives, notamment depuis le lancement de ChatGPT, soulève des questions cruciales sur leur impact environnemental. Contrairement aux idées reçues, les études préliminaires menées par Data for Good ont révélé que l'impact de l'utilisation de ces technologies peut être jusqu'à 20 fois supérieur à celui de leur phase d'entraînement sur une période comparable.
Trois obstacles majeurs empêchaient jusqu'ici une évaluation précise de cet impact :
- Le manque de transparence des acteurs de l'IA générative concernant leurs architectures et leur consommation énergétique
- L'immaturité des méthodologies de calcul d'impact, particulièrement dans le domaine de l'IA
- La complexité technique du sujet, rendant difficile l'accès à ces informations pour les utilisateurs et développeurs
Dans ce contexte, GenAI Impact répond à un besoin urgent de développer des outils et méthodologies standardisés pour évaluer et, à terme, réduire l'empreinte environnementale de ces technologies en pleine expansion.
Livrables
EcoLogits est une librairie Python qui s'intègre aux principaux fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.) pour estimer l'impact environnemental de chaque requête. La librairie calcule et décompose les impacts en termes de consommation d'énergie, émissions de CO2 et autres métriques environnementales, tant pour la phase d'utilisation que pour l'infrastructure en amont.
Le projet s'est structuré autour de deux axes principaux :
- Développement méthodologique :
- Établissement d'un état de l'art de la modélisation des impacts environnementaux du numérique et de l'IA générative
- Conception d'une méthodologie d'estimation des impacts basée sur les paramètres disponibles (nombre de tokens, architecture estimée, etc.)
- Validation de la méthodologie par comparaison avec des modèles open source aux caractéristiques connues
- Développement technique :
- Création de la librairie Python EcoLogits
- Implémentation de l'intégration avec les principaux fournisseurs de LLM
- Développement des fonctionnalités de calcul et de décomposition des impacts
- Tests et validation de la solution sur différents cas d'usage
Le projet a mobilisé une vingtaine de bénévoles aux profils variés (data scientists, développeurs, experts en impact environnemental) sur une période de trois mois.
lien vers le repository https://github.com/genai-impact/ecologits
lien vers le projet https://ecologits.ai/latest/
La solution
Impacts
50+
Plus de 50 brief développés
