Noi, naufraghi

"On dit que..."

Giulia : "Si dice che la generazione di immagini con strumenti di IA consumi molta più energia rispetto a quella realizzata dai grafici tradizionali."

João : "Espera, quem é esse "se" de quem você fala? Sem fontes precisas, é difícil levar essa afirmação a sério. "

Sofía : "Es cierto que el entrenamiento de modelos de IA consume mucha energía. Estudios, como el de Emma Strubell y otros, muestran que la huella de carbono puede ser significativa¹."

Jean : "Cependant, il faut aussi considérer que les graphistes utilisent du matériel informatique, des logiciels gourmands en ressources et se déplacent parfois pour le travail. Tout cela consomme aussi de l'énergie²."

Giulia : "Certo, ma l'impatto dell'IA mi sembra molto più grande."

João : "Não necessariamente. As empresas tecnológicas estão investindo em energias renováveis. O Google, por exemplo, anunciou em 2017 que compensava 100% do seu consumo elétrico anual com energia renovável³."

Sofía : "Además, los avances tecnológicos permiten reducir el consumo energético de las IA. Por ejemplo, técnicas como la compresión de modelos reducen la energía requerida sin una pérdida significativa de rendimiento⁴."

Jean : "Et n'oublions pas que les entreprises travaillent sur des puces plus économes en énergie, comme les puces ARM, ce qui bénéficie à l'ensemble de l'industrie⁵."

Giulia : "Ma le aziende come le GAFAM hanno anche pratiche sociali discutibili. Le condizioni di lavoro da Amazon, per esempio, sono spesso criticate⁶."

João : "É verdade, mas isso não diminui os esforços ambientais que elas estão realizando. A Apple visa a neutralidade de carbono até 2030⁷, e a Microsoft comprometeu-se a ser carbono negativo até 2030⁸."

Sofía : "El debate es complejo. Es importante no fiarse de los "se dice que" y buscar información verificada."

Jean : "Absolument. Un débat constructif doit s'appuyer sur des données tangibles et une analyse nuancée des faits."

Giulia : "Avete ragione. Approfondirò le mie ricerche per comprendere meglio le questioni."

João : "Essa é a melhor abordagem. Assuntos como este merecem ser tratados seriamente, sem nos contentarmos com generalidades."

Références

Cette étude analyse l'impact énergétique de l'entraînement de grands modèles de langage et souligne l'empreinte carbone associée.

Le rapport du Shift Project souligne l'impact environnemental du numérique, y compris les activités de création de contenu.

Google annonce avoir atteint son objectif d'acheter suffisamment d'énergie renouvelable pour compenser sa consommation annuelle.

Cet article explore les techniques de compression de modèles pour réduire la consommation énergétique des réseaux de neurones profonds.

ARM explique comment ses conceptions de puces contribuent à une meilleure efficacité énergétique dans l'industrie informatique.

Article détaillant les critiques sur les conditions de travail chez Amazon.

Apple annonce son objectif de neutralité carbone pour l'ensemble de sa chaîne d'approvisionnement et de ses produits.

Microsoft s'engage à être carbone négatif d'ici 2030 et à éliminer son empreinte carbone historique d'ici 2050.

Footnotes

Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP. arXiv preprint arXiv:1906.02243. Lien ↩

The Shift Project. (2019). Déployer la sobriété numérique. Lien ↩

Google. (2017). En route pour alimenter nos opérations avec une énergie 100 % renouvelable. Lien ↩

Cheng, Y., Wang, D., Zhou, P., & Zhang, T. (2018). Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks: The Principles, Progress, and Challenges. IEEE Signal Processing Magazine, 35(1), 126-136. Lien ↩

ARM. (2020). Une efficacité énergétique leader du secteur. Lien ↩

Le Monde. (2021). Amazon : des conditions de travail critiquées par les employés. Lien ↩

Apple. (2020). Apple s’engage à devenir 100 % neutre en carbone d’ici 2030. Lien ↩

Microsoft. (2020). Microsoft will be carbon negative by 2030. Lien ↩

Lire plus