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Technologie

Des chercheurs découvrent que certaines invites d’IA peuvent générer jusqu’à 50 fois plus d’émissions de CO₂ que d’autres.

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Une étude menée en Allemagne a évalué les émissions de CO2 générées par divers modèles de langage (LLM) lors de l’exécution de tâches.

Les chercheurs ont mesuré 14 LLM, révélant que les modèles utilisant un raisonnement explicite émettent jusqu’à 50 fois plus de CO2 que ceux produisant des réponses concises.

Par exemple, le modèle COGITO, le plus précis avec 70 milliards de paramètres, était trois fois plus polluant qu’un modèle similaire fournissant des réponses brèves.

L’étude montre ainsi que des tâches complexes comme l’algèbre provoquent des émissions significativement plus élevées que des sujets simples, soulignant l’impact environnemental des technologies IA.

Les résultats incitent les utilisateurs à adopter une approche plus consciente de leur utilisation de l’IA, en favorisant des réponses plus courtes pour réduire leur empreinte carbone.

Les choix de modèles peuvent aussi influencer les émissions ; par exemple, un modèle peut répondre à un nombre plus élevé de questions tout en maintenant des niveaux d’émission similaires.

Les chercheurs espèrent que ces informations éclaireront les utilisateurs sur les coûts environnementaux de l’IA, leur permettant de devenir plus sélectifs dans leur usage de ces technologies.

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