Émissions de gaz à effet de serre générées lors de l'entraînement initial des grands modèles de langage, souvent très intensif en calcul et concentré sur quelques semaines. Ces émissions peuvent atteindre plusieurs milliers de tonnes de CO₂e pour un seul modèle, selon la taille du modèle, l'architecture et la source d'énergie utilisée.
L'entraînement des grands modèles de langage (LLM) pose des enjeux environnementaux significatifs en raison de sa forte consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre associées, contribuant au risque climatique et à l'épuisement des ressources, ce qui rend cruciale la sobriété numérique.
Un fournisseur de modèle open source publie une estimation de 10 000 tCO₂e pour l'entraînement d'un LLM de dernière génération, qu'il amortit ensuite sur plusieurs années et millions d'utilisateurs dans son reporting climat.
Termes connexes (Environnement)
Green AI & eco-conception IA
Stratégie holistique réduisant l'empreinte carbone de l'IA : quantization, pruning, distillation, choix d'architectures légères. Elle intègre l'impact environnemental dès la phase de conception et non a posteriori.
Scope 3 de l'Intelligence Artificielle
Émissions indirectes de gaz à effet de serre générées par l'utilisation de systèmes d'IA tout au long de leur chaîne de valeur : fabrication des puces (TSMC, Samsung), consommation électrique des data centers, refroidissement par eau, et fin de vie des équipements. En 2025, les émissions Scope 3 de l'IA représentent environ 75% de l'empreinte carbone totale du secteur numérique selon l'AIE.
PUE – Indice d'efficacité énergétique des data centers
Indicateur d'efficacité énergétique qui exprime le ratio entre l'énergie totale consommée par un data center et l'énergie réellement utilisée par les équipements informatiques. Plus le PUE se rapproche de 1, plus le data center utilise efficacement l'électricité disponible.
WUE – Indice d'efficacité en eau des data centers
Indicateur qui rapporte le volume d'eau consommé au fonctionnement d'un data center à l'énergie délivrée aux équipements informatiques, généralement exprimé en litres par kWh. Il permet d'évaluer l'empreinte hydrique des infrastructures numériques dans un contexte de stress croissant sur la ressource en eau.
Émissions d'inférence des LLM
Émissions quotidiennes générées par les requêtes adressées aux modèles d'IA en production, lorsque ceux-ci répondent à des utilisateurs ou traitent des flux automatiques. À long terme, les émissions liées à l'inférence dépassent souvent celles de la phase d'entraînement, surtout pour les services très utilisés.
Green prompting – Prompts sobres en ressources
Ensemble de pratiques de conception de prompts visant à réduire le nombre de tokens générés et la complexité des réponses, tout en conservant la qualité attendue. Ces pratiques permettent de diminuer la consommation d'énergie et les émissions associées à chaque requête d'IA. Voir aussi : Sobriété algorithmique, Empreinte carbone IA.