La start-up française se veut transparente. Elle publie les résultats d’une analyse sur l’impact de ses propres émissions de CO, entraînements et usages de ses modèles.
« Moins de 18 mois après notre création, nous avons lancé la première analyse complète du cycle de vie (ACV) d’un modèle d’IA, en collaboration avec Carbone 4 et avec le soutien de l’Agence française de la transition écologique (ADEME). Pour garantir la robustesse de l’étude, celle-ci a également été revue par les cabinets Resilio et Hubblo, deux acteurs spécialisés dans les audits environnementaux du secteur numérique », explique sur son site, Mistral AI, l’un des fers de l’IA en France. La start-up a pris la rare initiative dans l’industrie de l’intelligence artificielle de publier l’analyse du cycle de vie (LCA) complète de Mistral Large 2, son modèle LLM.
Réalisé en collaboration avec l’ADEME et Carbone 4, le rapport précise que, sur 18 mois, la phase d’entraînement de Large 2 a généré environ 20,4 kilotonnes d’équivalent CO₂, consommé 281 000 m³ d’eau et utilisé des ressources non renouvelables équivalentes à 660 kg de Sb eq (unité standard pour l’épuisement des ressources). À l’échelle des usages, une réponse de 400 tokens donnée par l’assistant Le Chat équivaudrait à 1,14 g de CO₂, 45 mL d’eau et 0,16 mg de Sb eq.
Un Green AI normé
En dépit des interrogations dont notre confère LeMagIT se fait l’écho, la démarche est positive. Elle se veut aussi le point de départ d’un référentiel pour améliorer la transparence et faciliter la comparaison entre acteurs. « Les entreprises d’IA devraient publier les impacts environnementaux de leurs modèles en utilisant des cadres standardisés, reconnus au niveau international. Si nécessaire, des normes propres à l’IA pourraient être développées pour garantir la prise en compte des spécificités du secteur. Cela pourrait permettre la création d’un système de notation, facilitant l’identification des modèles les moins intensifs en carbone, en eau et en ressources par les acheteurs et les utilisateurs », soumet Mistral AI.
L’IA frugale
Concevoir des modèles performants qui consomment moins d’énergie, mobilisent moins de données et limitent les besoins en infrastructure sont quelques actions préconisées par l’industrie de l’IA pour limiter son impact environnemental. Mais la standardisation des instruments de mesure de ces progrès est loin d’être finalisée. « Cette transparence de Mistral AI est un signal fort dans un secteur où l’impact environnemental de l’IA reste trop souvent opaque. Nous saluons cette démarche et partageons la conviction que l’IA ne peut se développer durablement sans une évaluation rigoureuse de son empreinte », encourage Miguel Alvarez, Chief Data and AI Office chez Orange Business.
