Diminuer l'empreinte écologique de l'intelligence artificielle générative

Voici 25 recommandations pour diminuer votre empreinte écologique liés aux outils d'intelligence artificielle générative. C'est le fruit de quelques mois de réflexions personnelles. C'est un premier jet qui concerne les outils grands publics.

Commençons par le plus simple.

Conseils généraux

1/ Vidéo > Images > Texte

Retenez que la génération de vidéos via l'IAG a une empreinte écolo beaucoup plus importante que la génération d'images, elle-même plus importante que la génération de texte.

Limitez, donc, en priorité, vos générations d'images ou de vidéos.

2/ Mettez en place un système de veille sur l'empreinte écologique de l'IA générative

On mesure connaît très mal l'impact de l'IAG: portez un regard très critique sur les chiffres qui circulent actuellement. Comme pour l'empreinte réelle du streaming ou des voitures électriques, il nous faudra des années pour avoir des chiffres fiables et on lira beaucoup de bétises d'ici là.

Donc, surveillez les conclusions des nouvelles études.

Minimiser l'empreinte écologique de ChatGPT et des chatbots

1/ Créez une bibliothèque de prompts précis et efficaces

Plutôt que d'envoyer un prompt simple à ChatGPT et de lui demander 15 corrections, essayez d'envoyez, dès le départ, le prompt le plus précis pour obtenir le plus vite possible ce que vous souhaitez.

2/ Limitez votre usage des moteurs de recherche affichant des résultats web normaux et, en même temps, des réponses de type ChatGPT

La plupart des recherches ordinaires ne nécessitent pas de réponses de type ChatGPT en plus des résultats classiques.

Or, les moteurs hybrides (search normal + réponse de chatbot) consomment plus d'énergie.

3/ Limitez l'usage d'extensions et navigateurs générant des réponses IAG

Pour la même raison que ci dessus, désactivez, lorsque vous ne les utilisez pas, les extensions qui enrichissent systématiquement les pages web que vous visitez, avec des réponses de chatbots.

4/ Apprenez les cas dans lesquels il est plus efficace de trouver une information avec ChatGPT qu'avec Google.

Paradoxalement, parfois, il vaut mieux obtenir en un prompt, une réponse complète de ChatGPT, que de lancer une requête dans Google, de visiter 7 sites web, de relancer une requête parce que l'on a pas la réponse complète escomptée, de revisiter 4 sites web...

5/ Utilisez Google lorsqu'il est plus efficace que ChatGPT

ChatGPT est plus confortable à utiliser que Google et je sais que nous avons de plus en plus tendance à demander à ChatGPT de nous fournir des réponses que Google aurait pu nous afficher directement sur la page de résultat.

C'est bête car dans ce cas de figure, Google consomme moins.

6/ Utilisez la plus petite version de ChatGPT possible.

Les réponses de ChatGPT 4 sont plus impactantes que les réponses de ChatGPT 3.5. Comme ChatGPT 4 n'est pas toujours plus efficace que ChatGPT 3.5, autant utilisez le 3.5 moins gourmand en énergie.

7/ Contrôlez votre usage des GPTs

Les réponses des GPTs consommant pas mal d'énergie (notamment s'ils reposent sur l'intégration de PDF ou d'API externes), ne les utilisez que si c'est efficace.

8/ Recycler le plus possibles les textes

Si vous utilisez ChatGPT pour générer des contenus pour votre communication, tentez de recycler les textes générés.

Vous pouvez, par exemple, si un texte n'est pas suffisamment qualitatif pour votre site web, vous pouvez en utilisez une partie pour créer plus vite des articles à netlinking pour le référencement naturel.

Autre exemple, lorsque vous cherchez des informations avec chatGPT sur un sujet sur lequel vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez utiliser des réponses fournies par ChatGPT pour enrichir le contenu d'un blog, d'un site web ou de l'une de vos pages sur les réseaux sociaux.

9/ Optimisez vos GPTs

Si vous créez un GPTs que vous entraînez à partir d'un document PDF, n'envoyez pas, par exemple, un PDF trop volumineux pour apprendre à votre GPT à réfléchir comme vous. Il faut un minimum de données pour que chaque GPT réponde correctement, mais au delà d'un certain seuil (qui est propre à la fonction de chaque GPT), l'expérience montre que l'on ne gagne plus en efficacité, alors que le GPT sera plus gourmand.

 Minimiser l'empreinte écologique de Midjourney, Dall-e, Leonardo et autres outils de génération d'images

1/ Recyclez le plus possible les images

Pour les images, utilisez le plus possible, les images de Midjourney, Leonardo ou Dall-e qui vous plaisent réellement (sur les réseaux sociaux, sur votre web, dans vos newsletters, pour les vignettes vidéo Youtube, pour vos présentations Powerpoint ou vos formations...)

Sauvegardez 100% de vos images générées sur votre ordinateur (même celles qui ne vous plaisent pas trop) et utilisez Photoshop pour en extraire les parties qui vous plaisent et les insérer dans des documents qui ne nécessitent que des images de petites tailles

2/ Testez pour apprendre mais ne jouez pas trop avec les outils d'IAG

Pour maîtriser cette nouvelle génération d'outils, il faut apprendre en testant. C'est, en particulier, vrai pour les outils de génération d'images.

Mais, une fois que vous avez appris, faites attention: comme ces outils sont souvent addictifs et on a vite fait de les surconsommer.

3/ Utilisez des images de banque d'images lorsque des images générées par l'IA générative ne sont pas indispensables

Les images de banque d'image sont souvent suffisante pour illustrer nombre de messages.

Et comme elle ont un impact écologique inférieur à celui des images que vous allez demander à l'IA de générer, gagnez du temps, prenez une image de banque d'image et ne créez pas une image avec Dall-e.

4/ N'utilisez pas d'images moches et sans personnalité

Avant, Linkedin était pollué par des images d'influenceurs se mettant en scène à cause de la mode du narcissisme digital

Maintenant, il est pollué par d'insipides images sans personnalité générées par Dall-e ou Midjourney.

La plupart des professionnels reconnaissent ces images sans saveur qui desservent parfois leur auteur.

Dans ces cas, une nouvelle fois, une bonne vieille image téléchargée sur une banque d'images est probablement plus pertinente et moins consommatrice d'énergie.

Minimiser l'empreinte écologique de vos applications qui reposent sur les LLMs

1/ Utilisez les modèles les plus petits possibles pour vos applications

Longtemps, les LLMs les plus performants étaient ceux qui affichaient le plus grand nombre de paramètres, mais qui étaient aussi ceux dont les poids étaient plus volumineux et consommaient le plus d'énergie. C'est moins le cas maintenant que les techniques évoluent.

En plus, en utilisant des modèles avec un plus faible nombre de paramètres, vous réaliserez probablement des économies sur les frais des API ou sur l'hébergement des modèles Open source.

2/ Optimisez les données utilisées pour la personnalisation via le RAG (Retrieval Augmentation Generation).

Pour personnaliser les réponses d'un modèle de fondation, il faut y injecter votre propre données. En deçà d'un certain seuil de données, la personnalisation ne fonctionne pas.

Mais, au delà d'un certain seul, l'augmentation du volume de données n'apporte plus rien.

Et, évidemment, la qualité de données joue également: choisir les bonnes données, les requalibrer ou enrichir si nécessaire peut trois effets bénéfiques: rendre le modèle plus performant, économiser des frais tant sur la phase de personnalisation que sur la mise en production, mais en plus, cela peut améliorer la satisfaction des utilisateurs et même diminuer leur nombre de requêtes si l'application réponse du premier coup à leur demande.