Le tour de force de l’IA générative avec l’avènement de ChatGPT, Mistral, Gemini… a été de rendre simple et accessible une technologie hyper puissante.
En effet, avec ces outils, il suffit de taper un prompt pour obtenir un texte qui, même s’il n’est pas exceptionnel, est d’un bon niveau.
J’ai l’habitude de dire qu’avec ChatGPT, vous avez à votre disposition un alternant en marketing qui exécute avec zèle vos demandes
Vous voulez un article sur un concept marketing, le résumé d’un livre marketing connu, un article de blog sur un sujet d’actualité, une publication Linkedin… vous l’avez en quelques secondes.
Et c’est vrai que c’est assez magique !
Par exemple avec Midjourney, il suffit de taper quelques mots pour obtenir une illustration comme je le montre dans ce tuto :
Pour intégrer des sous titres dans une vidéo, c’est aussi simple avec SubMagic :
Pour créer une musique avec un chanteur virtuel, là encore, il suffit de quelques secondes avec Suno ou udio :
Et pour créer son propre clone, c’est tout aussi simple avec Heygen :
Créer ces contenus est devenu quasiment gratuit.
Et si l’on paye, c’est à peine quelques dizaines d’euros par mois, ce qui n’est rien comparé au prix que vous devriez payer si vous faisiez appel à un professionnel.
Et cela ouvre même de nouvelles possibilités, avec la capacité de l’IA à réaliser des actions qui autrefois nécessitaient des actions manuelles.
Par exemple, dans ce tuto de Make, j’explique comment il est possible de créer des publications adaptées aux réseaux sociaux à partir d’un simple flux RSS, avec un texte sur mesure qui reprend les techniques de copywriting, qui ajoute des conseils complémentaires, des émojis, des hashtags, une image personnalisée…
Cependant, derrière ce prix facial, il y a un autre prix à payer que l’on oublie trop souvent…
C’est le coût écologique de l’IA générative.
En effet, dans cette guerre que se livrent les entreprises technologiques, le prix de l’abonnement ne comprend pas les vrais coûts, qu’ils soient directs ou indirects.
Ainsi, l’énergie réelle dépensée par les datacenters n’est pas directement relayée dans le prix.
Le prix facturé est un prix psychologique, les entreprises comme Open AI, Anthropic… se finançant principalement via l’argent d’investisseurs.
Par exemple, 1000 images générées avec l’IA peuvent représenter jusqu’à 6,6 km en voiture, et avec les modèles les moins performants, générer une image peut consommer l’équivalent du temps de chargement d’un smartphone.
Il y a aussi la consommation d’eau de l’IA.
Selon une équipe de chercheurs, les premières versions de ChatGPT engloutiraient 50 cl d’eau à chaque fois que vous posez 5 à 50 questions (la consommation varie en fonction de l’emplacement des serveurs, la saison, la vétusté…).
En effet, il y a non seulement le refroidissement des data centers, mais aussi l’eau utilisée pour refroidir les centrales électriques qui alimentent les fermes de serveurs.
Enfin, il ne faut pas négliger également la consommation de matières premières, que cela soit pour fabriquer les serveurs, les processeurs, les câbles… alors que des minerais comme le cuivre auraient une bien meilleure utilisation dans le cadre de la transition énergétique.
C’est pourquoi, il est indispensable d’utiliser avec justesse l’IA générative, et parfois faire appel à des technologies plus low tech ou plus simples.
Ainsi, l’IA classique qui existe depuis des années est 30 fois moins consommatrice de ressources pour des résultats similaires comme classer des verbatims en tons positifs ou négatifs.
Parfois, utiliser l’IA générative pour certaines tâches (traduction, classement…), c’est comme essayer de tuer un moustique avec un bazooka.
L’IA générative n’est pas à bannir, car elle apporte de nouvelles possibilités créatives, des gains d’efficacité incroyables… mais il ne faut pas tomber dans l’apparente simplicité de ces technologies et les utiliser de manière raisonnée.
