Édition 56 - Les IA génératives de vidéos, une avancée ou une catastrophe ?
#55 Ou quand l'empreinte écologique refait surface
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C’est vendredi, le jour d’EthicGPT ! 😊 Je suis très heureux de vous retrouver pour cette 56e édition !
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Au vu du relatif “succès” du dernier épisode de notre podcast (à notre niveau en tout cas !), je me suis dit que le sujet environnement et IA pouvait en intéresser beaucoup ici.
J’ai déjà écrit une édition à ce sujet (voir les archives), mais c’était plutôt sur l’aspect comment l’IA pour encourager les initiatives bonnes pour l’environnement.
Ma thématique du jour sera inverse et je me pose la question suivante : les IA génératives de vidéos sont-elles un problème pour l’environnement ? C’est un sujet d’actualité, qui fait débat et qui implique des questions éthiques. Bref, on est en plein EthicGPT !
Pourquoi cela pourrait être un problème ? Parce que ces IA ont objectivement besoin de plus d’énergie que les autres. Je mets de suite un disclaimer : je ne suis pas un spécialiste de ces outils. Je vais même avouer une chose : je n’en ai jamais utilisé jusqu’à avoir pensé à cette édition. La question n’est, ici, pas de vous dire si l’outil est bien ou pas, mais s’il est un problème ou pas.
Vous allez voir que, vu le peu d’informations qu’on a, cette édition sera très courte 😅
Que sont les IA génératives de vidéos ?
Dans le monde de l’IA générative, chaque outil a une spécialisation ou un contenu qu’il peut générer. Les contenus les plus courants sont le texte et assimilés (graphiques, etc), les images et les vidéos. Si certains outils sont multimodaux, comme ChatGPT (texte et image), les outils génératifs de vidéos sont à part.
Bref, vous l’avez donc compris : une IA générative de vidéo est un outil construit et conçu pour générer des vidéos grâce à l’IA ! Cela fonctionne presque toujours de la même façon :
On prompte => en gros, on met un texte à l’écrit pour décrire le type de vidéo qu’on souhaite,
La vidéo est générée par l’outil.
Sur le principe, cela est très semblable à Midjourney pour les images, car on peut aussi régler certains paramètres.
Aujourd’hui, les outils les plus connus sont Runway et son Gen-3 Alpha, Luma Dream Machine et Pika. Mmmm, j’ai pas oublié quelque chose ? Oui, le fameux Sora d’OpenAI… mais toujours indisponible pour le grand public.
Pour cette édition, j’ai testé Luma Dream Machine avec le prompt suivant : A Shiba Inu walking in the busy streets of Tokyo on a sunny day. Oui, je suis encore au Japon dans ma tête 😅 (j’ai pas vu un seul Shiba d’ailleurs, mais je suis passé par la ville de Shiba. Oui, vous vous en foutez, je sais).
Voilà le résultat très bizarre de la vidéo.
En fait, Luma s’est mis dans la peau du chien, qui est d’ailleurs un peu grand ! 😅 Bref, un premier test pas super concluant, mais vous voyez comment ça fonctionne.
Maintenant, combien j’ai consommé d’énergie avec cette vidéo ? J’aurais bien aimé répondre à cette question avec précision, mais cela m’a été impossible. Dans tous les cas, c’est une consommation élevée pour 5 secondes de vidéo.
La consommation d'énergie de ces IA génératives de vidéos : une inconnue
Je ne vais pas maintenir le suspense : je ne serai pas capable de vous donner un chiffre précis, parce qu’il n’y en a pas. Aucune des entreprises derrière les outils en question n’a communiqué à ce sujet. On a donc des suppositions, en fonction de l’entraînement des modèles et des vidéos générées.
La consommation dépend en partie de la qualité des vidéos et des paramètres. Une vidéo de qualité intégrant plusieurs paramètres consommera plus d’énergie qu’une vidéo qui ne le permet pas. Son entraînement demande aussi plus de données, plus de puissance et donc plus de consommation.
Ainsi, RunwayML est supposé être l’outil consommant le plus d’énergie, notamment parce qu’il intègre des contrôles précis des transitions temporelles et des éléments de scène. Cependant, les outils évoluant tous très vite, la consommation d’énergie est importante pour tous. En effet, l’amélioration des modèles demande de l’entraînement intensif avec de nombreuses données, et donc une consommation importante.
Je suis donc désolé de devoir botter en touche cette question de la consommation d’énergie. J’ai beau avoir cherché, je n’ai rien trouvé.
La comparaison avec les autres IA génératives
Là encore, faire une comparaison relève de la supposition. Il semble cependant certain que les IA génératives de vidéos consomment plus d’énergie que les autres. La logique est simple : une vidéo demande plus de travail qu’un texte, et donc plus d’énergie. Et quand vous allez voir les chiffres de ChatGPT, vous allez vite comprendre que la consommation est importante.
Pour ChatGPT, si OpenAI n’a pas communiqué à ce sujet, des estimations ont pu être faites. Ainsi, ChatGPT consommerait plus de 500 000 kilowattheures d'électricité par jour, soit environ 17 000 fois plus que la consommation quotidienne moyenne d'un foyer américain ! Et un foyer américain, ça consomme déjà pas mal d’énergie.
Par ailleurs, une requête ChatGPT consommerait 25 fois plus d’énergie qu’une requête Google. Enfin, l’entraînement du modèle GPT-4 aurait entraîné une consommation d'énergie de 7 200 MWh pour une utilisation de 10 000 GPU V100.
Pour les IA génératives d’images, on a encore moins de sources. L’une d’elles, qui date un peu, estime qu’une image générée par IA, c’est comme recharger la batterie de son téléphone de 0 à 100 %.
Bref, beaucoup trop de suppositions et c’est agaçant ! Dans tous les cas, on est sûr d’une chose. Pour la consommation d’énergie, les IA génératives de vidéo devancent les IA génératives d’image, qui devancent les IA génératives de texte.
Cette consommation est-elle réellement un problème ?
En voyant la difficulté à trouver des infos et des sources fiables, je me demande pourquoi j’ai rédigé cette édition 😅 Mais le sujet est intéressant ! Il faut se dire que les IA génératives de vidéos, c’est plus que les chiffres du paragraphe précédent, qui sont déjà élevés.
J’entends déjà certains d’entre vous se dire que c’est trop, qu’il ne faut plus utiliser l’IA, etc. Tout ça me rappelle les débats enflammés sur la consommation d’énergie de Bitcoin. En fait, la question n’est pas vraiment de savoir si cela consomme beaucoup d’énergie ou pas, mais plutôt la façon dont on l’interprète.
D’abord, quelle est la source d’énergie utilisée ? Si c’est du renouvelable, le "problème est clairement moins important que si c’est du charbon. Ensuite, est-ce que ça “vaut le coup” de consommer cette énergie ? Là encore, c’est du jugement et de la subjectivité.
Certaines personnes vomissent ces outils, au point de vouloir les interdire. Mais d’autres personnes utilisent ces outils parce que ça les aide au quotidien, parce que ça leur fait gagner du temps… et indirectement ces personnes consomment moins d’énergie.
Pour revenir aux IA génératives de vidéos, je pense d’abord à la production de vidéos éducatives, d’entreprises ou culturelles (cinéma). Il semble quasi certain que, lorsque ces outils pourront faire des choses extraordinaires, ils pourront aider les producteurs, réalisateurs et créateur à aller beaucoup plus vite. En allant beaucoup plus vite, la consommation d’énergie sera in fine réduite.
Pour moi, cette consommation n’est pas un problème, parce que tout est consommation dans le monde et qu’on peut difficilement dire que A est mieux B. Allez dire aux vegans que la consommation d’énergie pour produire de la viande n’est pas un problème. La première importance est de réduire la dépendance au charbon, au pétrole et au gaz. Le problème, c’est qu’on n’en prend pas le chemin.
Voilà, c’est tout pour aujourd’hui, à la semaine prochaine 😊