L’IA coûterait très cher à chaque recherche : Google lâche des chiffres astronomiques

Les intelligences artificielles conversationnelles ont le vent en poupe. Après le succès de ChatGPT d’OpenAI, lancé en novembre 2022, le géant américain Microsoft a développé une version de son moteur de recherche Bing améliorée par ce service de discussion automatisée.

Tous les regards sont donc tournés vers Google, mastodonte des moteurs de recherche avec 85 % de parts de marché. Mais ça ne devrait pas arriver de si tôt, selon le président de sa maison-mère, Alphabet. Dans une interview donnée jeudi 23 février à l’agence de presse Reuters, John Hennessy estime qu’une recherche Google par IA coûterait dix fois plus cher que le système actuel.

Une méthode totalement différente

Comme le précise le dirigeant à l’agence de presse britannique, c’est le modèle de fonctionnement actuel des IA comme ChatGPT qui est en cause. Aujourd’hui, la recherche Google fonctionne par un système d’indexation : les robots de Google scannent le web en amont, stockent les informations selon les mots-clés auxquels elles correspondent, puis fournissent les plus pertinentes selon la demande des utilisateurs. De la répétition, en somme.

Or, les IA comme ChatGPT sont des algorithmes entrainés à produire des réponses similaires aux réponses d’un humain. Leur réponse demande donc de générer des réponses inédites à chaque fois. C’est ce que les experts appellent « l’inférence », explique Reuters.

Plus il y a de mots, plus la recherche coûte cher

Un processus supplémentaire qui multiplierait donc le coût d’une seule recherche par dix, selon le président d’Alphabet. En outre, les revenus potentiels de la publicité intégrée à ce service ne suffiraient pas, affirme Reuters. L’agence de presse rapporte un calcul effectué par les analystes de la banque américaine Morgan Stanley : si la moitié des 3,3 billions de recherches envoyées l’année dernière au moteur de recherche de Google sont converties en recherche avec IA, cela coûterait plus de 6 milliards de dollars à l’entreprise d’ici à 2024.

Et encore, cela vaut si les réponses générées par l’IA se limitent à 50 mots. Car le coût unitaire d’une recherche par IA augmente plus les réponses générées sont longues. Ce même calcul atteint 9 milliards de dollars pour 75 mots par réponse et jusqu’à 12 milliards de dollars pour 100 mots.

Une facture difficile à estimer

Ces coûts pharaoniques de la recherche par IA sont surtout liés à leur mode de développement : la création de bases de données gigantesques assurées par des milliers de processeurs graphiques. Début février, deux analystes questionnés par le magazine Forbes estimaient que le coût d’achat des GPU nécessaires pour utiliser de l’IA dans toutes les recherches Google pourrait même s’élever à 100 milliards de dollars.

Toutefois, selon Reuters, une autre firme d’analystes estime que ce coût pourrait se limiter à 3 milliards de dollars puisque la multinationale développe déjà ses propres puces dédiées aux calculs en intelligence artificielle. Mais le coût énergétique d’un tel service reste dans tous les cas difficiles à réduire ou à ignorer, surtout si on lui rajoute le coût écologique d’une consommation aussi intensive.

Il est probablement trop tôt pour faire des estimations précises du coût exact du passage de Google au tout IA. Mais comme le note Reuters, ce sont probablement ces calculs imprécis mais effrayants qui empêchent pour le moment les géants de la tech de sauter le pas.