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Un burger de bœuf utilise autant d’eau qu’environ 1,4 million de requêtes d’IA
Par WhyStopHarmingAnimals.com
Il faudrait environ 1,4 million de requêtes d’IA pour utiliser autant d’eau qu’un burger de bœuf d’un quart de livre[1][2]. Le calcul prend deux chiffres publiés. Sam Altman, d’OpenAI, a situé l’eau utilisée par une requête ChatGPT moyenne à environ 0,32 millilitre[1]. Une analyse du cycle de vie de la University of Michigan, par Heller et Keoleian, a situé un steak haché de bœuf des États-Unis d’un quart de livre à 437,7 litres d’eau consomptive[2]. En divisant l’un par l’autre, on obtient environ 1,4 million[1][2].
La fourchette
Des sources différentes donnent des réponses différentes, et la fourchette complète va d’environ 8 800 à environ 5,5 millions de requêtes par burger[1][3].
Le bas de la fourchette vient de Li et ses collègues, dont l’article de 2023 Making AI Less Thirsty a estimé que GPT-3 utilisait environ une bouteille d’eau de 500 millilitres pour à peu près 10 à 50 réponses de longueur moyenne, selon le moment et le lieu où il tournait[3]. Cela revient à environ 10 à 50 millilitres par réponse[3]. Face au steak haché du Michigan, cela fait environ 8 800 à 44 000 requêtes[2][3].
Le haut de la fourchette vient du fait de compter davantage de l’eau du bœuf. Le chiffre de 437,7 litres ne compte que l’eau bleue, l’eau tirée des rivières, des lacs et des puits. Il laisse de côté l’eau verte, la pluie qui tombe sur les pâturages et les cultures d’aliments pour animaux, donc la quantité totale est plus élevée. L’étude mondiale d’empreinte eau de Mekonnen et Hoekstra, publiée dans Ecosystems en 2012 et résumée par le Water Footprint Network[5], compte ensemble l’eau verte, l’eau bleue et l’eau grise et situe le bœuf à environ 15 400 litres par kilogramme[4]. Cela fait un steak haché d’un quart de livre d’environ 1 750 litres, autour de 460 gallons[4]. Face aux 0,32 millilitre d’OpenAI, cela fait environ 5,5 millions de requêtes[1][4]. Beaucoup de gens supposent que les chiffres du burger sont gonflés par l’eau verte, mais le chiffre central de 1,4 million la laisse de côté.
Le chiffre d’une bouteille par courriel
Un article du Washington Post en 2024 disait que ChatGPT utilisait environ 519 millilitres d’eau, un peu plus qu’une bouteille, pour écrire un courriel de 100 mots[6]. Le chiffre s’est largement répandu. Il modélisait GPT-4 en train d’écrire un courriel complet, ce qui n’est ni une requête moyenne ni le chiffre qu’OpenAI a publié plus tard[1]. La recherche derrière les gros titres, l’article de 2023 de Li et ses collègues, situait une réponse GPT-3 de longueur moyenne à environ 10 à 50 millilitres[3], et les gros titres en ont fait une bouteille par courriel. Le chiffre de 1,4 million utilise la moyenne publiée par OpenAI et l’étude du Michigan[1][2], les autres études donnant la fourchette[1][3].
Un burger qui se passe de la vache
La même étude du Michigan a comparé un Beyond Burger d’un quart de livre à un burger de bœuf des États-Unis d’un quart de livre[2]. Le steak haché végétal a utilisé 99 % d’eau en moins, 93 % de terres en moins, 90 % de gaz à effet de serre en moins et 46 % d’énergie en moins[2][7]. En valeur absolue, le Beyond Burger a utilisé 3,27 litres d’eau consomptive contre 437,7 litres pour le bœuf[2]. Pondérés selon la rareté de l’eau, les chiffres étaient de 1,1 litre-équivalent contre 218,4[2]. Beyond Meat fait la promotion de l’étude[7][9], donc la comparaison de produits est le burger d’une entreprise contre le bœuf moyen des États-Unis[2], et l’écart est conforme aux autres chiffres d’eau pour le bœuf plus haut.
Quelqu’un devrait utiliser un robot conversationnel pendant des années pour égaler l’eau d’un seul burger. Les aliments et l’eau destinés à des dizaines de milliards d’animaux de ferme sont utilisés chaque jour, que quelqu’un ouvre ou non une fenêtre de conversation, et un burger vegan qui fait le même travail est déjà en rayon.
Sources
[1]Altman, average query water
The Verge / OpenAI
[2]Heller & Keoleian, UMichigan Beyond Burger LCA
University of Michigan CSS, 2018
[3]Li et al., Making AI Less Thirsty, 2023
arXiv, 2023
[4]Mekonnen & Hoekstra, Ecosystems 2012
Ecosystems, 2012
[5]Water Footprint Network, farm animal products
Water Footprint Network
[6]Washington Post, bottle per email, 2024
Washington Post, 2024
[7]Beyond Meat, A Burger With Benefits
Beyond Meat, 2018
[8]Heller & Keoleian, UMichigan LCA PDF
University of Michigan CSS, 2018
[9]Beyond Meat release
Beyond Meat