Depuis l’avènement des dernières innovations de ChatGPT, impossible de passer à côté de ses prouesses en matière de génération d’images. Bien que visuellement époustouflantes, ces images posent désormais une question écologique majeure. Avez-vous déjà songé à l’impact carbone du téléchargement d’une image de 2MB?

L’engouement pour ses productions est tel qu’il influence directement les revenus des designers traditionnels. Toutefois, au-delà de la qualité, un débat crucial s’impose sur la lourdeur environnementale de ces fichiers.

Il est surprenant de constater que malgré la qualité visuelle, les images générées par ChatGPT atteignent souvent 2MB. Ce poids, bien que négligeable à première vue, se traduit par une empreinte carbone non optimisée. On estime qu’un fichier de 1MB génère environ 1,17g de CO2 lors de son téléchargement; ce qui conduit à une charge environnementale notable pour une image de 2MB.

Pour illustrer cela, considérons la formule simple: CO2 (en g) = Taille en Mo x 1,17. Pour une image de 2MB, nous obtenons: 2 x 1,17 = 2,34g de CO2. Bien que ce chiffre paraisse faible, accumulé sur des volumes massifs, il devient significatif. Par exemple, pour 1.000.000 d’images, l’empreinte mondiale s’élève à 2.340.000g, soit 2.340kg de CO2.

Pour mettre ces chiffres en perspective, comparez-les à l’impact environnemental d’une voiture moyenne ou d’un vol en avion. Une voiture peut émettre plusieurs kilogrammes de CO2 par kilomètre parcouru, et un vol génère des tonnes de CO2 pour une simple traversée. Ainsi, l’accumulation de CO2 issue du téléchargement d’images lourdes n’est pas négligeable, surtout comparée à des moyens de transport quotidiens.

Il est important de souligner que les images générées actuellement sont environ dix fois plus lourdes que leurs homologues optimisées. Cette différence de poids signifie que l’empreinte carbone pourrait être considérablement réduite avec une optimisation adéquate. Chaque kilo économisé représente un pas de plus vers un numérique plus responsable.

Il est regrettable que, malgré l’innovation, OpenAI ne semble pas accorder une attention suffisante à l’optimisation de ses outputs pour réduire l’empreinte carbone. La qualité visuelle ne devrait pas primer sur la durabilité environnementale, et il devient urgent de repenser les processus de génération d’images dans une optique écologique.

Face à ce constat, nous avons décidé de consacrer plusieurs articles dans la semaine à venir aux optimisations possibles pour rendre ces images moins énergivores et plus légères. Chacun d’entre nous a un rôle à jouer dans la réduction de l’empreinte écologique mondiale.