Algorithmes verts : L’engagement pour une intelligence artificielle plus durable

L'intelligence artificielle (IA) génère une transformation sans précédent dans divers secteurs, mais son fonctionnement a également impliqué une empreinte carbone inquiétante et c'est là que les algorithmes verts émergent comme une option pour le développement d' une IA durable et efficace.

Rappelons qu'un algorithme est comme une recette, une série d'étapes à suivre pour qu'un programme fasse ce que l'on veut qu'il fasse.

Dans le cas des algorithmes verts, il est fait référence à un ensemble d'instructions ou de règles définies qui consomment moins de ressources et obtiennent le même résultat qu'un algorithme plus complexe.

Algo clave si se tiene en cuenta que el ciclo de vida de la inteligencia artificial , desde la fabricación de su hardware hasta su despliegue y eliminación, incide considerablemente en el consumo energético y la generación de residuos electrónicos, lo que a su vez afecta l'environnement.

En fait, les grands centres de données , essentiels au traitement de l’IA, contribuent notablement à ce problème en raison de leur forte demande en énergie, souvent non renouvelable. À quoi s’ajoutent d’énormes quantités d’eau pour contrôler sa température, notamment pendant les saisons estivales.

Pour les experts, la plupart des gens ne sont pas conscients de l'impact environnemental des programmes d'intelligence artificielle comme ChatGPT et selon des études, une seule session de formation de ce modèle consomme l'équivalent de 126 logements pour un an.

Pourquoi l'intelligence artificielle pollue

Parmi les facteurs qui augmentent les émissions de carbone liées à l’utilisation de l’IA figure la formation énergivore requise pour la formation de modèles complexes, tels que les réseaux de neurones profonds.

De plus, l’inférence et le traitement des données génèrent des émissions importantes, notamment lorsque des mesures d’efficacité énergétique ne sont pas mises en œuvre dans le matériel.

Les opérations des centres de données sont également d’importantes sources d’émissions car elles nécessitent une consommation d’énergie élevée pour la maintenance et le refroidissement.

Enfin, la production inévitable de déchets électroniques dérivés d’appareils obsolètes exacerbe également l’impact environnemental.

Et ce, à l’heure où les technologies de l’information représentent entre 5 et 9 % de la consommation mondiale d’électricité et pourraient atteindre 20 % en 2030, selon un rapport du Parlement européen.

Une IA avec des algorithmes plus verts

Les progrès des algorithmes permettant une convergence plus rapide pendant la formation ou nécessitant moins de ressources de calcul pourraient conduire à des économies d'énergie substantielles, ce qui est également essentiel pour réduire la consommation d'eau des centres de données.

À ce stade, les algorithmes verts se divisent en deux courants principaux : ceux axés sur l’efficacité énergétique, qui cherchent à obtenir des résultats optimaux en consommant moins de ressources ; et ceux qui visent à promouvoir la durabilité grâce à l'intelligence artificielle verte .

Aussi connue sous le nom d'IA verte , qui répond au principe des 3 R : réduire, réutiliser et recycler . Et son objectif est d'interpréter les données commerciales grâce à des algorithmes qui prennent en compte un certain nombre de facteurs pour optimiser les processus dans une variété de secteurs, de la logistique au transport.

Il cherche même à être plus efficace dans l'utilisation de l'énergie et des ressources telles que l'eau, dans le but de minimiser la pollution et de relever le défi de faire face aux obstacles qui mettent en danger la durabilité environnementale.

Tandis que l’intégration d’ algorithmes verts dans les infrastructures, les villes intelligentes et les services de cloud computing peuvent potentiellement avoir de multiples applications et avantages.

Autres recommandations

Pour réduire cet impact, les experts proposent également plusieurs stratégies comme le développement de matériel basse consommation , l'utilisation d' énergies renouvelables pour les infrastructures d'exploitation et la quantification précise des émissions.

Ainsi que la gestion du cycle de vie pour étendre l'utilité du matériel et promouvoir la recherche collaborative pour une évolution durable de l'IA et de grands centres de calcul, où sont hébergés une multitude de supercalculateurs prenant en charge ce type de technologies.