Développement durable : Comment rendre l’IA plus verte en 4 étapes simples ?
Optimisation des Architectures et Modèles d’IA
Le développement d’une intelligence artificielle (IA) plus respectueuse de l’environnement peut débuter par la refonte de ses architectures fondamentales. En se concentrant sur des modèles d’IA spécialisés plutôt que sur des solutions polyvalentes, il est possible de réduire la puissance nécessaire à leur fonctionnement. Utiliser des architectures qui éliminent les calculs inutiles et mobilisent des composants plus efficaces permet de diminuer la consommation d’énergie. De plus, s’appuyer sur des logiciels libres ou des modèles d’IA pré-entraînés peut réduire considérablement les besoins en ressources de calcul nouvelles.
Limitation de la Consommation de Données
La gestion rigoureuse des données est un autre pilier essentiel de l’économie d’énergie. Réduire la taille des ensembles de données utilisés pour l’entraînement des modèles d’IA peut considérablement abaisser l’énergie consommée. En optimisant la précision des modèles tout en réduisant leur envergure, il est possible de maintenir une performance élevée sans mobiliser des quantités excessives de puissance de calcul.
Utilisation de l’Énergie Renouvable pour les Datacenters
Choisir de localiser les opérations d’IA dans des datacenters alimentés par des sources d’énergie renouvelable est une démarche de plus en plus courante. Que ce soit via l’énergie géothermique, solaire, ou éolienne, le recours à des sources propres peut réduire significativement l’empreinte carbone des activités liées à l’IA. Il est également pertinent d’exploiter les avantages climatiques de certains lieux qui permettent de diminuer naturellement la température des serveurs et de réduire l’utilisation des systèmes de refroidissement énergivores.
Évaluation de la Nécessité de l’IA
Le recours à l’intelligence artificielle n’est pas toujours indispensable. Dans bien des cas, des méthodes plus simples et plus traditionnelles peuvent s’avérer tout aussi efficaces et beaucoup moins énergivores. Avant de décider de mettre en œuvre des solutions d’IA, les entreprises devraient scrupuleusement évaluer si les problèmes à résoudre requièrent effectivement des technologies de pointe, ou si des approches moins complexes pourraient suffire. Ainsi, une démarche réfléchie permet de choisir la solution la plus respectueuse de l’environnement sans compromettre les résultats attendus.
