Trois stratégies pour harmoniser l’intelligence artificielle générative avec les principes du développement durable

Face à la croissance exponentielle de la consommation d’énergie liée à l’usage de l’intelligence artificielle (IA) générative, les responsables informatiques (DSI) doivent adopter des approches durables. Voici trois stratégies clés :

1. Utiliser un grand fournisseur : S’appuyer sur des environnements d’inférence de fournisseurs de services cloud peut optimiser l’utilisation des ressources, réduisant ainsi l’empreinte carbone.
2. Choisir le modèle approprié : Évaluer chaque étape d’un projet pour sélectionner le modèle d’IA le plus adapté, permettant une utilisation efficace de l’énergie tout au long du processus.
3. Hiérarchiser les cas d’usage : Classer les cas d’utilisation par ordre de priorité pour s’assurer que les bénéfices liés à l’IA justifient son coût énergétique, tout en établissant des lignes directrices claires.

L’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) générative soulève des défis et des opportunités considérables dans divers secteurs d’activité. L’un des principaux défis est de minimiser son impact environnemental tout en maximisant son efficacité. La nécessité d’aligner l’IA générative avec les principes du développement durable devient de plus en plus pressante. Cet article explore trois stratégies clés permettant d’harmoniser ces deux mondes, tout en fournissant des perspectives sur la manière dont les professionnels de l’informatique et les entreprises peuvent intégrer ces initiatives dans leur approche globale. Ces stratégies se concentrent sur l’optimisation des ressources, la sélection des modèles appropriés et la hiérarchisation des cas d’usage.

Optimiser l’utilisation des ressources

Une des premières étapes pour réduire l’empreinte carbone de l’IA générative est d’optimiser l’utilisation des ressources nécessaires à son fonctionnement. L’utilisation des fournisseurs cloud qui se concentrent sur l’efficacité énergétique et la durabilité est essentielle. En prenant des décisions quant à l’endroit où exécuter les algorithmes IA, les entreprises peuvent réduire considérablement leur consommation d’énergie.

Choisir le bon fournisseur

Il est conseillé de sélectionner des fournisseurs qui mettent en œuvre des infrastructures écoénergétiques et qui disposent de réglementations strictes concernant la durabilité. En sollicitant des informations sur leur processus d’entraînement des modèles et leur méthode d’inférence, les entreprises peuvent mieux comprendre l’impact écologique de l’IA générative. Par exemple, il est pertinent de demander des rapports sur l’usage énergétique, afin de mieux saisir quelle part de cet usage doit être attribuée spécifiquement à l’entreprise.

Mutualisation des ressources

Au-delà de la sélection des fournisseurs, la mutualisation des ressources entre différentes parties prenantes est cruciale. Plus le nombre d’utilisateurs d’un service est élevé, plus l’efficacité énergétique des plateformes cloud est améliorée. Les entreprises doivent donc envisager des solutions qui favorisent un usage collectif des ressources en IA, permettant d’optimiser l’empreinte carbone globale de chaque usage individuel.

Utiliser le modèle adapté à chaque enjeu

Une autre stratégie efficace consiste à choisir le modèle d’IA le plus adapté pour chaque application spécifique. Plutôt que d’adopter une solution universelle, les organisations peuvent évaluer les besoins de chaque projet pour utiliser des modèles qui consomment moins de ressources.

Évaluer les besoins spécifiques

Chaque tâche nécessite un niveau d’intervention différent. Par exemple, un assistant d’intelligence artificielle destiné à générer des courriels nécessite moins de puissance de calcul qu’un système chargé de réaliser des analyses complexes. Cela permettra aux équipes d’utiliser des modèles plus petits, moins énergivores, pour des tâches qui ne nécessitent pas une grande capacité de traitement.

Évoluer vers des modèles plus efficaces

Des avancées récentes dans les architectures d’IA permettent d’utiliser des modèles avec des paramètres réduits, tout en maintenant un niveau de performance adéquat. Ces approches, telles que l’utilisation de modèles pré-entraînés pour des spécialités de niche, peuvent réduire la consommation d’énergie tout en garantissant une précision pertinente.

Hiérarchiser les cas d’usage

La hiérarchisation des cas d’usage est essentielle pour s’assurer que les investissements dans l’IA sont justifiés au niveau des avantages qu’ils procurent par rapport à leur empreinte écologique. Ce processus implique d’évaluer l ανάγκη pour chaque application en fonction de son impact environnemental et de ses avantages potentiels.

Atteindre une répartition équilibrée

Il est impératif que les DSI (Directeurs des Systèmes d’Information) prennent le temps de dresser un panorama complet des cas d’utilisation. Il doit être mis en évidence que certains cas, tels que la génération de contenus simples, n’apportent pas suffisamment de valeur pour justifier leur coût en carbone, tandis que d’autres, comme les analyses d’impact environnemental, peuvent réellement compenser l’investissement initial et générer des bénéfices à long terme.

Définir des lignes directrices claires

Les entreprises ont tout intérêt à établir des lignes directrices et des critères mesurables pour évaluer l’impact des outils d’IA. En fixant des normes claires dès le départ, les DSI peuvent éviter des dépenses inutiles et garantir que les cas d’usage sélectionnés apportent une valeur tangible. Par conséquent, il devient crucial de traquer et de mesurer l’empreinte carbone pour chaque projet d’IA, facilitant ainsi une gestion optimisée des ressources.

Les entreprises doivent naviguer avec soin entre l’innovation technologique et la nécessité de préserver l’environnement. En intégrant ces stratégies pour aligner l’IA générative avec les principes du développement durable, elles peuvent non seulement réduire leur empreinte carbone, mais aussi devenir des acteurs de changement dans leur domaine respectif. Ces efforts contribueront à renforcer leur positionnement en matière de durabilité tout en facilitant l’adoption de technologies de pointe.

Martin Elwin, directeur de l’ingénierie chez Klarna, affirme que l’une des meilleures approches pour réduire l’impact de l’IA générative est d’opter pour des fournisseurs optimisés. «Nous recommandons d’utiliser l’IA, notamment pour l’inférence, via des fournisseurs qui ont des infrastructures performantes et scalables. Cela permet d’améliorer l’utilisation des ressources et de diminuer l’empreinte carbone globale de notre organisation», indique-t-il. Il souligne l’importance de collaborer avec des partenaires qui maximisent l’efficacité énergétique de leurs services.

Srini Koushik, président de l’IA chez Rackspace Technology, renchérit sur l’importance de choisir le modèle approprié pour chaque tâche. «Nous avons observé que l’efficacité réside dans l’adaptation des modèles selon les besoins spécifiques de chaque étape. Par exemple, utiliser un modèle de taille inférieure pour des tâches simples est non seulement efficace, mais réduit également la consommation d’énergie», explique-t-il. Il rappelle que des choix judicieux peuvent faire une grande différence dans les coûts d’énergie.

Niklas Sundberg, chief digital officer de Kuehne+Nagel, évoque l’importance de hiérarchiser les cas d’usage. Il précise que tous les employés ne nécessitent pas les mêmes outils d’IA. Il remarque que «les services juridiques tirent profit de l’IA générative, mais des cas comme la rédaction de courriels ne justifient pas toujours le coût et l’empreinte carbone engendrés», ajoute-t-il. Pour lui, établir des lignes directrices claires dès le début peut éviter des déceptions et aider à prioriser les initiatives les plus impactantes sur le plan environnemental.