Intelligence Artificielle et Sobriété Numérique : Un Équilibre Possible ?

L'essor de l'Intelligence Artificielle (IA) a révolutionné de nombreux domaines, de l'analyse de données à l'automatisation des processus, en passant par la création de solutions innovantes pour les entreprises. Cependant, cette avancée technologique s'accompagne d'une consommation énergétique exponentielle et entre en conflit avec les initiatives visant à réduire l’empreinte numérique et fragilise les stratégies Green IT des DSI.

Selon une étude de l’ADEM, le numérique représente 2,5% de l’empreinte carbone annuelle de la France en 2020, et 10% de sa consommation électrique annuelle. Sans action, les émissions de gaz à effet de serre pourraient augmenter de plus de 45% d’ici 2030. D’autant plus qu’il faut souligner un usage déraisonné et parfois abusif de tous les services de génération de texte, d’images ou de vidéos. Il devient donc impératif pour les entreprises de repenser leur stratégie numérique en urgence.

Comment concilier la puissance de l'IA avec une approche plus responsable et durable ?

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Les Enjeux énergétiques de l'IA

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L'entraînement des modèles d'IA, notamment ceux basés sur l'apprentissage profond, repose sur des infrastructures informatiques très gourmandes en énergie. Par exemple, l'entraînement d'un modèle de traitement du langage naturel peut émettre plusieurs tonnes de CO2, soit l'équivalent de plusieurs allers-retours transatlantiques en avion. Cette consommation est d'autant plus préoccupante que l'usage de l'IA se généralise à travers tous les secteurs.

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Optimiser l'IA pour réduire son impact environnemental

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Pour réduire l'empreinte écologique de l'IA, plusieurs stratégies peuvent être mises en place :

• Modèles plus sobres : L'optimisation des algorithmes et la réduction du nombre de paramètres peuvent améliorer l'efficacité énergétique des modèles.
• Approche "TinyML" : Cette technique (Tiny Machine Learning) consiste à déployer des modèles d'IA directement sur des appareils embarqués de faible puissance, limitant ainsi les besoins en calcul et en transfert de données. Par exemple, le edge computing, privilégie le traitement local plutôt que sur le cloud pour réduire la consommation d'énergie. Il est idéal pour l’Iot (Internet des Objets), les capteurs intelligents et les systèmes autonomes.
• Utilisation d'infrastructures vertes : Une solution est le recours à des data centers plus écologiques en termes de consommation d’énergie ou en utilisant des systèmes de refroidissement innovants comme le recyclage de la chaleur pour le chauffage des bâtiments.
• Apprentissage frugal : Plutôt que de recourir à d'innombrables données pour entraîner un modèle, certaines approches visent à réduire la redondance et optimiser la qualité des données exploitées. Le choix entre Deep Learning et Machine Learning doit être raisonné pour éviter une consommation excessive de ressources.

Malgré ces premiers efforts, la consommation de l’IA reste bien supérieure à celle des recherches classiques sur Internet. Pourtant, l’IA peut également jouer un rôle dans la transition écologique, puisque certaines entreprises l’exploitent pour améliorer l’efficacité énergétique et réduire les émissions de CO2 dans divers secteurs. L’impact environnemental de l’IA dépend donc avant tout de son usage. Une régulation des usages, passant par une prise de conscience est donc primordial. Un enjeu majeur est donc une sensibilisation généralisée non seulement des développeurs mais aussi des entreprises et du grand-public.

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Notre engament pour une IA Responsable

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En tant que Junior-Entreprise formé d’étudiants ingénieurs responsables, nous sommes conscients du premier rôle que nous jouons dans cette démarche de sobriété numérique et cherchons à implémenter dans les projets des services d’IA françaises. Ainsi, à ETIC, plusieurs solutions autour d’IA optimisées et écoresponsables sont adoptées autour des axes clés suivant :

• L'écoconception des services numériques et développement d’outils sobres : Réduction de la complexité algorithmique, optimisation de modèles d’IA et limitation du stockage inutile. Expérimentation et développement des approches plus frugales et efficientes pour leurs clients.
• Sensibilisation et formation : Accompagnement des entreprises partenaires vers des solutions plus respectueuses de l’environnement. Intégration des critères éco-responsables dans nos prestations IA.
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Exemples de prestations proposées chez ETIC tournées autour du Green IA :

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• Audit et diagnostic carbone des infrastructures et processus industriels ;
• Optimisation énergétique et choix de matériaux durables ;
• Développement de modèles numériques pour simuler l’impact environnemental des projets ;
• Accompagnement à la certification environnementale (ISO 14001, Bilan Carbone …) ;

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Vers un Numérique Durable

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L'IA et la sobriété numérique ne sont donc pas incompatibles. L’avenir du numérique repose sur un équilibre entre innovation et responsabilité écologique. À travers ces initiatives, ETIC souhaite inspirer les entreprises et les étudiants à adopter des pratiques responsables pour un avenir numérique plus durable.

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