EN BREF Croissance exponentielle de la consommation d’énergie due à l’IA générative. Sur les missions carbone, les DSI commencent à intégrer l’impact de l’IA dans leur Scope 3. Exemples d’entreprises, comme Klarna, qui adoptent des pratiques de gouvernance de l’IA. Importance d’utiliser des fournisseurs de cloud pour optimiser l’usage énergétique. Choisir le modèle d’IA approprié pour chaque tâche afin de réduire la consommation. Hiérarchiser les cas d’usage en fonction de leur impact et de leur nécessité.

Face à la croissance exponentielle de la consommation d’énergie liée à l’intelligence artificielle (IA), les responsables de systèmes d’information (DSI) explorent des stratégies pour atténuer son impact environnemental tout en tirant profit des avantages de la technologie. Trois approches se distinguent : 1. utiliser des fournisseurs fiables pour optimiser l’efficacité énergétique des services d’IA, 2. choisir le modèle adapté à chaque tâche pour minimiser la consommation d’énergie, et 3. hiérarchiser les cas d’usage afin de privilégier ceux offrant le meilleur rapport coût-bénéfice en matière d’empreinte carbone. Ces initiatives visent à concilier innovation technologique et objectifs de développement durable.

L’intelligence artificielle générative (IA) est en pleine expansion et offre des opportunités considérables dans le domaine de l’innovation, mais elle soulève également des questions sur son impact environnemental. En intégrant des principes de développement durable aux applications de l’IA, les entreprises peuvent maximiser les bénéfices de cette technologie tout en minimisant son empreinte écologique. Cet article explore trois stratégies clés pour réussir cette synergie : l’optimisation de l’utilisation des ressources, l’adoption des modèles d’IA appropriés et la hiérarchisation des cas d’usage.

Optimiser l’utilisation des ressources

Le premier pas vers une intégration harmonieuse de l’IA et du développement durable est de maximiser l’efficacité énergétique. Les systèmes d’IA nécessitent une puissance de calcul considérable, souvent synonyme d’une consommation énergétique élevée. Une façon de compenser cet impact est d’utiliser des services cloud qui centralisent les demandes d’inférence. Plus le nombre d’utilisateurs d’un même service est élevé, plus l’efficacité globale s’améliore.

Les départements informatiques (DSI) doivent aussi poser des questions clés aux fournisseurs de services cloud. Les interrogations devraient porter sur la manière dont les modèles sont entraînés, ainsi que sur les méthodes de consommation d’énergie lors de l’inférence. L’amélioration de l’utilisation des ressources peut considérablement réduire l’empreinte carbone de l’organisation. Pour en savoir plus sur l’importance de l’optimisation des ressources, consultez cet article sur le site CIO Online.

Adopter les modèles d’IA appropriés

Une autre stratégie efficace consiste à utiliser les modèles d’IA les plus adaptés pour chaque tâche spécifique. Parfois, des modèles plus petits et moins gourmands en ressources peuvent accomplir des tâches tout aussi bien que de grands modèles. Par exemple, dans le cas d’une entreprise développant un assistant virtuel, il peut être intéressant d’utiliser un modèle léger qui consomme moins d’énergie, tout en étant efficace pour le traitement requis.

Cela nécessite également une évaluation minutieuse des différentes étapes du processus. Par exemple, une tâche complexe peut nécessiter l’usage d’un modèle avancé comme GPT-4, tandis qu’une phase moins exigeante pourrait parfaitement être exécutée par un modèle simplifié. En adoptant cette approche, les entreprises peuvent non seulement réduire leur consommation d’énergie, mais également améliorer leur performance opérationnelle.

Hiérarchiser les cas d’usage

La hiérarchisation des cas d’usage d’intelligence artificielle est essentielle pour équilibrer les bénéfices et les coûts en carbone. Le DSI doit établir des lignes directrices claires sur les applications d’IA et n’en recommander que celles qui créent un bénéfice net, en termes d’économie d’énergie ou d’importants gains de temps. Certains outils, comme Copilot, peuvent offrir des avantages significatifs dans le domaine juridique, mais pas nécessairement pour des tâches moins critiques comme la gestion des courriels.

Ainsi, il est crucial de comparer l’empreinte carbone des outils d’IA à leurs bénéfices potentiels. Pour chaque cas d’utilisation, une analyse rigoureuse permet d’évaluer si l’usage d’IA est pertinent, et ceci peut s’effectuer en posant directement des questions aux fournisseurs sur l’impact écologique de leurs solutions.

En conclusion, l’intégration de l’IA générative et du développement durable nécessite une approche globale et proactive. En optimisant l’utilisation des ressources, en choisissant les modèles d’IA appropriés et en hiérarchisant les cas d’usage, les entreprises peuvent naviguer dans ce paysage complexe tout en contribuant à un avenir durable. Pour explorer davantage ce sujet et découvrir les défis et opportunités de l’IA face au changement climatique, consultez des articles comme celui du Happy Calyx Farmer.

Dans le monde actuel, où l’usage de l’intelligence artificielle (IA) explose, il est crucial de trouver des moyens pour aligner cette technologie avec les objectifs de développement durable. Plusieurs entreprises explorent des stratégies efficaces pour y parvenir.

Martin Elwin, directeur de l’ingénierie chez Klarna, explique : « Nous sommes déjà des utilisateurs avancés de l’IA, et l’une des choses que nous recommandons est d’utiliser l’IA, en particulier l’inférence, par l’intermédiaire de fournisseurs optimisés. Cela permet d’améliorer le taux d’utilisation des ressources et de réduire notre empreinte carbone globale. » Sa société a efficacement mis en œuvre des lignes directrices pour s’assurer que chaque étape d’un projet utilise le modèle d’IA le plus approprié, contribuant ainsi à une meilleure gestion des ressources énergétiques.

Srini Koushik, président de l’IA chez Rackspace Technology, renchérit : « Lorsqu’il s’agit de hiérarchiser les cas d’usage, il est essentiel de ne pas se laisser emporter par toutes les promesses de l’IA. Certaines applications, comme la rédaction d’emails, n’apportent pas une valeur suffisante au regard des coûts environnementaux qu’elles engendrent. Au contraire, des services comme le juridique peuvent bénéficier grandement de l’utilisation de l’IA. » Il préconise de fixer des lignes directrices claires dès le départ pour évaluer l’impact carbone des outils utilisés.

De son côté, Niklas Sundberg, chief digital officer de Kuehne+Nagel, souligne l’importance de la transparence. « Nous devons aller vers un modèle où chaque intelligence artificielle pourrait indiquer son empreinte carbone. Imaginer que l’on puisse demander à un assistant IA quelle est l’empreinte carbone d’une tâche spécifique serait révolutionnaire », déclare-t-il. Selon lui, cela aiderait à établir un lien clair entre l’impact environnemental et les applications de l’IA.

Ces témoignages mettent en lumière l’importance d’une gestion réfléchie et stratégique de l’intelligence artificielle. En intégrant des pratiques durables dans leur utilisation de l’IA générative, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais aussi contribuer à un avenir plus durable.