Comment gérer la demande d’énergie de l’IA – aujourd’hui, demain et à l’avenir.

• La puissance de calcul nécessaire pour soutenir l’essor de l’IA double environ tous les 100 jours.
• Il est impératif que nous équilibrions la progression de l’IA avec les impératifs de durabilité.
• Il y a des mesures que nous pouvons prendre immédiatement – et des bases que nous pouvons poser aujourd’hui et qui porteront leurs fruits à l’avenir – pour gérer l’IA et la transition verte.

À une époque où la société est impressionnée par les progrès rapides de l’intelligence artificielle (IA), l’empreinte environnementale de ces progrès reste souvent négligée. Les impacts écologiques importants de l’IA exigent attention et action.

Pour que l’IA réalise son potentiel de transformation, offrant des niveaux de productivité sans précédent et améliorant le bien-être de la société, elle doit évoluer de manière durable.

Au cœur de ce dilemme se trouve la forte demande d’énergie de l’écosystème de l’IA, qui englobe tout, du matériel aux protocoles de formation et aux techniques opérationnelles.

IA et demande d’énergie

Remarquablement, la puissance de calcul nécessaire pour soutenir l’essor de l’IA double environ tous les 100 jours. Pour décupler l’efficacité des modèles d’IA, la demande de puissance de calcul pourrait être multipliée par 10 000. L’énergie nécessaire à l’exécution des tâches d’IA s’accélère déjà avec un taux de croissance annuel compris entre 26 % et 36 %. Cela signifie que d’ici 2028, l’IA pourrait utiliser plus d’énergie que l’ensemble du pays islandais en 2021.

Le cycle de vie de l’IA a un impact sur l’environnement en deux étapes clés : la phase d’entraînement et la phase d’inférence. Dans la phase d’entraînement, les modèles apprennent et se développent en digérant de grandes quantités de données. Une fois formés, ils entrent dans la phase d’inférence, où ils sont appliqués pour résoudre des problèmes du monde réel. À l’heure actuelle, l’empreinte environnementale est divisée, la formation représentant environ 20 % et l’inférence se taillant la part du lion à 80 %. À mesure que les modèles d’IA gagnent du terrain dans divers secteurs, le besoin d’inférence et son empreinte environnementale augmenteront.

Pour aligner les progrès rapides de l’IA sur l’impératif de durabilité environnementale, une stratégie méticuleusement planifiée est essentielle. Cela englobe des actions immédiates et à court terme tout en jetant les bases d’une durabilité à long terme.

La vue immédiate : réduire la demande d’énergie de l’IA aujourd’hui

Des recherches émergent sur les mesures concrètes que nous pouvons prendre aujourd’hui pour aligner les progrès de l’IA sur la durabilité. Par exemple, le plafonnement de la consommation d’énergie pendant les phases d’entraînement et d’inférence des modèles d’IA présente une voie prometteuse pour réduire la consommation d’énergie de l’IA de 12 % à 15 %, avec un petit compromis sur le temps nécessaire pour terminer les tâches avec des GPU qui devraient prendre environ 3 % de plus.

Une autre tactique efficace est l’optimisation de la planification pour les économies d’énergie. L’adaptation des charges de travail de l’IA aux périodes de faible demande d’énergie, comme l’exécution de tâches plus courtes pendant la nuit ou la planification de projets plus importants pour les mois les plus froids, là où l’utilisation de climatiseurs est répandue, peut également entraîner des économies d’énergie substantielles.

Enfin, l’utilisation de centres de données partagés et de ressources de cloud computing au lieu de la mise en service individuelle d’infrastructures privées peut centraliser les tâches de calcul dans des infrastructures collectives et réduire la consommation d’énergie associée aux opérations d’IA. Cela peut également entraîner des économies financières sur l’équipement et potentiellement des factures d’énergie, en particulier lorsque les ressources sont stratégiquement situées dans des zones où les coûts énergétiques sont moins élevés.

À court terme : mettre l’IA au service de la transition énergétique

Au-delà des mesures immédiates, l’accent à court terme devrait être mis sur l’exploitation des capacités propres à l’IA pour favoriser la durabilité. L’IA, bien utilisée, peut être un outil puissant pour atteindre l’objectif ambitieux de tripler la capacité d’énergie renouvelable et de doubler l’efficacité énergétique d’ici la fin de la décennie, établi lors de la Conférence des Nations Unies sur les changements climatiques (COP28) de l’année dernière.

L’IA soutient les efforts de transition climatique et énergétique de multiples façons. Il nous aide à développer de nouveaux matériaux pour les technologies d’énergie propre, par exemple, et à optimiser les parcs solaires et éoliens. L’IA peut nous aider à renforcer les capacités de stockage d’énergie, à améliorer les processus de capture du carbone, à améliorer les prévisions climatiques et météorologiques pour une meilleure planification énergétique, et également à catalyser de nouvelles percées dans les sources d’énergie verte comme la fusion nucléaire.

En exploitant stratégiquement l’IA pour améliorer notre paysage des énergies renouvelables, l’avenir de l’IA promet non seulement de devenir vert dans ses propres opérations, mais aussi de contribuer à la construction d’un monde plus durable pour les générations à venir.

Le long terme : IA et informatique quantique

À long terme, favoriser la synergie entre l’IA et les technologies quantiques en plein essor est une stratégie essentielle pour orienter l’IA vers le développement durable. Contrairement à l’informatique traditionnelle, où la consommation d’énergie augmente avec l’augmentation de la demande de calcul, l’informatique quantique présente une relation linéaire entre la puissance de calcul et la consommation d’énergie. De plus, la technologie quantique a le potentiel de transformer l’IA en rendant les modèles plus compacts, en améliorant leur efficacité d’apprentissage et en améliorant leur fonctionnalité globale, le tout sans l’empreinte énergétique substantielle qui est devenue une norme préoccupante dans l’industrie.

La réalisation de ce potentiel nécessite un effort collectif impliquant le soutien du gouvernement, l’investissement de l’industrie, la recherche universitaire et l’engagement du public. En fusionnant ces éléments, il est possible d’envisager et d’établir un avenir où les progrès de l’IA se font en harmonie avec la préservation de la santé de la planète.

Alors que nous nous trouvons à l’intersection de l’innovation technologique et de la responsabilité environnementale, la voie à suivre est claire. Il appelle à un effort collectif pour embrasser et favoriser l’intégration de la durabilité au cœur du développement de l’IA. L’avenir de notre planète dépend de cet alignement crucial. Nous devons agir de manière décisive et collaborative.

Article écrit par :

- Beena Ammanath - Membre du conseil d’administration, Centre for Trustworthy Technology

Sources : World Economic Forum