4 voies vers une IA durable

La vitesse de la connexion Internet au site distant peut bien entendu atténuer les problèmes de latence. Verne Global Islande, l’un des fournisseurs islandais de Deepl, prétend être le site d’interconnexion pour tous les systèmes de câbles sous-marins à destination et en provenance de l’Islande, avec une connectivité fibre redondante et de grande capacité vers l’Europe et les États-Unis.

Une autre considération, explique Stent, est de savoir si un centre de données « renouvelable » utilise les GPU ou les unités de traitement tensoriels (TPU) les plus récents et les plus efficaces. Dans le cas contraire, il pourrait finir par consommer plus d’énergie que dans un centre de données alimenté de manière conventionnelle, mais plus moderne. Ce n’est pas un problème pour Deepl, car il héberge ses propres serveurs « ultramodernes » dans ses installations de colocalisation, explique Simon.

N’utilisez pas du tout l’IA

Même si l’IA génère du buzz parmi les employés et les clients, elle pourrait s’avérer excessive si d’autres approches étaient plus faciles à mettre en œuvre et avaient moins d’impact sur l’environnement. « Demandez toujours si l’IA/ML convient à votre charge de travail », recommande AWS dans ses directives de développement durable. « Il n’est pas nécessaire d’utiliser une IA à forte intensité de calcul alors qu’une approche plus simple et plus durable pourrait tout aussi bien réussir. Par exemple, l’utilisation du ML pour acheminer les messages IoT peut être injustifiée ; vous pouvez exprimer la logique avec un moteur de règles.

Outre les considérations environnementales, Plex n’est pas en mesure d’investir des millions de dollars en calcul dans la formation des plus grands modèles. « Il s’agit d’être décousu et de s’assurer de bien réfléchir à tout et de ne pas se contenter de dépenser de l’argent pour résoudre le problème », explique Weston.

La société de jeux en ligne Mino Games utilise DataGPT, qui intègre des analyses, une base de données de mise en cache, ainsi que des processus d’extraction, de traduction et de chargement (ETL) pour accélérer les requêtes, telles que les nouvelles fonctionnalités à offrir aux joueurs. Diego Cáceres, responsable de l’analyse des données, appelle à la prudence quant au moment d’utiliser l’IA. « Formulez soigneusement le problème commercial et déterminez si des calculs simples suffisent », dit-il.

Des défis permanents

Outre le coût de mise en œuvre d’une IA durable au sein d’une charge de travail distribuée basée sur le cloud, déterminer quelle charge de travail consomme de l’énergie est un problème, explique Yugal Joshi, associé du cabinet de conseil Everest Group. En conséquence, dit-il, la plupart des entreprises se concentrent d’abord sur les résultats commerciaux issus de l’IA, et ensuite seulement sur la durabilité.

Un autre défi, explique Gamazaychikov de Salesforce, consiste à obtenir des informations des développeurs sur l’empreinte carbone de leurs modèles d’IA fondamentaux. Avec l’ajout de réglementations émanant de sources telles que l’Union européenne et la Securities and Exchange Commission des États-Unis, « si les entreprises ne divulguent pas déjà leurs chiffres, elles devront commencer à le faire bientôt », dit-il.

Un autre problème encore est l’attrait de percées spectaculaires basées sur l’IA, quel qu’en soit le coût pour l’environnement.

« Certaines entreprises disent ‘Je veux être durable’, mais elles veulent aussi être connues pour l’excellence de leur IA, et leurs employés veulent faire quelque chose de transformationnel », explique Stent du Colby College. « Jusqu’à ce que les pressions financières obligent leurs efforts en matière d’IA à devenir plus efficaces », dit-elle, « quelque chose d’autre les éloignera du développement durable ».