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L'impact environnemental de l'intelligence artificielle : enjeux et solutions

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Chapitre 4 Leçon 5
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Cette leçon explore l'impact environnemental de l'intelligence artificielle, en détaillant ses coûts énergétiques et ses potentiels d'optimisation écologique. Découvrez comment le secteur du numérique, dont l'IA, influence les émissions de gaz à effet de serre et quelles sont les pistes pour une IA responsable et durable.

Détails de la leçon

Description de la leçon

La leçon aborde de façon structurée la réalité écologique de l'intelligence artificielle, en contrant l'idée reçue d'une technologie purement immatérielle. L'intervenant présente des données marquantes, telles que l'émission de CO2 générée par l'entraînement de grands modèles d'IA et la consommation réelle d'eau associée à l'utilisation quotidienne des intelligences artificielles. L'emphase est mise sur la matérialité de l'IA, une industrie énergivore, dépendante de data centers fonctionnant en continu et nécessitant des ressources rares.

Le contenu expose le paradoxe écologique, illustrant comment l'IA, bien qu'étant un problème en termes de consommation de ressources, peut aussi devenir un puissant levier pour la transition écologique. Plusieurs cas d'usage illustrent la capacité de l'IA à optimiser des secteurs fortement émetteurs : équilibrage temps réel des réseaux électriques via le smart grid, fluidification du trafic routier pour limiter la pollution, ou encore réduction du gaspillage industriel par l'optimisation des chaînes de production.

Enfin, le module met en perspective deux courants majeurs de l'IA : la 'Red AI', basée sur la performance maximale sans considération écologique, et la 'Green AI', qui privilégie la sobriété et une utilisation raisonnée des ressources. L'ensemble conduit à souligner la nécessité d'un arbitrage équilibré entre utilité sociale de l'IA et limitation de son empreinte écologique.

Objectifs de cette leçon

Comprendre l'empreinte carbone réelle de l'IA ;
Identifier les enjeux environnementaux liés à l'entraînement et à l'utilisation des modèles d'IA ;
Découvrir comment l'IA peut contribuer à l'optimisation écologique d'autres secteurs ;
Différencier les approches 'Red AI' et 'Green AI' ;
Promouvoir des pratiques responsables autour du numérique.

Prérequis pour cette leçon

Notions de base sur l'intelligence artificielle, compréhension générale de l'environnement numérique et de ses impacts énergétiques. Une sensibilité aux questions de développement durable est un atout.

Métiers concernés

Métiers liés à la data science, à l'intelligence artificielle et à la gestion environnementale, secteur des énergies renouvelables, urbanisme, gestion industrielle, métiers du développement durable et recherche en modélisation climatique.

Alternatives et ressources

Exploration de solutions telles que les modèles d’IA optimisés (quantization, pruning), l'IA embarquée, ou l'utilisation de logiciels open source visant la sobriété numérique. D'autres outils de modélisation comme le calcul distribué plus écologique ou l'analyse collaborative des données peuvent aussi être envisagés.

Questions & Réponses

L'intelligence artificielle nécessite des ressources informatiques considérables, tant lors de l'entraînement initial des modèles que pour l'inférence au quotidien. Cela implique de grandes quantités d'énergie pour alimenter les data centers, refroidir les infrastructures, et produire les puces électroniques, ce qui confère à l'IA une empreinte écologique significative.
L’IA est capable d’optimiser la gestion de systèmes complexes, tels que les réseaux électriques ou les chaînes industrielles, permettant ainsi de limiter le gaspillage de ressources et de réduire les émissions de gaz à effet de serre dans des secteurs fortement polluants.
La 'Red AI' privilégie la performance brute grâce à des modèles toujours plus grands, sans se soucier de leur consommation énergétique. À l’inverse, la 'Green AI' vise à développer des systèmes optimisés, plus petits et plus écologiques, capables de réaliser leurs tâches en minimisant l’impact environnemental.