IA : outil d’innovation ou frein à la sobriété énergétique ?

Face à l’augmentation exponentielle de la digitalisation et du volume de données, les entreprises de la Tech se retrouvent au centre des défis de la transition écologique. La croissance constante de ces secteurs, nécessite une consommation d’énergie toujours plus importante pour se développer et innover. Cependant, le rapport établi en 2022 par le GIEC est sans précédent, nous devons réduire drastiquement notre consommation énergétique pour réduire l’impact environnemental humain. Alors, comment concilier décarbonation et maintien de l’innovation pour atteindre la sobriété numérique ? Comment optimiser ces technologies pour avoir un impact significatif sur l’environnement, enjeu majeur du XXIe siècle ?

Qu’est-ce que la sobriété numérique

La sobriété numérique est une approche visant à minimiser les impacts environnementaux et sociaux négatifs de l’usage de la technologie en promouvant l’efficacité, la frugalité et la durabilité. Elle implique un emploi responsable et conscient de ces outils pour répondre aux besoins réels, sans gaspiller les ressources naturelles et sans causer de dommage sur l’environnement. Lorsqu’on parle de sobriété numérique, nous parlons intrinsèquement d’efficacité énergétique qui est un aspect clé de la sobriété. Il s’agit d’exploiter les technologies de manière plus efficiente. Par exemple, les centres de données peuvent recourir à des outils de gestion de l’énergie pour optimiser leur consommation d’électricité et réduire les coûts. La frugalité est également un élément-clé de cette sobriété. Il s’agit d’une approche minimaliste, qui implique de ne posséder que les appareils nécessaires et de s’en servir de manière efficace. Par exemple, les utilisateurs peuvent choisir de ne pas remplacer les appareils en bon état avec des modèles plus récents, ou de ne pas acheter de nouveaux appareils inutiles.

La consommation du numérique 

Selon une infographie publiée dans Le Monde, nous constatons que 4% des émissions de gaz à effet de serre dans le monde proviennent du numérique, ce qui représente 2 fois plus que le transport aérien et cette tendance n’est pas prête à s’arrêter. En effet, selon les estimations et les projections ce chiffre devrait presque doubler en 2025 pour atteindre 7,6%

L’innovation technologique, tractée par le numérique, a un coût pour notre planète, il est important de le prendre en compte et d’optimiser les processus pour réduire au maximum ses impacts. Avec l’augmentation du prix de l’énergie et les enjeux climatiques, il est plus que jamais nécessaire d’optimiser les processus et de réduire notre consommation sur les outils les plus consommateurs.

Le paradoxe entre la course à la puissance technologique et sobriété numérique

L’innovation technologique est un moteur de développement économique et social très important. Il existe une contradiction entre l’innovation et la sobriété numérique. Les avancées technologiques ont permis d’améliorer les conditions de vie et de travail, mais elles ont également entraîné une consommation accrue de ressources, une production accrue de déchets et une augmentation des émissions de gaz à effet de serre. 

Nous pouvons prendre l’exemple des microprocesseurs. En effet, tous les deux ans, selon la loi empirique de Moore, le nombre de transistors dans un processeur double au vu des avancées technologiques en termes de gravure et d’efficience. Mais a contrario, la demande en puissance de calcul augmente à la même vitesse donc nous augmentons notre efficacité énergétique d’un côté, mais nous augmentons aussi notre demande en puissance de calcul de l’autre. 

Il est important de concilier l’innovation technologique et la sobriété numérique afin de garantir un développement économique et écologique sain et cela passe par la mise en place de technologies plus durables et plus efficaces, en développant des modèles qui encouragent les comportements respectueux de l’environnement. L’intelligence artificielle doit jouer un rôle clé dans la résolution de ce paradoxe. 

Et L’intelligence artificielle dans tout ça ? 

D’un côté, l’intelligence artificielle et notamment le machine learning et le deep learning consomment beaucoup d’énergie et polluent de manière importante par leurs entraînements et par leurs utilisations. Les émissions pour l’entraînement d’un modèle de machine learning vont en effet de 18 kg eq CO2 à 284T eq CO2 en fonction du modèle. Le modèle le plus couramment utilisé, sans paramétrage spécifique, émet 652 kg eq CO2, soit environ un aller Paris-Hong Kong en avion, ou 2500 km en voiture… Et, avec l’arrivée des IA conversationnelles comme ChatGPT, la demande énergétique au développement de ses outils ne va faire que croître de façon exponentielle.
D’autre part, l’emploi de ces technologies d’IA peut permettre d’optimiser les processus de production, les systèmes d’énergie et les systèmes de transport, afin de les rendre plus efficaces, efficients et plus durables.

Article de presse : la sobriété des algorithmes de reconnaissance du langage en question : source

Pour garantir un développement durable, il est important de concilier l’innovation technologique et la sobriété en optimisant les processus, mais aussi en s’intéressant à la frugalité et à la sobriété des IA.

Le choix du modèle d’IA est donc primordial pour réduire au maximum son empreinte carbone, les entreprises et les particuliers doivent réfléchir avec attention à la manière d’utiliser ces modèles et choisir une solution adaptée à leurs besoins. 

Comment l’intelligence artificielle peut contribuer à la sobriété numérique

Il existe plusieurs approches afin de contribuer à la sobriété numérique. La première approche consiste à développer des modèles d’IA capables d’optimiser les processus déjà en place dans tous les secteurs. En effet, l’optimisation des processus permettra de réduire drastiquement la consommation d’énergie notamment dans l’industrie. 

La deuxième approche quant à elle vise directement à créer des modèles d’intelligence artificielle beaucoup plus respectueuse de l’environnement. 

C’est d’ailleurs les dernières tendances et la direction que veut donner la politique française au développement de solution et d’intelligence artificielle plus écologique :

 «Une de nos priorités est de financer la recherche visant à rendre l’IA moins énergivore et plus écologique»

ActuIA Janvier-Mars 2023, page p42; Johannes Bahrke (Porte-parole chargé de l’économie numérique, de la recherche et de l’innovation)

Les IA qui luttent contre le réchauffement climatique

L’intelligence artificielle peut avoir un impact significatif sur la réduction de l’empreinte carbone en raison de ses capacités à optimiser les processus industriels et à trouver des solutions plus éco-efficaces pour les différents secteurs de l’économie

Nous pouvons prendre l’exemple de l’optimisation des systèmes de transport, ce qui réduit les émissions de gaz à effet de serre. En effet, les algorithmes d’IA peuvent être utilisés pour planifier les itinéraires les plus courts et les plus efficaces pour les camions de livraison, ce qui va réduire les kilomètres parcourus et les émissions de CO2 associées. Nous pouvons prendre l’exemple de l’entreprise Alibaba, qui utilise Cainiao, une filiale logistique pour mettre au point les itinéraires de livraison les plus efficaces, cette technologie leur a permis de réduire de 10 % l’utilisation des véhicules et de 30 % les distances parcourues.

De plus, l’IA peut être utilisée pour développer des solutions en matière d’énergie renouvelable, telles que la planification de parcs éoliens et solaires, la prédiction des performances énergétiques et la gestion de la demande d’énergie, cela peut contribuer à augmenter la part de l’énergie renouvelable dans la production totale d’électricité, ce qui peut réduire les émissions de gaz à effet de serre de plusieurs pourcents.

L’IA peut jouer un rôle clé dans la réduction de l’empreinte carbone en raison de sa capacité à optimiser les processus industriels, à réduire les émissions de gaz à effet de serre et à encourager le développement de solutions durables et éco-efficaces.

Les Green IA 

Il existe, d’autre part, des IA qui ont été nativement conçues pour être frugales. Chez Golem.ai, nous voulions avoir une approche respectueuse de l’environnement “by design”, c’est la raison pour laquelle nous nous sommes orientés vers une technologie à contre-courant des tendances dans l’intelligence artificielle mais également la maîtrise toute la chaîne de valeurs afin de pouvoir contrôler notre empreinte au maximum.

En opposition des tendances comme le Machine Learning et le deep-learning, notre intelligence artificielle ne se base pas sur un modèle de pré-entraîenment qui demande une très grande quantité d’informations et d’énergie pour apprendre, mais sur des symboles pour comprendre le langage naturel humain.

Cette approche du NLU (Natural Language Understanding) permet à notre IA d’être activable très rapidement et elle n’a pas besoin d’entraînement donc consomme beaucoup moins d’énergie. 
Outre cette approche technologique qui fait gagner en efficacité énergétique, nous souhaitions pouvoir maîtriser d’autres variables qui ont un impact environnemental, notamment :

Le choix de nos data-centers : 

Notre partenaire, Scalway est un des leaders dans la gestion de datacenters éco-responsable, en plus d’héberger les données sur le sol français et donc de renforcer notre souveraineté numérique, il a mis en place des actions pour réduire au maximum son empreinte : 

  • 100% de l’énergie utilisée pour alimenter les datacenters est renouvelable, principalement hydraulique 
  • La réduction de la consommation d’eau pour le refroidissement des datacenters 
  • L’engagement envers une économie circulaire = 100% des composants informatiques sont recyclés.

L’optimisation technologique 

De plus, nous avons mis en place une politique d’optimisation de nos serveurs en analysant l’utilisation de notre puissance de calcul pour nos clients et en l’ajustant en temps réel, ce qui a permis de réduire de plus de 50% le nombre de nos machines en production. 

Plus concrètement, notre intelligence artificielle consomme 1000 fois moins d’énergie que GPT3, technologiequi a permis de développer ChatGPT. Découvrez notre article pour optimiser votre infrastructure technique afin de réduire votre empreinte carbone

Conclusion

L’augmentation de la digitalisation et du volume de données est un défi majeur pour la transition écologique des entreprises de la Tech. La consommation d’énergie de ces secteurs continue de croître, ce qui pose un défi pour la réduction de l’impact environnemental humain. La sobriété numérique, qui vise à minimiser les impacts négatifs de la technologie en promouvant l’efficacité, la frugalité et la durabilité, est une solution pour concilier décarbonation et innovation. Bien qu’il ne s’agisse pas du premier vecteur énergivore, la consommation d’énergie des technologies de l’information et de la communication (TIC) a atteint environ 8% de l’électricité française et est en augmentation rapide, avec des conséquences considérables sur l’environnement. Il est donc crucial de minimiser l’impact environnemental en optimisant l’efficacité énergétique, en développant des outils plus durables, en recyclant et en sensibilisant les consommateurs. Il est important pour les acteurs de l’innovation de faire un effort collectif pour une innovation responsable en favorisant les IA symboliques ou hybrides. 

Sources : 
Consommation énergétique de l’IA 
The Shift Project 
La sobriété numérique est elle une menace pour la donnée et son exploitation 
Sobriété des algorithmes de reconnaissance du language 
Bilan energetique de la france 
Empreinte numérique 
Rapport GIEC 2022