Le secteur informatique représente à lui seul près de 2% des émissions globales de gaz à effet de serre, surpassant l’impact carbonique de l’ensemble du secteur aérien. L’empreinte des technologies de l’information est de plus en plus préoccupante et ne montre que peu de signes d’amélioration. La technologie d’avenir qu’est l’Intelligence Artificielle (IA) en est un responsable notable.
L’IA a connu une ascension fulgurante ces dernières années grâce à l’émergence de deux de ses composantes que sont Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL). Les techniques de ML et DL offrent aux machines la capacité d’apprendre par elles-mêmes à résoudre des problèmes à partir de larges volumes de données. Cette force a permis à l’IA de résoudre des problèmes critiques et de se démocratiser, au point de faire partie de notre quotidien par le biais des assistants personnels, des recommandations ou des filtres visuels. Néanmoins, ce type d’IA nécessite des puissances de calcul considérables et du matériel informatique adapté. La préparation d’une telle IA requiert la mobilisation de ressources importantes pendant une large période de temps, ce qui dans le cas des plus grosses IA, nécessite plusieurs semaines sur supercalculateurs, voire datacenter. Les infrastructures et l’énergie nécessaires pour mettre en place une IA induit un impact carbone considérable, allant parfois au-delà de 284t de CO2 par entrainement…soit l’équivalent des émissions de 5 voitures, sur l’ensemble de leur vie, et ce pour une seule IA ! Par exemple, l’IA de Deepmind, AlphaGo, qui a battu le champion du monde de Go, a causé l’émission de 96t de CO2 pour sa conception, soit autant que 1000h de vol d’un avion de ligne. Selon OpenAI, la puissance de calcul utilisée par les plus volumineuses IA a été multipliée par 300 000 entre 2012 et 2018, et cette progression continue à ce jour…Mais à quel prix pour la planète ?
« Par ailleurs, même si l’IA a un impact négatif, ses capacités permettent des effets positifs dans de nombreux contextes »
Même si l’émergence du Green Computing laisse présager des technologies informatiques plus durables, le monde de l’IA n’y est, pour l’instant, que peu sensible. Les préoccupations environnementales sont rarement prises en compte dans la Data Science et la conception d’IA : le but est d’obtenir les IA les plus efficaces ou les plus marquantes, à n’importe quel prix. Cela est d’autant plus vrai que concevoir une IA pertinente nécessite de nombreux entrainements et évaluations, chacun ayant un impact carbone non négligeable. Mais si la culture IA ne fait pas bon ménage avec le Green Computing, les acteurs du domaine sont de plus en plus sensibilisés grâce, entre autres, à de nombreuses études démontrant l’impact négatif de l’IA, mais aussi du fait de l’émergence de nouveaux outils d’IA plus verts. Par ailleurs, même si l’IA a un impact négatif, ses capacités permettent des effets positifs dans de nombreux contextes, en permettant par exemple à des machines industrielles d’être plus efficaces ou encore en gérant les réseaux énergétiques de manière optimale. L’IA pourrait peut-être, et avant tout, s’aider elle-même, comme elle l’a fait avec l’AutoML. Car une chose est sûre : l’IA, par son importance et son impact, ne doit pas servir que l’humanité, mais la planète tout entière…et elle en est encore loin.
