Trois stratégies innovantes pour harmoniser l’IA générative avec le développement durable

Dans un contexte où l’IA générative croît rapidement, des directeurs des systèmes d’information (DSI) explorent des approches pour réduire l’impact environnemental de cette technologie. Trois stratégies clés émergent : premièrement, s’appuyer sur de grands fournisseurs de cloud optimisant l’utilisation pour diminuer l’empreinte carbone ; deuxièmement, choisir le modèle d’IA le plus adapté pour chaque tâche afin de minimiser la consommation d’énergie ; et enfin, établir une hiérarchisation des cas d’usage pour prioriser les projets générant le plus de valeur par rapport aux coûts environnementaux. Ces approches visent à concilier avancées technologiques et responsabilité écologique.

Dans un contexte où l’IA générative prend une ampleur considérable, les entreprises doivent naviguer avec prudence pour concilier innovation technologique et démarche durable. Cet article explore trois stratégies innovantes qui permettent d’atténuer l’impact environnemental de l’IA, tout en maximisant ses bénéfices. Grâce à une utilisation optimisée des ressources, à l’adoption des modèles les plus appropriés pour chaque tâche, et à une hiérarchisation réfléchie des cas d’usage, il est possible d’intégrer l’IA générative dans une feuille de route de développement durable crédible et efficace.

Optimiser l’utilisation des ressources grâce à des fournisseurs d’IA avancés

Les entreprises peuvent considérablement réduire leur empreinte carbone en choisissant des fournisseurs d’IA qui adoptent des pratiques d’optimisation. Pourquoi cela est-il important ? La consommation d’énergie est un enjeu majeur lorsque l’on parle d’IA, surtout pour les modèles nécessitant des ressources massives. En collaborant avec des entreprises qui disposent d’environnements d’inférence optimisés, les organisations peuvent s’assurer que leur utilisation des ressources est maximisée.

Un aspect primordial est d’interroger les fournisseurs sur leurs méthodes d’entraînement des modèles. L’entraînement peut nécessiter une quantité d’énergie significative, et il est essentiel de savoir combien d’utilisateurs partagent cette charge. En demandant des rapports transparents sur la consommation d’énergie associée à l’entraînement, les DSI peuvent mieux évaluer l’impact environnemental de leur utilisation de l’IA.

Par ailleurs, il convient de comprendre comment les modèles d’inférence sont exécutés. Si l’on centre l’inférence sur des modèles massifs et gourmands en efficacité énergétique, il existe un risque d’augmentation de l’empreinte carbone. En utilisant une plateforme cloud public avec une large base d’utilisateurs, il est possible de faire face à cette problématique. Une meilleure mutualisation des ressources conduit à une réduction des besoins énergétiques, ce qui bénéficie à la fois à l’entreprise et à la planète.

Choisir le modèle d’IA le plus adapté pour chaque tâche

Pour chaque tâche spécifique, l’usage d’un modèle d’IA particulier peut avoir un impact significatif sur la consommation d’énergie. Plutôt que de se reposer sur un unique modèle puissant que l’on utilise pour toutes les fonctions, il est judicieux d’adopter un processus d’évaluation qui permette de définir le modèle le plus adapté à chaque étape du flux de travail. Cette approche permet de maximiser l’efficacité sans surcharger l’infrastructure énergétique.

La société Klarna, par exemple, a réussi à mettre en place des lignes directrices rigoureuses pour garantir que ses équipes ne choisissent que les modèles nécessaires pour chaque étape d’un projet. Parfois, un modèle léger, tel que le GPT-3.5 Turbo, peut suffire pour des tâches simples, tandis qu’un modèle plus complexe sera nécessaire pour des évaluations approfondies. En allégeant les exigences énergétiques lors des phases d’inférence, les entreprises peuvent significativement réduire leur impact environnemental.

Adopter cette stratégie nécessite également d’apprendre à mesurer la consommation d’énergie générée par chaque demande d’IA. En effet, il est crucial de créer des critères d’évaluation permettant de quantifier l’énergie consommée par les différentes requêtes d’IA et de comparer ces chiffres avec les bénéfices qu’elles apportent. Ce processus de retour d’information est essentiel pour un optimisation continue des modèles utilisés.

Hiérarchiser les cas d’utilisation de l’IA générative

La mise en place d’une hiérarchisation des cas d’usage de l’IA est fondamentale. Tous les cas d’utilisation ne justifient pas l’usage d’une technologie aussi gourmande en ressources. Les DSI doivent analyser la valeur ajoutée de l’IA pour chaque service et chaque fonction. Par exemple, la rédaction améliorée de courriels, bien que bénéfique, n’a pas le même impact que les applications d’IA utilisées dans les services juridiques, où le retour sur investissement peut justifier le coût en carbone associé.

Établir des lignes directrices claires en amont de la mise en œuvre de l’IA est essentiel. Cela permet d’orienter les utilisateurs vers des solutions adaptées à leurs besoins sans générer inutilement des consommations d’énergie élevées. Les DSI doivent s’engager à fournir des données sur l’empreinte carbone de chaque application dédiée à l’IA, de manière à pouvoir aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées. Sans ces informations, il est difficile de soupeser les avantages et les inconvénients de chaque cas d’usage.

De plus, cette hiérarchisation peut également nécessiter des discussions ouvertes avec les fournisseurs de logiciels. Malheureusement, ces derniers ne sont pas toujours transparents au sujet du coût énergétique de leurs produits^[1]. Les DSI devraient poser des questions précises sur la manière dont l’IA est utilisée, en se concentrant sur l’impact à long terme de leurs pratiques.

Les enjeux de l’IA générative face au développement durable ne doivent pas être sous-estimés. En appliquant ces trois stratégies – l’optimisation de l’utilisation des ressources, le choix adapté des modèles, et la hiérarchisation des cas d’utilisation – les entreprises peuvent atténuer les effets nocifs de l’IA sur l’environnement. En fin de compte, il s’agit d’un appel à innover tout en restant conscient de notre empreinte écologique, garantissant ainsi un avenir où la technologie et la durabilité peuvent coexister harmonieusement.

Alors que l’IA générative continue de s’imposer dans divers secteurs, il est crucial d’explorer des méthodes permettant de minimiser son impact environnemental tout en en tirant parti pour améliorer l’efficacité. Voici quelques témoignages de professionnels ayant mis en œuvre des stratégies prometteuses.

Martin Elwin, directeur de l’ingénierie chez une société fintech, souligne l’importance de collaborer avec de grands fournisseurs pour optimiser l’utilisation. Il explique: « Notre stratégie consiste à utiliser l’IA via des fournisseurs de services cloud qui maximisent l’efficacité énergétique. En partageant les ressources, nous réduisons notre empreinte carbone. L’optimisation des demandes d’inférence est essentielle pour limiter notre impact environnemental. »

Sur une autre note, Srini Koushik, président de l’IA chez une entreprise technologique, aborde la priorisation des cas d’usage comme une approche clé. Selon lui, « il est important de définir clairement quels cas d’utilisation justifient le recours à l’IA générative. Par exemple, le service juridique tire parti de Copilot, mais pour d’autres fonctions, l’IA peut ne pas apporter de valeur ajoutée suffisante par rapport à son coût environnemental. » Cela permet une utilisation plus réfléchie et stratégique des ressources.

Enfin, Niklas Sundberg, chief digital officer dans une entreprise de logistique, met en avant l’idée d’utiliser le modèle le plus approprié pour chaque tâche. « Lorsque nous avons développé notre assistant d’IA, nous avons analysé chaque étape pour voir quel modèle serait le plus adapté. Cela nous a permis d’éviter l’usage excessif de modèles lourds là où des solutions plus légères existaient », explique-t-il. Cette approche a non seulement permis d’économiser de l’énergie, mais elle a également maximisé l’efficacité des processus. »

Ces témoignages illustrent comment une réflexion approfondie sur l’utilisation de l’IA générative et une approche intégrée peuvent fournir des solutions durables tout en préservant l’efficacité des opérations.