Bonnes pratiques en entreprise
Julianne Leleux
18 octobre 2024
Dans le cadre des nombreuses transformations numériques que connaissent les entreprises, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus prépondérant.
Elle est perçue comme un moteur de performance, d’innovation et d’efficacité, apportant des solutions à des problèmes complexes. Cependant, bien que l’IA promette d’améliorer les processus et d’optimiser les opérations, elle s’accompagne également d’un impact environnemental non négligeable.
L’un des plus grands défis pour les entreprises aujourd’hui est de déployer ces technologies tout en maintenant une empreinte carbone réduite, particulièrement si elles ont déjà investi dans des efforts de sobriété numérique.
Chez CarbonScore, nous avons développé une expertise unique en mesure d’empreinte numérique, aidant les entreprises à aligner leurs pratiques numériques avec leurs engagements en matière de responsabilité environnementale. Dans cet article, nous allons explorer comment l’IA peut, paradoxalement, compromettre ces efforts si elle n’est pas correctement maîtrisée.
Nous montrerons également comment CarbonScore peut vous aider à minimiser les impacts négatifs de l’impact de l’IA tout en maximisant ses avantages.
L’intelligence artificielle s’intègre de plus en plus dans les processus internes des entreprises, qu’il s’agisse de l’automatisation des tâches, de l’analyse prédictive, ou encore de la personnalisation de l’expérience client. Toutefois, cette technologie est particulièrement gourmande en énergie, notamment en raison des infrastructures nécessaires à son fonctionnement.
Les systèmes d’IA, surtout les modèles avancés comme le deep learning et le machine learning, reposent sur des calculs massifs traités dans des data centers. Ces centres de données consomment de l’énergie non seulement pour fonctionner, mais aussi pour refroidir les équipements. Ainsi, selon une étude mentionnée dans notre livre blanc, les data centers en France émettent environ 2 millions de tonnes de CO2 par an, un chiffre en constante augmentation avec l’explosion de la demande pour des solutions d’IA.
En plus du fonctionnement des infrastructures, l’entraînement des modèles d’IA est lui-même extrêmement énergivore. Prenons l’exemple des systèmes de traitement du langage naturel (NLP), comme ceux utilisés dans les assistants virtuels ou les logiciels de reconnaissance vocale. L’entraînement de ces modèles nécessite des semaines, voire des mois de calculs intensifs sur des ensembles massifs de données, ce qui génère une empreinte carbone importante. Une étude citée dans notre Livre Blanc indique que l’entraînement d’un modèle NLP avancé peut générer jusqu’à 35 tonnes de CO2, soit l’équivalent de trois vols transatlantiques aller-retour pour une seule personne.
Les IA génératives, comme ChatGPT ou Midjourney, qui sont entraînées sur des milliards de paramètres, sont encore plus gourmandes en ressources. Les dernières versions de ces modèles, telles que GPT-4, comptent jusqu’à 100 000 milliards de paramètres, ce qui entraîne une consommation énergétique exponentielle. Ces modèles nécessitent d’énormes quantités de stockage et de bande passante, ce qui entraîne un accroissement significatif de l’empreinte environnementale de l’entreprise.
Si vous avez déjà pris des mesures pour réduire votre empreinte numérique — en optimisant le stockage, en adoptant des pratiques de sobriété numérique, et en formant vos collaborateurs à une utilisation plus consciente des outils numériques — l’introduction de l’IA peut menacer ces efforts. Voici quelques façons dont cela peut se produire :
Augmentation du stockage et des données non-structurées
L’un des effets secondaires de l’utilisation de l’IA dans les entreprises est la prolifération des données. Les systèmes d’IA sont gourmands en données, et chaque interaction avec un modèle IA peut générer des teraoctets d’informations, qui doivent être stockées, traitées et protégées. Si ces données ne sont pas gérées de manière optimale, elles peuvent rapidement encombrer vos systèmes et nécessiter une infrastructure de stockage plus grande, annulant ainsi les gains réalisés dans d’autres domaines de sobriété numérique.
Duplication des efforts et complexité des processus
L’automatisation offerte par l’IA, bien qu’efficace sur le plan opérationnel, peut souvent mener à la duplication des données et des processus si elle n’est pas correctement intégrée. Par exemple, si plusieurs modèles d’IA sont utilisés en parallèle pour effectuer des tâches similaires, cela peut entraîner la création de fichiers dupliqués ou redondants, augmentant ainsi inutilement la consommation de ressources numériques.
L’effet rebond du numérique
Même si l’IA permet d’optimiser certaines tâches, elle peut également engendrer ce que l’on appelle un effet rebond. L’effet rebond se produit lorsque l’amélioration d’une technologie conduit à une augmentation globale de son utilisation, et donc à une consommation d’énergie accrue. Par exemple, si l’IA améliore l’efficacité des processus internes, cela pourrait encourager une plus grande adoption et utilisation de ces technologies, augmentant ainsi leur impact environnemental global.
L’introduction de l’IA dans les entreprises ne doit pas nécessairement compromettre vos efforts en matière de sobriété numérique.
Chez CarbonScore, nous proposons des solutions pour accompagner les entreprises dans cette transition, en minimisant l’impact environnemental de l’IA et en intégrant cette technologie de manière responsable.
Notre plateforme permet de mesurer précisément l’impact environnemental des technologies d’IA que vous utilisez. En intégrant CarbonScore à vos systèmes, vous pourrez évaluer l’empreinte carbone des modèles d’IA que vous déployez, qu’il s’agisse de systèmes de traitement de données, d’IA générative ou d’outils d’automatisation.
Cette mesure est essentielle pour identifier les zones où les gains en matière d’efficacité énergétique peuvent être réalisés et pour déterminer si vos pratiques actuelles de déploiement d’IA sont alignées avec vos objectifs de réduction d’empreinte numérique.
Nous savons que l’utilisation de l’IA doit s’accompagner d’une compréhension profonde de son impact. C’est pourquoi CarbonScore propose des webinaires et des sessions de formation pour sensibiliser vos collaborateurs à l’impact environnemental de l’IA. Ces formations couvrent des sujets tels que :
Nos formations permettent aux entreprises de continuer à bénéficier des avantages de l’IA tout en réduisant leur impact environnemental.
Nous aidons également nos clients à optimiser leurs infrastructures numériques pour accueillir l’IA de manière plus responsable.
Cela inclut des recommandations sur l’utilisation de data centers verts, l’optimisation de l’efficacité énergétique des modèles d’IA, ainsi que des conseils pour réduire la consommation d’énergie lors de l’entraînement des modèles.
Pour réussir à intégrer l’IA dans votre entreprise sans compromettre vos efforts de sobriété numérique, voici quelques pratiques recommandées par CarbonScore :
Utilisez des modèles d’IA plus sobres
Privilégiez les modèles d’IA qui nécessitent moins de données et de puissance de calcul. Des solutions comme les algorithmes légers et les modèles optimisés pour l’efficacité énergétique permettent de réduire l’empreinte carbone des processus IA.
Centralisez les données et évitez la duplication
Assurez-vous que vos systèmes de gestion des données sont centralisés pour éviter les doublons. Utilisez des outils de gestion de versions pour éviter la création de copies inutiles des fichiers de travail générés par les systèmes IA.
Optimisez l’entraînement des modèles IA
Entraîner un modèle IA est l’une des étapes les plus énergivores. Veillez à ne pas entraîner les modèles plus souvent que nécessaire, et explorez des solutions comme l’entraînement distribué, qui permet de répartir les charges de calcul de manière plus efficace.
L’intégration de l’IA dans les entreprises est une avancée inévitable, apportant avec elle de nombreuses promesses en termes de productivité et d’innovation. Cependant, cette technologie a un coût environnemental qui, s’il n’est pas contrôlé, pourrait annuler les efforts déployés pour réduire l’empreinte numérique des entreprises.
Chez CarbonScore, nous croyons qu’il est possible de concilier technologie avancée et responsabilité environnementale. Grâce à nos solutions de mesure d’empreinte numérique, nos formations spécialisées et notre expertise en optimisation de processus, nous aidons les entreprises à tirer parti de l’intelligence artificielle tout en respectant leurs engagements en matière de développement durable
Afin d’assurer une bonne transition pour le déploiement de l’IA au sein de votre entreprise, nous sommes là pour vous accompagner.
Tenez-vous au courant des nouveautés du numérique responsable