L’expansion de l’intelligence artificielle (IA) est en train de redéfinir l’équilibre entre l’innovation technologique et la durabilité, situant la consommation énergétique comme l’un des principaux objectifs du secteur et du développement technologique mondial. Dans ce contexte, les centres de données, comme les infrastructures clés pour le développement de l’IA, représentent actuellement entre le 1% et le 1,5% de la consommation mondiale d’électricité, dans un scénario de demande croissante stimulée par l’utilisation intensive de services numériques et le développement rapide de modèles avancés d’IA générative.
Grâce à cette croissance, les progrès en matière d’efficacité énergétique ont permis de modérer l’impact de l’augmentation exponentielle du trafic de données, qui s’est multiplié depuis le 25 décembre 2010, alors que le nombre d’utilisateurs d’Internet a été plus dupliqué au cours de la même période, renforçant le développement durable du ecosystème numérique.
Avant ce contexte, MIOTI Tech & Business School, école de technologie appliquée aux métiers de l’intelligence artificielle et de la science des données, défend le développement d’une IA génératrice la plus efficace et la plus durable. L’objectif est d’avancer vers des modèles capables d’optimiser la consommation énergétique de ressources comme la stratégie de votre développement, dans un environnement de forte croissance où l’impact énergétique de cette technologie pourrait dépasser les 3,6% de la consommation électrique mondiale en 2030, selon estimations de l’Agence Internacional de la Energía (IEA).
«Nous sommes à l’aube d’une révolution sans précédent en termes de vitesse et d’ampleur, mais nous ne pouvons aujourd’hui pas considérer la durabilité de votre développement actuel», affirme Fabiola Pérez, PDG de MIOTI. «Le résultat n’est pas un frein à votre adoption, mais il doit être le plus efficace et le plus responsable dans votre développement».
L’Intelligence Artificielle présente une double verticalité dans son développement. D’une part, cela implique une consommation élevée de ressources et, d’autre part, offre un grand potentiel pour stimuler la viabilité du business. Sa capacité à analyser de grands volumes de données permet aux organisations de mesurer leur impact ESG, d’optimiser les processus productifs et d’améliorer l’efficacité énergétique de leurs opérations, en renforçant ainsi leur développement durable. Dans ce cadre, les solutions de Clarity AI permettent à l’Intelligence Artificielle de contribuer à l’analyse, au traitement et au rapport d’informations confirmés en termes de durabilité et d’impact, facilitant ainsi une prise de décision plus précise et alignée avec le responsable de l’entreprise.
Modèles les plus efficaces pour une IA la plus durable
Depuis MIOTI, il se concentre sur le développement de modèles plus petits et spécialisés, capables d’offrir des résultats de haute valeur avec un coût informatique mineur. Cette tendance répond à la nécessité d’adapter la technologie et votre développement dans des cas d’utilisation concrets, en évitant l’utilisation inutile de modèles à une grande échelle en tâches simples. Par conséquent, il y a plusieurs lignes clés identifiées pour faire avancer une intelligence artificielle générative plus durable à travers le développement de :
- Utilisation de modèles plus petits et spécialisés (Small Language Models) : réduit considérablement la consommation de modèles plus grands et favorise un développement plus efficace.
- Optimisation des algorithmes : les techniques comme la quantification permettent de réduire le nombre de paramètres sans perdre le rendu, améliorant ainsi votre développement technique.
- De nouvelles architectures de réseaux neuronales : les avancées récentes permettent de réduire la consommation tant en entraînement qu’en utilisation, en stimulant le développement de systèmes les plus durables.
- Utilisation responsable de la technologie : des tâches simples peuvent être résolues avec des outils moins intensifs en énergie, favorisant ainsi un développement plus équilibré.
En parallèle, l’infrastructure technologique évolue également en tant que partie du développement du secteur. Les grandes entreprises technologiques s’engagent à intégrer des énergies renouvelables dans leurs centres de données, ainsi qu’à développer des modèles d’infrastructures plus flexibles et décentralisées, des capacités d’approvisionnement énergétique supérieures dans des emplacements distincts. Dans cette ligne, les entreprises comme Soluna développent des centres de données situés avec des sources d’énergie renouvelables, comme des parcs électriques ou solaires, pour transformer l’énergie de manière excédante en capacité de calcul destinée aux charges intensives comme l’intelligence artificielle.
En même temps, le débat sur le suministro energético de l’IA ouvre la porte à de nouvelles alternatives au développement énergétique, comme les petits réacteurs modulaires (SMR, par son symbole en anglais), une technologie nucléaire de petite envergure que certaines entreprises technologiques envisagent comme moyen de garantir une énergie stable, continue et faible en émissions pour nos infrastructures informatiques et notre développement futur.
Les grandes entreprises technologiques s’approprient les énergies renouvelables dans leurs centres de données, et le développement de modèles d’infrastructures plus flexibles et décentralisés
« L’Intelligence Artificielle Génératrice est entrée dans une phase de maturité dans laquelle l’efficacité sera clé pour votre développement. L’adoption est imparable et se déroulera dans tous les secteurs, car le retour n’est pas seulement de développer des modèles les plus puissants, si nous utilisons la forme la plus intelligente, concevons des systèmes efficaces depuis le début et améliorer leur impact réel sur les termes énergétiques à l’intérieur de votre développement », affirme Fabiola Pérez, PDG et cofondatrice de MIOTI. «Le futur pasa pour combiner l’innovation, l’efficacité et la responsabilité dans le développement et l’utilisation de la technologie».
Avec une inversion mondiale des connaissances et une adoption accélérée dans le monde des affaires, l’intelligence artificielle générative se consolide comme une technologie stratégique pour le développement et la compétitivité des organisations.
