L’immense besoins en énergie de l’IA
et comment le dompter
Offenburg, le 4 avril 2024
Utilisation plus efficace de l’énergie avec des systèmes embarqués
L’énorme besoin en énergie de l’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus au centre des discussions. Rien d’étonnant à cela : en 2019 déjà, une étude américaine mettait en garde contre le fait que le seul entraînement d’un seul réseau neuronal génère autant d’émissions de CO2 que cinq voitures (conventionnelles). Rien que l’entraînement du modèle GPT-3 (c’est-à-dire la version de ChatGPT accessible au public depuis fin 2022) a consommé autant d’électricité qu’une centrale nucléaire de taille moyenne peut en produire en une heure environ (à savoir 1 287 mégawattheures).
Dans ce contexte, le développement et l’utilisation de l’IA doivent être plus efficaces sur le plan énergétique, non seulement pour réduire les coûts, mais aussi pour faire face à la pénurie d’énergie et à la consommation de ressources nécessaires à la production d’énergie. Enfin, le réchauffement climatique ou encore les événements géopolitiques obligent à une utilisation économe.
Bien entendu, la solution n’est pas de renoncer à l’IA, mais de se concentrer sur une plus grande efficacité énergétique lors de son utilisation. Ainsi, l’IA et les capteurs intelligents peuvent non seulement transformer l’industrie, mais aussi rendre la production plus efficace sur le plan énergétique.
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