Par Killian Vermersch, Golem.ai
L’usage croissant du numérique, notamment dans le cadre professionnel, est aujourd’hui une réalité concrète qui amène les entreprises et organisations à digitaliser toujours plus le traitement de leurs opérations. Si cette approche leur permet de gagner en productivité et de réagir toujours mieux aux fluctuations de leur marché, elle a également un impact négatif sur différents aspects, notamment la consommation excessive de différentes ressources, comme l’énergie.
C’est dans ce contexte qu’une prise de conscience collective est en train d’émerger à large échelle. On peut ainsi évoquer le sujet de la RSE qui se positionne désormais comme un maillon central de la gouvernance de nombre d’entreprises qui cherchent à limiter leur impact sur l’environnement. La frugalité énergétique liée à l’usage du numérique est de fait un impératif stratégique et un véritable défi à relever pour les professionnels.
Le digital est un véritable allié pour permettre aux organisations d’être plus efficientes et agiles. Pour autant, il faut désormais trouver des moyens d’utiliser des technologies frugales sans sacrifier aux performances attendues. Sur ce point, nous pouvons notamment évoquer le sujet de l’Intelligence Artificielle qui peut être un bon allié à condition de faire des choix technologiques pertinents. Dans le contexte du traitement du texte, il conviendra alors plutôt d’opter pour « l’IA symbolique » qui permet de traiter des données avec une bien meilleure efficacité énergétique que le Machine Learning.
Dans la plupart des cas, on mesure des écarts de consommation de CO2 de 1 à 140 entre les deux approches pour des traitements de données comparables, et des résultats similaires, voire meilleurs. Par ailleurs, d’autres données sont également à prendre en considération. Même si en France, l’intensité carbone (la quantité d’équivalent CO2 générés par kWh produit) est très faible, seulement 39 gCO2e/kWh contre 379 en Allemagne ou 453 aux États-Unis, il reste des marges d’amélioration que peut apporter l’IA.
Nous pourrions aussi évoquer les autres bénéfices liés à la frugalité, par exemple sur le type de matériel informatique nécessaire pour utiliser correctement une IA.  Ainsi, une IA frugale ne nécessitera pas des ressources hardware qui consomment beaucoup d’énergie pour fonctionner. En ce sens, il ne sera pas nécessaire de changer fréquemment d’équipement, ce qui permettra de contribuer activement à préserver les ressources nécessaires à leur fabrication (matières premières, etc.). À l’échelle mondiale, cela permet d’avoir un impact très positif sur les consommations d’énergies liées à l’usage du numérique et de l’IA.
Ces quelques exemples, que nous pourrions compléter par d’autres points, mettent clairement en avant l’importance de positionner la frugalité numérique comme un « must have » au sein des Roadmaps des concepteurs de technologies. C’est à cette condition que le numérique pourra accompagner durablement les entreprises dans leur croissance en conjuguant performance et approche respectueuse de l’environnement.
Killian Vermersch

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