Qu'est-ce que l'IA durable ?
Ceux qui ont une connaissance directe du développement et de la mise en œuvre de modèles d'IA savent que le processus ardu de formation des modèles d'IA nécessite d'énormes quantités d'énergie, ce qui conduit à des émissions non durables et à la pollution de l'air. Certaines études réalisées au fil des ans ont montré que le processus de formation d'un seul modèle d'apprentissage automatique peut correspondre aux émissions de carbone de plusieurs voitures combinées.
Par conséquent, les modèles d'IA doivent être rendus efficaces afin que le processus de formation ne nécessite pas de grandes quantités d'énergie pour la puissance de calcul. En outre, tous les composants d'un système d'IA doivent être optimisés autant que possible pour limiter la consommation d'énergie. Ce faisant, les entreprises adopteront de nouvelles pratiques de modélisation et d'optimisation de l'IA qui réduiront les incidences négatives de leurs systèmes d'IA sur l'environnement.
L'une des principales techniques pour y parvenir est la modélisation éparse, qui gagne en popularité en raison de sa rapidité et de son efficacité énergétique. Traditionnellement, les algorithmes de ML tentent d'analyser toutes les informations qu'ils recueillent dans d'énormes ensembles de données. Cependant, les modèles épars peuvent fonctionner sur de petites quantités de données avec un objectif plus étroit et sont plus faciles à former en raison de la nécessité de moins de données.
Lors de l'optimisation des composants matériels utilisés pour le développement et l'entraînement des modèles d'IA, les entreprises devraient noter que les développeurs et les chercheurs ont travaillé sur des dispositifs émergents qui offrent des capacités de calcul plus rapides avec des taux de consommation d'énergie plus faibles. Par exemple, des chercheurs du MIT développent une technologie en plein essor pour atteindre cet objectif.
Cas d'utilisation actuels et futurs de l'IA durable
Outre les opérations durables, la puissance des systèmes d'IA peut également être exploitée dans le cadre de nombreuses initiatives de développement durable liées à la pollution, aux catastrophes naturelles et au changement climatique. Ces applications sont notamment les suivantes
- L'agriculture de précision pilotée par l'IA.
- Prévisions météorologiques.
- Réponse aux catastrophes naturelles.
- Préparation et renforcement des infrastructures, telles que les fournisseurs d'électricité.
Les analyses d'IA peuvent être utilisées avec des drones et d'autres technologies similaires pour surveiller et réduire les effets des catastrophes naturelles telles que les inondations. De même, l'évaluation du climat et des risques peut être réalisée avec ces outils d'IA, qui collaborent avec les dispositifs de l'internet des objets pour protéger les cultures ainsi que d'autres actifs et infrastructures critiques. L'IA prédictive est également essentielle pour prévoir les émissions futures et la pollution de l'air sur la base des données et des tendances existantes.
En outre, bon nombre de ces technologies basées sur l'IA sont utilisées dans le cadre des efforts de reboisement en Amazonie. Les systèmes d'IA peuvent analyser des données provenant de capteurs, de drones et d'images satellite pour surveiller les forêts et leur évolution ou leur régression au fil du temps. Grâce à leurs capacités prédictives, les algorithmes de ML peuvent examiner les données passées pour déterminer les scénarios probables de déforestation future.
Lorsqu'elle est mise en œuvre et exécutée correctement, l'IA durable atténue les effets négatifs que les pratiques traditionnelles de formation et d'optimisation des modèles d'IA et de ML ont sur l'environnement, sans sacrifier la qualité de ses prédictions et de ses résultats. En outre, elle est appliquée à divers cas d'utilisation pour aider les gens à protéger leurs communautés et leurs ressources naturelles. L'IA durable est considérée comme un synonyme de l'IA verte, qui décrit également les efforts visant à améliorer ces effets négatifs et à faire en sorte que l'avenir de l'IA apporte plus d'avantages que d'inconvénients.
