Des experts expliquent comment construire correctement une infrastructure d'IA
Pour accélérer la construction de centres de données alimentant l’intelligence artificielle (IA), des géants de la technologie comme Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle et OpenAI investissent de l’argent dans des projets de construction. À l’échelle mondiale, les entreprises devraient dépenser 375 milliards de dollars en infrastructures d’IA en 2025, soit une augmentation de 67 % par rapport à l’année dernière, selon une estimation de la banque UBS.
Même si cette nouvelle ère de construction rapide de centres de données vise à stimuler l'innovation, des percées scientifiques aux services publics améliorés par l'IA, elle comporte des défis distincts et plus n'est pas toujours mieux, préviennent les experts en intelligence artificielle de Virginia Tech, Walid Saad et Dimitri Nikolopoulos. Voici pourquoi.
Les centres de données entraînent des coûts environnementaux élevés
« La formation de modèles toujours plus grands sur des ensembles de données massifs nécessite une énorme puissance de calcul, ce qui entraîne une augmentation de la demande énergétique et des coûts environnementaux », a déclaré Saad. « Ce n'est pas la voie la plus durable pour une meilleure IA. »
« Ce que nous avons appris, c'est que les véritables progrès de l'IA nécessitent plus que le calcul par force brute. Le prochain pas en avant viendra des algorithmes qui construisent une compréhension interne du fonctionnement du monde, souvent appelés « modèles du monde ».
« Ces modèles permettent à l'IA d'apprendre efficacement, de se généraliser à de nouvelles situations et de prendre des décisions en utilisant beaucoup moins de données et d'énergie. Des groupes de recherche de premier plan, tels que le laboratoire FAIR de Meta et nos propres équipes de Virginia Tech, sont pionniers dans cette direction car elle détient la clé d'une IA durable et d'une IA plus intelligente.
Les centres de données doivent être durables, distribués et accessibles
« Sans de solides garde-fous dans l'intérêt public, davantage de centres de données pourraient simplement aggraver les divisions existantes et les coûts environnementaux », a déclaré Nikolopoulos. « Il ne s'agit pas seulement du nombre de centres de données que nous construisons, mais aussi de quels types, où et pour qui. »
« Pour véritablement devenir un leader, le pays a besoin d'une infrastructure d'IA alimentée par une énergie propre et conçue pour l'efficacité, largement distribuée au-delà de la Silicon Valley et de la Virginie du Nord, et accessible aux chercheurs, aux startups et aux institutions d'intérêt public, pas seulement aux grandes technologies. »
La construction de centres de données nécessite des directives intelligentes
« Plus de centres de données signifient un impact environnemental accru sur le réseau, les ressources en eau et les émissions », a déclaré Saad. « Il est important d'avoir au moins quelques lignes directrices pour que nos infrastructures critiques puissent soutenir cette croissance. L'innovation en matière d'IA et la responsabilité environnementale peuvent avancer de pair, non pas en se développant à l'infini, mais en évoluant intelligemment, en concevant des algorithmes qui apprennent davantage comme les humains et gaspillent beaucoup moins d'énergie. »
Les centres de données devraient profiter à tous
« Si l'IA doit façonner l'éducation, la médecine et la gouvernance, nous devons garantir que l'infrastructure ne soit pas gardée derrière des plateformes fermées ou des services inabordables contrôlés par quelques entreprises », a déclaré Nikolopoulos.
« Le leadership américain en matière d'IA ne doit pas se mesurer uniquement à la vitesse de traitement, mais aussi à l'ampleur du partage des bénéfices et à l'utilisation judicieuse des ressources. Nous devons changer notre mentalité de « l'échelle à tout prix » à « l'impact par watt, par dollar et par communauté ».
