Quatre façons de rendre les algorithmes d’IA plus durables et plus adaptés aux consommateurs

Quatre façons de rendre les algorithmes d’IA plus durables et plus adaptés aux consommateurs

À mesure que les technologies d’intelligence artificielle (IA) s’intègrent de plus en plus dans notre vie quotidienne et nos opérations commerciales, leurs besoins énergétiques élevés et leurs impacts environnementaux nécessitent une approche plus durable pour la création d’algorithmes, c’est-à-dire les ensembles d’instructions utilisés pour informer cette technologie.

L’entraînement de modèles d’IA de grande taille peut nécessiter d’énormes quantités d’énergie. Par exemple, l’entraînement d’une plateforme d’IA appelée GPT-3 a nécessité 1 287 MWh d’électricité, soit l’équivalent des émissions annuelles de plus de 100 voitures à essence.

Les pratiques durables en matière d’IA peuvent réduire les exigences environnementales, améliorer l’expérience utilisateur et renforcer la fiabilité et les performances des systèmes, réduisant ainsi le risque de pannes potentiellement catastrophiques. Des incidents mondiaux tels que la récente panne informatique de Microsoft-Crowdstrike soulignent la nécessité d’une infrastructure numérique plus fiable, plus efficace et plus résiliente.

Voici quatre façons dont les algorithmes d’IA peuvent devenir à la fois économes en énergie et conviviaux pour les consommateurs :

1. Équilibrer le besoin de vitesse

La croissance rapide des technologies numériques a apporté une efficacité et une commodité sans précédent, faisant des réponses instantanées et des expériences en ligne fluides la nouvelle norme pour les consommateurs de technologie. Cependant, cette montée en puissance de l'activité numérique entraîne d'énormes besoins énergétiques en termes de traitement et de transmission de données.

L’IA offre une solution prometteuse. En trouvant comment réduire les étapes nécessaires à la résolution d’un problème, l’IA peut identifier et éliminer les tâches redondantes, réduisant ainsi les ressources informatiques nécessaires pour les accomplir. Cela améliore l’efficacité énergétique et réduit l’empreinte carbone des systèmes numériques et des tâches de traitement des données.

Bien que plus respectueuses de l'environnement, des processus trop rationalisés risquent de réduire la fonctionnalité de certaines technologies, telles que les assistants vocaux, les algorithmes de recommandation ou les logiciels d'analyse de données complexes. Concevoir une IA plus efficace présente donc à la fois des avantages et des inconvénients pour les consommateurs.

L’avantage est que cela signifie des temps de réponse plus rapides et des interactions plus fluides, ce qui rend nos expériences numériques plus agréables. Les smartphones et les ordinateurs portables seront plus performants, les batteries dureront plus longtemps et les appareils auront moins de risques de surchauffe. Une consommation énergétique plus faible peut réduire les coûts, ce qui peut conduire à des services moins chers pour les consommateurs. Des services plus fiables avec moins d’interruptions, en particulier pendant les heures de pointe, constituent un autre avantage.

Il existe certains inconvénients potentiels. Si l’IA devient trop rationalisée, nous pourrions perdre certaines fonctionnalités de certaines technologies. Les utilisateurs pourraient avoir l’impression d’avoir moins de contrôle sur la façon dont ils utilisent des services tels que les plateformes de streaming personnalisées, les systèmes de maison intelligente ou les applications logicielles personnalisables. Il pourrait y avoir une période d’adaptation pendant laquelle les gens s’habitueront aux nouveaux modes de fonctionnement plus rapides de l’IA. Cela pourrait être frustrant pour les utilisateurs au début.

À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus efficaces et plus complexes, les utilisateurs peuvent avoir plus de mal à comprendre comment leurs données sont utilisées, ce qui soulève des inquiétudes en matière de confidentialité et de sécurité. Et si nous nous appuyons trop sur une IA efficace, nous risquons d’être plus vulnérables aux pannes de système si les processus ne sont pas fréquemment vérifiés par des humains.

2. Gestion dynamique de la charge de travail

L'IA modifie le fonctionnement des systèmes en gérant les charges de travail de manière dynamique. Cela signifie que l'IA peut ajuster intelligemment les ressources en fonction de la demande en temps réel, ce qui permet aux systèmes de mieux fonctionner et d'améliorer l'expérience utilisateur.

Dans le monde d’aujourd’hui, où les plateformes numériques sont cruciales, en particulier avec l’essor du commerce social, une forte connectivité réseau est vitale.

En période de pointe, l’IA accroît sa capacité à assurer le bon fonctionnement de l’entreprise. Les pics de demande se produisent souvent pendant les heures ouvrables, en particulier au milieu de la journée de travail, lorsque de nombreuses personnes sont en ligne simultanément pour effectuer des tâches professionnelles. La demande est également élevée le soir, lorsque les gens regardent davantage de vidéos en streaming, jouent à des jeux en ligne et utilisent les réseaux sociaux.

Prévoir avec précision les heures de pointe et identifier les goulots d’étranglement lors de charges élevées est un défi mais essentiel pour une amélioration continue.

L'IA permet une gestion dynamique de la charge de travail. Elle améliore également la durée de vie de la batterie des appareils en utilisant l'énergie plus efficacement et aide les utilisateurs à rester connectés même en cas de panne de courant. Les performances du réseau s'améliorent également, l'IA empêchant les ralentissements et les interruptions en gérant efficacement les pics de charge. Cela signifie un Internet plus rapide, moins de connexions interrompues et une expérience en ligne plus fluide.

3. Optimisation du matériel

L'IA ouvre une nouvelle ère d'ordinateurs et de smartphones conçus avec du matériel économe en énergie, tels que les processeurs économes en énergie comme la puce M1 d'Apple dans les MacBooks et les puces TPU personnalisées de Google pour les charges de travail de l'IA.

Les technologies respectueuses de l’environnement peuvent réduire la consommation d’énergie, diminuer les coûts d’exploitation des entreprises et, en fin de compte, réduire les prix pour les consommateurs.

Un matériel à faible consommation d'énergie est souvent synonyme de fiabilité. Conçus pour fonctionner de manière optimale dans les limites de leurs contraintes énergétiques, ces appareils sont moins sujets à la surchauffe et aux pannes matérielles, ce qui se traduit par moins d'interruptions de service et une plus grande satisfaction des utilisateurs.

4. Intégrer la durabilité

L’IA est à l’avant-garde de l’innovation durable. En optimisant ses propres opérations, l’IA peut réduire considérablement son empreinte environnementale. Par exemple, l’IA peut surveiller la consommation d’énergie, identifier les inefficacités et être alimentée par des sources d’énergie renouvelables comme l’énergie solaire et éolienne. Cette approche proactive de la gestion de l’énergie minimise l’empreinte carbone de l’IA et crée un précédent pour le développement technologique durable.

Les appareils fabriqués à partir de composants économes en énergie et de matériaux recyclables offrent une alternative durable sans compromettre les performances. En choisissant ces technologies respectueuses de l'environnement, les consommateurs peuvent profiter de leurs applications et services préférés tout en réduisant activement leur empreinte carbone.