Comment harmoniser l’IA et la préservation de l’environnement ?

Intelligence artificielle qui pointe du doigt l’écran

L’intelligence artificielle (IA) est indéniablement en train de révolutionner notre société moderne.

Cependant, son expansion rapide soulève des préoccupations majeures quant à ses conséquences environnementales ainsi que son utilisation massive. Quels sont les impacts environnementaux engendrés par l’Intelligence artificielle ? Comment la rendre plus éco-responsable ?

Et comment peut-elle être un moyen de transition pour un numérique responsable ?

Les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle sur la consommation énergétique

Quels impacts sur la consommation énergétique ?

L’essor de l’intelligence artificielle a entraîné une demande croissante en énergie, avec des besoins considérables pour alimenter leurs systèmes complexes. Cette consommation énergivore accroît les effets néfastes sur notre environnement en augmentant les émissions de gaz à effet de serre et donc, la consommation mondiale d’électricité.

Selon une étude réalisée par des chercheurs de l’Université du Massachusetts, les datas center qui hébergent et traitent des masses colossales de données nécessaires au fonctionnement de tous ces algorithmes, génèrent de 2 % à 5 % des émissions mondiales de GES.

Extraction des ressources naturelles

Les infrastructures sont indispensables pour soutenir l’intelligence artificielle, il faut alors extraire des ressources naturelles pour construire des datas center et des serveurs. Les ressources naturelles utiles pour ces constructions sont les métaux rares et les minéraux. Cette extraction pose un défi majeur pour la préservation des écosystèmes et conduit à des problèmes environnementaux tels que la dégradation des sols et la pollution de l’eau.

Les initiatives pour une intelligence artificielle éco-responsable

Optimisation de la consommation énergétique

Des chercheurs travaillent activement sur l’optimisation des algorithmes et des architectures matérielles. Leur objectif ? Réduire la consommation énergétique des systèmes d’intelligence artificielle en optimisant les réseaux neuronaux. En d’autres termes, les chercheurs ont pour mission de diminuer le nombre de calculs nécessaires tout en préservant les performances et l’exactitude des résultats.

Utilisation de sources d’énergie renouvelable

Une approche prometteuse pour rendre l’IA plus éco-responsable consiste à alimenter ces systèmes avec des sources d’énergies renouvelables, telles que l’énergie solaire et éolienne. De nombreuses entreprises prennent conscience de l’importance de réduire leur empreinte carbone et investissent dans ces solutions vertes pour alimenter leurs infrastructures d’intelligence artificielle.

L’intelligence artificielle, un moyen de transition numérique responsable

L’intelligence artificielle au service de l’encodage vidéo éco-responsable

Grâce à ses capacités d’analyse et de traitement des données, l’intelligence artificielle permet, par exemple, au GreenEncoder de Vidmizer de définir le meilleur type d’encodage possible. L’intérêt ?

Optimiser avec précision le poids de la vidéo et donc, réduire d’autant l’empreinte carbone du numérique. Pour réussir cet exploit, nous avons bénéficié d’une collaboration CIFRE permettant à notre start up d’accueillir un doctorant chercheur. Ces travaux de recherche et d’innovation ont été mis à l’honneur dans la Lettre de l’ANRT.

Simuler les différents scénarii de transition numérique responsable

Une des grandes forces de l’intelligence artificielle réside dans sa capacité à simuler et à modéliser différents scénarios de transition numérique. En l’alimentant avec des données provenant de divers secteurs économiques et en combinant ces informations avec des variables environnementales, elle peut évaluer les conséquences potentielles de différentes stratégies de transition.

Par exemple, en simulant les résultats de l’adoption généralisée de véhicules électriques, d’une production énergétique exclusivement renouvelable, ou encore de l’efficacité énergétique accrue dans les bâtiments. Ces simulations permettent aux décideurs d’entreprise de prendre des décisions éclairées et d’identifier les solutions les plus prometteuses pour une meilleure transition énergétique pour un numérique responsable.

Curieux de connaître comment l’IA peut améliorer les performances de l’encodage vidéo ? Découvrez-y notre article.
Si vous souhaitez aller plus loin, consultez la conférence “IA durable” de l’ANRT.

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