IA verte
Pratique visant à réduire l'impact environnemental de l'IA grâce à des algorithmes économes en énergie et à des pratiques informatiques durables.
Définition
Un mouvement émergent qui donne la priorité à la recherche et aux opérations en matière d'IA à faible empreinte carbone, en optimisant les architectures des modèles pour en améliorer l'efficacité (distillation, élagage), en utilisant du matériel à faible consommation et en planifiant de grands travaux de formation lorsque des énergies renouvelables sont disponibles. Les initiatives de gouvernance incluent la prise en compte des émissions de carbone pour les charges de travail liées à l'IA, des KPI d'efficacité (FLOP par gain de précision) et des incitations pour les équipes qui atteignent les objectifs de développement durable sans compromettre la qualité.
Exemple concret
Une entreprise de réseaux sociaux planifie la pré-formation de ses modèles à grande échelle les week-ends, lorsque ses centres de données fonctionnent exclusivement à l'énergie éolienne, suit les kWh consommés par entraînement et publie des rapports annuels sur l' « empreinte carbone de l'IA », stimulant ainsi la recherche d'architectures plus efficaces.
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