Ces dernières années, l’intelligence artificielle s’est imposée comme un moteur essentiel de l’innovation technologique. Portée par des modèles toujours plus complexes et des ensembles de données massifs, elle a permis des avancées spectaculaires dans de nombreux domaines. Cependant, cette quête de performance a un coût environnemental et économique de plus en plus difficile à ignorer.
Face à ces défis, une nouvelle approche émerge : l’IA frugale, ou comment “faire plus avec moins”.
L’IA frugale : une réponse aux défis environnementaux et économiques
L’IA frugale propose de repenser la manière dont nous concevons et utilisons les technologies d’intelligence artificielle. Plutôt que de s’appuyer sur des ressources matérielles et énergétiques toujours plus importantes, elle vise à développer des modèles efficaces qui optimisent l’utilisation des ressources disponibles.
Cette approche se concentre sur quatre axes principaux :
- Le premier est la réduction de la dépendance aux données massives. Au lieu de collecter des quantités énormes de données, l’IA frugale privilégie des ensembles de données plus petits mais de haute qualité. Cette méthode permet de réduire les coûts liés à la collecte et au stockage des données, tout en minimisant les risques associés à la confidentialité et à la sécurité des informations.
- Le deuxième axe est l’optimisation des algorithmes. En développant des algorithmes qui nécessitent moins de puissance de calcul, il devient possible de diminuer significativement la consommation d’énergie. Des techniques telles que la compression de modèles et la quantification sont utilisées pour réduire la complexité des modèles sans sacrifier leurs performances. La compression de modèles vise à réduire le nombre de paramètres d’un modèle, tandis que la quantification diminue la précision numérique des poids dans les réseaux de neurones, ce qui accélère les calculs et réduit la taille des modèles.
- Le troisième axe concerne les équipements qui sont à l’origine d’une grande part des émissions carbones. Les grands fournisseurs de d’espaces cloud ont considérablement optimisé leur consommation électrique mais la croissance des usages est telle qu’ils sont en train de renoncer à leurs engagements SBTi. L’enjeu est de pouvoir maîtriser et piloter les usages afin de ne pas voir les datacenters se démultiplier.
- Le quatrième axe concerne la conception durable. L’IA frugale intègre une réflexion sur l’impact environnemental tout au long du cycle de vie des projets, depuis la conception jusqu’à la maintenance. Cette approche holistique encourage une utilisation plus responsable des ressources et contribue à la lutte contre le changement climatique.
Des techniques innovantes pour une IA plus efficace
Plusieurs méthodes permettent de mettre en pratique les principes de l’IA frugale. La compression de modèles, par exemple, réduit le nombre de paramètres sans affecter de manière significative la performance. En allégeant les modèles, il est possible de les exécuter sur des matériels moins puissants, ce qui diminue la consommation d’énergie et les coûts associés.
La quantification est une autre technique essentielle. En diminuant la précision numérique des poids dans les réseaux de neurones, elle réduit la taille des modèles et accélère les calculs. Cette méthode est particulièrement utile pour les applications embarquées ou les dispositifs mobiles, où les ressources sont limitées.
Le transfer learning, ou apprentissage par transfert, joue également un rôle clé. Il consiste à réutiliser les connaissances acquises par un modèle préalablement entraîné pour résoudre de nouvelles tâches. Cette approche permet de gagner du temps et des ressources en évitant de repartir de zéro pour chaque nouveau problème, tout en maintenant une haute performance.
‘’Avec les innovations constantes de l’IA, la frugalité devient incontournable pour que la technologie reste un levier de transformation au service des objectifs business, grâce à une gouvernance efficace et des compétences pointues.’’
Alice Drahon, experte IA frugale
S’appuyer sur le référentiel général pour une IA frugale
Le référentiel général pour une IA frugale préconise une analyse tout au long du cycle de vie de l’IA, permettant ainsi d’identifier la bonne architecture. Il s’agit de déterminer, en collaboration avec les métiers, comment répondre aux besoins et usages de manière frugale en identifiant le bon jeu de données, le niveau d’optimisation de l’algorithme, le nombre d’entraînements nécessaires, etc.
Le Référentiel Général pour une IA frugale est le fruit de la collaboration de plus de 130 experts issus du monde de la recherche, de l’industrie, du milieu associatif et des pouvoirs publics. Il a été piloté par l’Ecolab – Greentech Innovation du Ministère Écologie Territoires et par le Groupe AFNOR. Il se conçoit comme un premier cadre de référence sur le sujet de l’impact environnemental de l’IA et comprend :
- Une terminologie exhaustive, s’appuyant sur des consensus internationaux ;
- Une méthode de calcul rigoureuse couvrant tout le système d’IA et les différents impacts environnementaux ;
- Des bonnes pratiques actionnables pour une prise en main facile et rapide par les équipes data / IA ;
- Des conseils pour les éléments de communication.
Ces techniques contribuent à rendre l’IA plus accessible, notamment pour les petites et moyennes entreprises qui ne disposent pas des mêmes ressources que les géants du secteur. Elles ouvrent la voie à une démocratisation de l’intelligence artificielle, en permettant à un plus grand nombre d’acteurs de bénéficier des avancées technologiques sans les coûts associés à la formation de modèles de grande envergure.
Une invitation à l’action
Alors que l’IA frugale émerge comme une réponse essentielle aux défis environnementaux et économiques actuels, elle offre aux entreprises une opportunité unique de concilier innovation technologique et responsabilité écologique. En adoptant cette approche, les organisations peuvent non seulement réduire leurs coûts opérationnels et leur empreinte carbone, mais aussi répondre aux attentes croissantes des consommateurs en matière de durabilité.
Conscients de l’importance de cette transition, IA Campus a élaboré une formation dédiée aux Comités de Direction et Comités Exécutifs ainsi qu’une formation dédiée aux équipes SI. Une session immersive et stratégique avec notre experte en IA frugale, Alice Dragon, pour se saisir des enjeux de l’IA frugale et en faire un levier de transformation durable pour votre organisation, contribuant ainsi à construire un avenir où technologie et durabilité vont de pair.
Si vous souhaitez en savoir plus sur ce format ou sur nos autres offres de formation, n’hésitez pas à nous contacter.
