{"id":124180,"date":"2025-02-11T21:58:38","date_gmt":"2025-02-12T02:58:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/insights\/events\/lia-face-au-defi-energetique-vers-un-developpement-responsable\/"},"modified":"2025-05-06T05:56:05","modified_gmt":"2025-05-06T10:56:05","slug":"lia-face-au-defi-energetique-vers-un-developpement-responsable","status":"publish","type":"events","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/fr\/perspectives\/evenements\/lia-face-au-defi-energetique-vers-un-developpement-responsable\/","title":{"rendered":"L\u2019IA face au d\u00e9fi \u00e9nerg\u00e9tique : vers un d\u00e9veloppement responsable"},"content":{"rendered":"\n
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\n DAC<\/a>\"\"Perspectives<\/a>\"\"Evenements<\/a> <\/div>\n\n
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\n \n EVENTS <\/span>\n\n

\n L\u2019IA face au d\u00e9fi \u00e9nerg\u00e9tique : vers un d\u00e9veloppement responsable <\/h1>\n \n \n \n
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10-11 f\u00e9vrier 2024<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n \n

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Le Club Innovation de l\u2019Institut Choiseul dont DAC France est partenaire organisait hier soir un d\u00e9bat r\u00e9unissant Anne Bouverot, Hugues Even, Etienne Grass, Philippe Limantour et Fr\u00e9d\u00e9ric Worms. \u00c0 une semaine du Sommet pour l\u2019action sur l\u2019Intelligence Artificielle (10-11 f\u00e9vrier \u00e0 Paris), qui rassemblera plus de 100 pays et vise \u00e0 mettre en lumi\u00e8re les acteurs europ\u00e9ens et fran\u00e7ais innovants (Poolside, Alan, H, Mistral, Capgemini, etc.), la discussion portait \u00e0 la fois sur l\u2019IA en tant que moteur de croissance et sur les d\u00e9fis que son d\u00e9veloppement implique en mati\u00e8re d\u2019\u00e9nergie durable.<\/p>

Lancement d\u2019un Observatoire mondial sur l\u2019impact environnemental de l\u2019IA<\/strong><\/h2>

Fr\u00e9d\u00e9ric Worms, directeur de l\u2019ENS a annonc\u00e9 la cr\u00e9ation de l\u2019Observatoire mondial sur l\u2019impact environnemental de l\u2019IA, soutenu par Capgemini, l\u2019Institut IA et Soci\u00e9t\u00e9, l\u2019ENS et la Fondation de l\u2019ENS. Cet Observatoire analysera les effets environnementaux de l\u2019IA \u00e0 chaque \u00e9tape de son cycle de vie (entra\u00eenement, ajustement, inf\u00e9rence et fin de vie) et proposera des mesures d\u2019att\u00e9nuation de ces impacts. L\u2019objectif est d\u2019\u00e9tablir une m\u00e9thodologie robuste et largement partag\u00e9e, afin de promouvoir des pratiques d\u2019utilisation de l\u2019IA compatibles avec un d\u00e9veloppement durable.<\/p>

En effet, la trajectoire de consommation \u00e9nerg\u00e9tique de l\u2019IA n\u2019est actuellement pas soutenable : Une requ\u00eate sur ChatGPT entra\u00eene une d\u00e9pense \u00e9nerg\u00e9tique dix fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle d\u2019une recherche Google et l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative consommerait jusqu\u2019\u00e0 4600 fois plus d\u2019\u00e9nergie que l\u2019IA dite \u00ab\u202ftraditionnelle\u202f\u00bb (Machine Learning, Deep Learning).<\/p>

L\u2019annonce r\u00e9cente de mod\u00e8les pr\u00e9sent\u00e9s comme plus \u00ab\u202ffrugaux\u202f\u00bb tels que DeepSeek ne permet pas, pour l\u2019instant, d\u2019anticiper une baisse significative de la consommation. D\u2019une part, il subsiste des incertitudes quant aux modalit\u00e9s d\u2019entra\u00eenement du mod\u00e8le (le seul dernier entra\u00eenement aurait co\u00fbt\u00e9 6 millions de dollars, sans compter les co\u00fbts ant\u00e9rieurs)\u202f; d\u2019autre part, l\u2019inf\u00e9rence s\u2019av\u00e8re souvent plus \u00e9nergivore que l\u2019entra\u00eenement, et les d\u00e9tails relatifs \u00e0 l\u2019inf\u00e9rence de DeepSeek demeurent inconnus. Enfin, le paradoxe de Jevons rappelle que toute optimisation peut s\u2019accompagner d\u2019une utilisation accrue, annulant l\u2019effet positif attendu sur la consommation.<\/p>

L\u2019IA au c\u0153ur de l\u2019innovation<\/strong><\/h2>

Pour illustrer le r\u00f4le central de l\u2019IA dans l\u2019innovation, Philippe Limantour a rappel\u00e9 que Microsoft, gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, a d\u00e9couvert en seulement quelques semaines un nouvel \u00e9lectrolyte destin\u00e9 \u00e0 la production de batteries. Par ailleurs, l\u2019IA offre la possibilit\u00e9 d\u2019optimiser des milliards de lignes de code actuellement utilis\u00e9es dans les entreprises, dont la consommation \u00e9nerg\u00e9tique n\u2019est g\u00e9n\u00e9ralement pas \u00e9valu\u00e9e.<\/p>

Microsoft n\u2019a pas attendu l\u2019av\u00e8nement de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour d\u00e9ployer des cas d\u2019usage responsables\u202f: Optimisation des infrastructures pour r\u00e9duire l\u2019empreinte carbone et atteindre un objectif d\u2019\u00e9missions n\u00e9gatives \u00e0 l\u2019horizon 2030, conservation des donn\u00e9es dans du verre afin de diminuer la consommation des datacenters, d\u00e9veloppement de mod\u00e8les plus sp\u00e9cialis\u00e9s et plus compacts, moins \u00e9nergivores que les grands mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ralistes.<\/p>

De l\u2019utilisation r\u00e9cr\u00e9ative aux agents conversationnels complexes<\/strong><\/h2>

Etienne Grass (Capgemini) est revenu sur les trois derni\u00e8res ann\u00e9es de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Apr\u00e8s une phase initiale tourn\u00e9e vers des usages r\u00e9cr\u00e9atifs, l\u2019IA s\u2019est progressivement d\u00e9ploy\u00e9e dans la recherche en ligne, tr\u00e8s consommatrice d\u2019\u00e9nergie, puis dans les syst\u00e8mes dits RAG (Retrieval Augmented Generative), permettant la recherche au sein de bases documentaires. Aujourd\u2019hui, l\u2019essor des agents se profile\u202f: ces derniers sont capables de piloter des processus op\u00e9rationnels complets en recourant \u00e0 plusieurs mod\u00e8les ou agents sp\u00e9cialis\u00e9s communiquant entre eux.<\/p>

\u00ab\u202fBig is Beautiful\u202f\u00bb versus \u00ab\u202fLess is Good\u202f\u00bb : la course au gigantisme face \u00e0 la sp\u00e9cialisation<\/strong><\/h2>

Hugues Even (BNP Paribas) a rappel\u00e9 que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, bien que n\u00e9cessitant d\u2019importantes ressources rarement ma\u00eetrisables, ne doit pas occulter le potentiel encore sous-exploit\u00e9 de l\u2019IA traditionnelle (Machine Learning, Deep Learning, r\u00e9seaux de neurones), dont les applications sont nombreuses (am\u00e9lioration de la satisfaction client, gestion des risques, d\u00e9tection de fuites, cybers\u00e9curit\u00e9, lutte contre la fraude au paiement, etc.). Dans ce contexte, on observe simultan\u00e9ment : Une course au gigantisme, symbolis\u00e9e par certains projets comme le \u00ab\u202fprojet Stargate\u202f\u00bb (500 milliards de dollars) vs le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les plus compacts et plus sp\u00e9cialis\u00e9s, capables de fournir des performances \u00e9lev\u00e9es \u00e0 moindre co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>

BNP Paribas, par exemple, exploite en interne l\u2019ensemble des mod\u00e8les de Mistral, qui s\u2019efforce de r\u00e9duire sa consommation en \u00e9nergie en proc\u00e9dant \u00e0 une stricte curation des donn\u00e9es avant tout entra\u00eenement.<\/p>

Le d\u00e9bat a ainsi mis en lumi\u00e8re la n\u00e9cessit\u00e9 de concilier la capacit\u00e9 d\u2019innovation de l\u2019IA avec la pr\u00e9servation de l\u2019environnement. S\u2019il reste crucial de poursuivre la recherche sur des mod\u00e8les plus \u00e9conomes et de g\u00e9n\u00e9raliser leur usage, l\u2019essor de l\u2019IA doit s\u2019accompagner d\u2019une r\u00e9flexion globale sur la sobri\u00e9t\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique, ainsi que du d\u00e9veloppement de m\u00e9thodologies communes pour en mesurer les impacts.<\/p> <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n\n\n\n

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