L’intelligence artificielle (IA) pourrait sans doute être l’une des technologies les plus perturbante du 21e siècle. Elle dispose en effet d’un potentiel de transformation important pour tous les aspects de la société. Se préparer à une « bonne société » axée sur l’IA est devenu un sujet brûlant, avec un intérêt croissant tant du public que du monde scientifique notamment par rapport aux principes, politiques et cadres éthiques nécessaires à la société. Ceci avec un accent marqué sur les avantages de l’IA dans un contexte où les risques liés à son utilisation seront minimes. Sur la base d’une analyse bibliométrique de 40147 documents extraits de la base de données Web of Science, cette étude explore l’état de développement de la recherche en IA.
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Malgré les performances avérées des méthodes modernes d’intelligence artificielles, peu de travaux s’intéressent aux impacts environnementaux liés à la quantité de ressources nécessaires à l’entrainement et à l’usage de ces modèles. Ceci est très alarmant, lorsqu’on sait que le réchauffement climatique est une menace majeure qui met en péril notre planète et nos sociétés. Ainsi, nous abordons globalement dans ce travail la question de la mesure de l’empreinte carbone des modèles d’intelligence artificielle. Plus précisément nous considérons le cas des modèles visant à réduire les émissions de CO2. Pour de tels modèles, nous proposons de mesurer leurs impacts négatifs (quantité CO2 émise par l’entrainement et l’usage des modèles), et leurs impacts positifs (quantité de CO2 non émise du fait de l’usage des modèles). Les évaluations réalisées démontrent que l’empreinte carbone générée par l’entrainement et l’usage des modèles d’intelligence artificielle est globalement non-négligeable. Ainsi, les nouvelles métriques que nous proposons peuvent permettre d’évaluer et de comparer l’impact environnemental de ces modèles, au-delà des métriques usuelles d’évaluation des performances prédictives.
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