Algorithmes-

IA

L’ÉNERGIE DES

ALGORYTHMES

POUR UNE

ENTREPRISE

INTELLIGENTE,

SMARTE ET VERTE

Irréversible, en 2021, les populations veulent le high tech pour s’instruire, se divertir, se soigner, travailler. Après tout, seuls comptent le big data l’énergie et les algorithmes.

La robotique est de fait essentiel dans la maîtrise vertueuse de la  productivité. C’est le Smart farming. D’abord se nourrir sainement.

Visionner un film sur Netflix, c’est la plate forme qui suggère et bien sûr, ça matche avec nos goûts. Demander un service à Siri, l’assistant vocal, discuter via le chatbot d’un site e-commerce… sont des actes qui rythment nos quotidiens. Et derrière toutes ces réalités sont en œuvre des applications algorithmiques.

Selon une étude récente de l’IDATE DigiWorld : World IoT Markets, on comptera 35 milliards d’objets connectés dans le monde en 2030, soit une croissance de 10 % par an. Montres connectées, bracelets sportifs connectés, assistants vocaux…

Les algorithmes des supercalculateurs menacent comme jamais les frontières de la science.

L’un des défis de l’IA consiste à donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre à partir de données. Or pour apprendre plus, l’algorithme doit démultiplier sa puissance de traitement de données.

L’Agence France Presse, AFP rapporte : Le XXIe siècle s’appuie tout entier sur le calcul pour comprendre, prévoir, innover, décider , précise Frédérique Vidal, ministre de l’Enseignement Supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.

Le HPC-IA , supercalculateur, nous offre une capacité de calcul supérieure à 14 pétaflops par seconde soit 14 millions de milliards d’opérations doublant ainsi la puissance de calcul disponible en France. C’est également la puissance cumulée de 15.000 ordinateurs de la dernière génération.

La France prévoit de se porter candidate à l’horizon 2022 à l’hébergement d’une des machines européennes de calcul dite exascale, un milliard de milliards d’opérations par seconde, cofinancée par la Commission européenne dans le cadre de l’entreprise commune Euro-HPC.

Selon une analyse de l’entreprise OpenAI, qui vise à développer une IA responsable , la puissance de calcul nécessaire pour les algorithmes d’intelligence artificielle double normalement tous les 3,4 mois. Mais avec l’ émergence des réseaux neuronaux modernes, c’est par 300.000 qu’on multiplie cette puissance de calcul depuis 2012, une croissance exponentielle.

Le quantique pour lutter contre les dérèglements climatiques.

Dès novembre 2016, Atos lance un programme ambitieux visant à anticiper l’avenir de l’informatique quantique et à se préparer aux opportunités et aux risques qui en découlent.

Atos est une ESN Entreprise de Services du Numérique française. Avec en 2019 un chiffre d’affaires annuel de près de 11 milliards d’euros environ. Elle emploie 110 000 salariés répartis dans 73 pays.

À ce jour, la société a installé des Quantum Learning Machines QLM dans de nombreux pays, dont l’Autriche, le Danemark, la France, l’Allemagne, le Royaume-Uni, les Pays-Bas et les États-Unis. Et stimule ainsi de grands programmes de recherche dans de nombreux secteurs d’activité.

Atos et Total développent des solutions avec l’Atos QLM, pour capter et stocker le CO2.

Atos Quantum Learning Machine, supercalculateur, ultra-compact, disponible en 5 configurations de puissance, 30 à 40 Qubits, associé à un langage de programmation universel.

Des applications énergivores pour un perfectionnement et une efficacité programmés.

Dans le futur, l’informatique quantique sera capable d’absorber l’explosion des données provoquée par le Big Data et l’Internet des objets. Les spécialistes appréhendent de mieux en mieux les algorithmes, l’intelligence artificielle et le deep learning. Des applications voient le jour dans des domaines de l’ agroalimentaire, des matériaux pharmaceutiques ou de la sécurité des données.

L’IA est un atout pour l’écologie si on considère l’intelligence artificielle dans sa globalité avec ses avantages et bien évidemment ses défauts. Si on sait estimer les bénéfices à en tirer, alors tout paraît clair, tout ne tient qu’à un fil.

Les problèmes écologiques et environnementaux sont mondiaux.

Les modèles sont très complexes à gérer. Fatalement ou heureusement, c’est ce qu’une IA sait très bien faire. Le premier data center à empreinte 0, voire à énergie positive, qui redistribue la chaleur excédentaire aux populations, date de 2015. Les nouveaux data centers des géants tentent d’atteindre un bilan carbone 0 avec différentes techniques : énergies renouvelables, prise en charge de l’énergie fatale, collecte des eaux de pluie etc…

De nombreuses solutions sont mises en place pour limiter l’impact écologique de ces technologies.

Le moteur à explosion d’ une automobile par exemple, ne transforme que partiellement l’énergie chimique de son carburant, 35% en énergie cinétique . La chaleur dissipée dans l’atmosphère, 65%, est fatale.

C’est-à-dire qu’on ne la récupère que très partiellement dans le chauffage, la turbo compression…

L’ action de redirection de l’énergie excédentaire vers des systèmes de chauffage est une vraie solution. De plus, de nouveaux modèles associés au deep learning, plus souples, plus rapides et moins énergivores, émergent.

Du CPU Central Processing Units, on passe au GPU Graphical Processing Units. Et maintenant, nous en sommes à des TPU Tensor Processing Units et autres puces neuromorphiques optimisées pour le deep learning. Cette nouvelle génération d’outils est généralement moins énergivores aussi.

De nombreux projets hier dans des phases très consommatrices, c’est-à-dire en mode recherche et développement, arrivent aujourd’hui à maturité . Quelques feux sont au vert. L’IA est une technologie clé pour mettre en place des stratégies efficaces pour freiner les émissions de gaz à effet de serre des entreprises.

Les enjeux écologiques sont de plus en plus intégrés aux processus économiques.

Les chercheurs et ingénieurs du monde entier travaillent dans le domaine de l’optimisation des consommations énergétiques des solutions IA. Leur objectif est connu : arriver aux mêmes performances énergétiques que les performances de l’intelligence humaine avec à peine 20W de consommation, c’est-à-dire effectuer des millions de milliards d’opérations à la seconde. Les pistes sont nombreuses : de la nouvelle puce éco-conçue pour la forte demande de calcul de modèle de réseaux de neurones profonds, en passant par des modèles mères déjà entrainés. La course à l’IA verte et son efficacité énergétique est bien lancée.

La puissance des modèles : l’algorithme et l’IA explosent les données des entreprises.

L’un des plus grands algorithmes d’apprentissage approfondi connu à ce jour est le modèle de langage avancé GPT-3. D’après les fondateurs de Carbontracker une session d’entraînement pour ce modèle génère :

  • l’équivalent d’une année de consommation énergétique de 126 foyers danois et

  • émet la même quantité de Co2 qu’un trajet de 70.000 kilomètres d’un véhicule à essence.

  • une séance brule l’équivalent de 355 années de calcul sur un seul processeur.

Une étude de juin 2019, à l’université du Massachusetts montre que l’entraînement d’un programme d’ apprentissage de langage naturel tel que Transformer génère jusqu’à 300 tonnes de Co2, l’équivalent de 60 années d’émissions pour un humain. De 2012 à 2018, le nombre de calculs nécessaires au deep learning augmente de 300.000%.

Les Orientations et décisions humaines valorisent l’intelligence artificielle.

Des métaux rares pour les batteries et de l’électricité pour fonctionner. Une fois les résultats obtenus, il faut une bonne climatisation pour refroidir les machines qui chauffent énormément lors des diffèrents process. C’est une perte de l’énergie qu’on appelle d’ailleurs énergie fatale.

Il existe toutefois des solutions très astucieuses pour la récupérer et la valoriser sous forme de radiateur, comme le QRad de Quarnot pour des logements ou des collectivités.

L’intelligence artificielle IA est une technologie de pointe au potentiel encore peu exploré et peu exploité.

Célèbre depuis 1997 quand pour la première fois, la machine bat l’homme aux échecs. L’IA existe dans les entreprises depuis de nombreuses années mais se déploye très timidement. Seules 13% des entreprises ont réellement implémenté l’IA de manière industrielle.

Les entreprises consomment l’Intelligence Artificielle.

Il existe de nombreuses manières d’implémenter l’IA. Certains projets ne nécessitent pas d’entrainer les modèles, il s’agit tout au plus d’ajuster quelques paramètres ! Par exemple optimiser l’entreposage, prédire les fuites ou des pannes de machines à partir de capteurs, ou encore détecter la fraude.

La Tribune– Comment l’intelligence artificielle va changer l’industrie.

Il faut garder à l’esprit que ce sont les entrainement des modèles complexes qui sont hyper énergivores. C’est un cas de figure réservé à une petite partie des solutions d’IA.

Le recyclage technologique permet de limiter l’impact sur les ressources énergétiques d’un déploiement massif de projets d’intelligence artificielle dans les entreprises.

L’IA est une technologie de transformation qui peut influencer positivement le développement durable.

Les spécialistes du monde entier, Etats, chercheurs et institutions plébiscitent une approche éthique pour une intelligence artificielle de confiance.

Améliorer la vie des êtres humains sans aggraver les problèmes ou préjudices existants ni en créer de nouveaux, sont des objectifs accessibles. à ce titre, l’intelligence artificielle, IA doit être utilisée dans des projets à fort impact positif. Il faut mettre le pouvoir colossal de l’intelligence artificielle au service du développement durable.

Utiliser l’IA tout le long de la chaîne de valeur peut permettre aux entreprises d’atteindre leurs objectifs.

Dans ce cadre les organisations favorisent la réutilisation de matériaux usités et l’économie circulaire. Nous constatons ces deux dernières années que les entreprises surtout les grands groupes comme Orange par exemple travaillent et analysent de plus en plus l’impact des technologies et le rôle de l’humain dans la transformation de notre monde. On parle aujourd’hui de RSE Responsabilité Sociale et Environnementale. C’est notamment avec l’explosion du digital que la RSE est devenue un enjeu majeur pour les entreprises.

Que pouvons nous finalement dire à la lueur de ces informations.

En définitive, pour que le numérique et les technologies associées puissent être vecteurs de bien être, il faut veiller à toujours placer l’homme au cœur de l’innovation. Le rôle de l’humain doit rester central dans le progrès technique.

Parmi les capacités de calcul offertes par l’informatique quantique, il y a la factorisation quasi-instantanée des nombres premiers algorithme de Shor. Cette opération rendrait la plupart des algorithmes de chiffrement asymétriques actuels vulnérables, tels que RSAla base de tous les systèmes bancaires et de sécurité Internet actuels.