IA pour une entreprise

ALGORITHMES ÉNERGIE

L’IA POUR UNE

ENTREPRISE

INTELLIGENTE

SMART ET

VERTE

Irréversible. En 2021, vos utilisateurs veulent le high tech pour s’instruire, se divertir, se soigner et travailler. Toutefois, lors de leurs divertissements sur Netflix, en l’occurrence, la plateforme fait des suggestions qui matchent avec les goûts de vos visiteurs. De même, demander un service à Siri, l’assistant vocal, et discuter via le chatbot d’un site E-Commerce, rythment les quotidiens de vos consommateurs. En définitive, des applications algorithmiques sont en œuvre derrière ces réalités. D’ailleurs, l’étude, World IoT Markets, de l’IDATE DigiWorld prévoit 35 milliards d’objets connectés dans le monde en 2030. De plus, dans vos entreprise, le big data, l’énergie et les algorythmes sont au cœur de vos préoccupations et chaînes de valeurs. De fait, en quoi l’Intelligence Artificielle est aujourd’hui essentiel dans la maîtrise vertueuse de votre productivité ? 

L’énergie des algorithmes des supercalculateurs menacent comme jamais la frontière verte de la science.

Cependant, 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. Ainsi, 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, selon l’AFP, Agence France Presse.

Les supercalculateurs montent en puissance.

Aujourd’hui, le HPC-IA, le supercalculateur, vous offre une capacité de calcul supérieure à 14 pétaflops par seconde. Soit 14 millions de milliards d’opérations. Ainsi, vous doublez la puissance de calcul disponible en France. C’est également la puissance cumulée de 15.000 ordinateurs de la dernière génération.

L’Europe augmente la puissance de l’énergie de ses algorithmes.

Toutefois, 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. D’ailleurs, la Commission européenne dans le cadre de l’entreprise commune Euro-HPC cofinance cette machine.

La puissance de calcul explose.

Ainsi, 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 que vous multipliez cette puissance de calcul depuis 2012. Donnant ainsi lieu à une croissance exponentielle.

Des algorithmes quantiques pour lutter contre les énergie de dérèglements climatiques.

Néanmoins, 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. Par ailleurs, 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.

Développement des programmes de recherche.

À ce jour, la société Atos installe 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. Ainsi, Atos stimule de grands programmes de recherche dans de nombreux secteurs d’activité.

L’énergie des algorithmes pour capter et stocker le CO₂.

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, se couple d’un langage de programmation universel.

L’informatique quantique pour capter et absorber l’explosion des données.

Dans le futur, l’informatique quantique sera capable d’absorber l’explosion des données que provoquent par le Big Data et l’Internet des objets. Car, les spécialistes appréhendent de mieux en mieux les algorithmes, l’Intelligence Artificielle et le deep learning. Donc, des applications voient le jour dans des domaines de l’agro-alimentaire, des matériaux pharmaceutiques ou de la sécurité des données.

L’énergie des algorithmes aux côtés de l’écologie.

En effet, l’IA est un atout pour l’écologie si vous considérez l’Intelligence Artificielle dans sa globalité. C’est-à-dire, vous tenez compte de ses avantages et bien évidemment de ses inconvénients aussi. De même, si vous savez estimer les bénéfices à en tirer, alors tout paraît clair, tout ne tient qu’à un fil.

Les problèmes écologiques et environnementaux sont mondiaux.

Par contre, les modèles sont très complexes à gérer. Fatalement ou heureusement, c’est ce qu’une IA sait très bien faire. D’ailleurs, le premier data center à empreinte zéro, voire à énergie positive, qui redistribue la chaleur excédentaire aux populations, date de 2015.

L’énergie des géants du web pour des algorithmes au bilan carbone zéro.

Surtout, les nouveaux data centers des géants du web tentent d’atteindre un bilan carbone zéro. Ainsi, ils ont à disposition différentes techniques et dispositives. En l’occurrence, vous avez les énergies renouvelables, la prise en charge de l’énergie fatale, la collecte des eaux de pluie etc.

L’ énergie des solutions à l’impact des algorithmes.

En l’occurrence, Le moteur à explosion d’une automobile, ne transforme que partiellement l’énergie chimique de son carburant. 35% en énergie cinétique . Dès lors, la chaleur dissipée, 65%, dans l’atmosphère représente l’énergie fatale. C’est-à-dire que vous ne la récupérez que très partiellement. C’est pourquoi, l’action de redirection de l’énergie excédentaire vers des systèmes de chauffage est une vraie solution écoresponsable.

La valorisation de l’énergie fatale.

Néanmoins, il existe des solutions très astucieuses pour récupérer et valoriser l’énergie fatale sous forme de radiateur. Comme le QRad de Quarnot pour des logements ou des collectivités.

L’énergie des algorithmes des nouveaux modèles technologiques.

De plus, de nouveaux modèles associés au deep learning, plus souples, plus rapides et moins énergivores, émergent. Du CPU, Central Processing Units, vous passez au GPU, Graphical Processing Units. Et maintenant, vous en êtes à des TPU, Tensor Processing Units et autres puces neuromorphiques optimisées pour le deep learning. Généralement, cette nouvelle génération d’outils est aussi moins énergivores.

Les modèles d’IA matures.

Alors, de nombreux projets hier dans des phases très consommatrices, c’est-à-dire en mode recherche et développement, arrivent aujourd’hui à maturité. Donc, quelques feux sont au vert. Car, 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.

L’énergie des algorithmes dans la course à l’IA verte.

De plus en plus, les enjeux écologiques s’intègrent aux processus économiques. Sinon, les chercheurs et ingénieurs du monde entier travaillent dans le domaine de l’optimisation des consommations énergétiques des solutions IA. Et, leur objectif est d’arriver aux mêmes performances énergétiques que les performances de l’intelligence humaine.

Des performances énergétiques à hauteur d’humain.

à savoir, avec à peine 20W de consommation, l’intelligence humaine effectue des millions de milliards d’opérations à la seconde. Ainsi, les pistes de développement sont nombreuses. De la nouvelle puce éco–conçue pour la forte demande de calcul de modèle de réseaux de neurones profonds, aux modèles mères déjà entrainés. En tout état de cause, la course à l’IA verte et son efficacité énergétique est en marche.

L’énergie des algorithmes dans la consommation des données en entreprises.

Cependant, l’un des plus grands algorithmes d’apprentissage profond connu à ce jour est le modèle de langage avancé GPT-3. Et, 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,
• émet la même quantité de CO₂ qu’un trajet de 70.000 kilomètres d’un véhicule à essence,
• brule l’équivalent de 355 années de calcul sur un seul processeur.

Le nombre de calculs nécessaires au deep learning augmente de 300.000% entre 2012 et 2018.

Toutefois, une étude de juin 2019, de 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. Donc, l’équivalent de 60 années d’émissions pour un humain. Ainsi, de 2012 à 2018, le nombre de calculs nécessaires au deep learning augmente de 300.000%.

Le potentiel de l’énergie des algorithmes en industrie.

Autrement, 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. Par ailleurs, l’IA existe dans les entreprises depuis de nombreuses années mais se déploie très timidement. Seules 13% des entreprises implémentent réellement l’IA de manière industrielle.

Les entreprises consomment les algorithmes et l’IA.

En revanche, il existe de nombreuses manières d’implémenter l’IA. En concret, certains projets ne nécessitent pas d’entrainer les modèles. Parfois, 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.

L’impact du recyclage technologique sur l’énergie des algorithmes.

Sinon, vous gardez à l’esprit que ce sont les entrainement des modèles complexes qui sont hyper énergivores. Au final, c’est un cas de figure réservé à une petite partie des solutions d’IA. Or, 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.

Par contre, les spécialistes du monde entier, Etats, Chercheurs et Institutions plébiscitent une approche éthique pour une Intelligence Artificielle de confiance. Désormais, vous cherchez à améliorer la vie des êtres humains sans aggraver les problèmes ou préjudices existants. Ni en créer de nouveaux. Alors, vous utilisez, l’Intelligence Artificielle, IA , dans des projets à fort impact positif.

L’énergie des algorithmes dans la chaîne de valeur de l’entreprise.

Dans ce cadre, les organisations favorisent la réutilisation de matériaux usités. Et favorisent ainsi l’économie circulaire. Vous constatez ces deux dernières années que les entreprises, surtout les grands groupes comme Orange par exemple, travaillent et analysent l’impact des technologies et le rôle de l’humain dans la transformation du monde.

De l’explosion du digital à l’érection de la RSE.

Aujourd’hui, vous parlez de RSE, Responsabilité Sociale et Environnementale. C’est notamment avec l’explosion du digital que la RSE devient un enjeu majeur dans les entreprises.

Vos attentes et espoirs autour de l’énergie des algorithmes.

En définitive, le numérique et les technologies associées sont vecteurs de bien être, quand vous veillez à toujours placer l’homme au cœur de l’innovation. Par conséquent, le rôle de l’humain reste central dans les progrès techniques.

L’impact sur la cryptographie et la sécurité.

Or, parmi les capacités de calcul offertes par l’informatique quantique, il y a la factorisation quasi-instantanée des nombres entiers. Ainsi, l’algorithme de Shor, est capable de briser les systèmes cryptographiques modernes. Notamment, la plupart des algorithmes de chiffrement asymétriques actuels. Tels que RSA, la base de tous les systèmes bancaires et de sécurité Internet.