Le 21e siècle a ouvert le champ des possibles aux intelligences artificielles (IA), et ces technologies se sont doucement immiscées dans tous les domaines de notre quotidien. Contrôles vocaux Siri sur les iPhone, assistants à la conduite sur les voitures électriques Google ou Tesla, assistants personnels Alexa ou Home commercialisés par les géants Amazon ou Google, les intelligences artificielles se trouvent aujourd’hui à peu près partout. Si les IA des précédents exemples remplacent des tâches plutôt banales du quotidien, elles sont aussi utilisées au service de l’environnement.

Bilan écologique des fermes de serveurs

Tout commence avec ce fameux « cloud ». Cet endroit « imaginaire » où sont récoltées toutes les données personnelles d’un individu utilisant les services d’une entreprise comme Google ou Facebook. Mais le cloud est bel et bien physique. Il se trouve dans « le monde réel » sous forme de fermes de serveurs. Et celles-ci consomment des quantités astronomiques d’électricité.

En 2014, les fermes de data Google ont consommé 4 402 836 MWh d’électricité, soit l’équivalent de la consommation annuelle d’énergie de Toulouse et de Nice (700 000 habitants). On vous laisse imaginer ce qu’il en est pour Facebook, Twitter, Microsoft, Yahoo, …

Deux challenges se posent donc aujourd’hui pour ces entreprises. Le premier est l’urgence écologique et la transition énergétique. Le deuxième est la demande de plus en plus importante d’utilisateurs. Car les données dans le cloud doivent pouvoir être accessibles à n’importe quel moment de la journée (ou de la nuit !).

Challenge accepted…

Pour réduire la consommation d’énergie, les intelligences artificielles sont des aides très précieuses. En effet, les données pour calculer l’efficacité énergétique des fermes de serveurs sont particulièrement difficiles à analyser et surtout existent en quantités astronomiques avec environ 120 variables selon Google.

Contrairement à l’Homme qui aurait besoin de beaucoup de temps pour assimiler toutes ces données, l’intelligence artificielle s’optimise seule sans intervention humaine et arrive à détecter, analyser et reconnaître des tendances énergétiques, tout ça en un temps record.

Application

En étudiant la PUE (Power Usage Effectiveness), une mesure permettant de calculer l’efficacité énergétique des fermes de serveurs (l’équation est un peu longue mais disponible ici), l’intelligence artificielle arrive à identifier les domaines à améliorer. Pour le moment, les avancées les plus marquantes ont été entreprises par le DeepMind de Google. Grâce à la méthode de « Deep Learning », qui est un type d’apprentissage basé sur un réseau de neurones artificiels numériques, l’intelligence artificielle DeepMind a réussi à déterminer comment utiliser plus efficacement les serveurs.

Elle a notamment pu repérer qu’en allumant tous les serveurs en même temps mais à plus basse puissance, plutôt que d’allumer moins de serveurs mais à plus forte intensité, la consommation d’électricité baissait dramatiquement. En 2008, la PUE des serveurs Google était de 1,23, en 2014, elle a chuté à 1,12. Sachant que la moyenne d’autres fermes de serveurs était de 1,7 en 2014, on ne peut que constater l’efficacité de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Mais l’utilisation de l’IA c’est aussi et surtout des économies sur la facture. Google aurait ainsi réduit de -40% sa facture d’électricité utilisée pour le refroidissement des serveurs.

Bilan

L’intelligence artificielle est à la base développée pour égaler les fonctions cognitives de l’Homme, et c’est aussi la raison pour laquelle elles sont souvent critiquées. Stephen Hawkins notamment avait déclaré que «la montée de l’IA pourrait être la pire ou la meilleure chose qui soit jamais arrivée à l’humanité. » Mais si elles peuvent nous aider à transiter plus rapidement vers une économie verte, alors elles seront sans aucun doute une des meilleures choses arrivées à l’Homme.

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