Favoriser l'IA durable

Déployez l'IA sur une infrastructure plus intelligente. Des avancées sont en cours avec les technologies compute-in-memory (CIM) et de processing-in-memory (PIM) qui intègrent le matériel et les logiciels plus efficacement, et l'informatique neuromorphique qui imite le cerveau humain pour traiter les données plus efficacement.

Privilégiez des modèles légers et des écosystèmes ouverts. Les modèles d'IA légers et les formats de calcul de faible précision tels que Floating Point 8-bit (FP8) réduisent les besoins en mémoire et permettent un calcul plus rapide, de sorte qu'ils utilisent moins d'énergie pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA volumineux.

Déployez l'intelligence artificielle à la périphérie. Les applications d'IA en périphérie améliorent les performances et réduisent les émissions en traitant les données localement sur les appareils. Cette approche est particulièrement adaptée aux secteurs exigeant un traitement en temps réel, comme la fabrication, la santé, le commerce de détail et les services financiers.

Adoptez une mise à l'échelle dynamique associée à un équilibrage intelligent de la charge. En adaptant leur consommation énergétique aux charges de travail liées à l'IA, des entreprises telles que Meta et Google réduisent leur consommation d'énergie et leurs émissions tout en répondant à la demande croissante d'outils d'IA.

Monétisez les data centers. Les places de marchés de calcul pour l'IA et les plateformes de partage GPU permettent aux particuliers et aux entreprises de monétiser les ressources informatiques inactives en les transformant en ressources précieuses pour l'IA et d'autres applications.

Optimisez l'emplacement des data centers. Les entreprises programment les charges de travail liées à l'IA aux moments et dans les lieux où l'énergie est la plus propre, tout en explorant des solutions innovantes comme l'utilisation de l'énergie solaire et du refroidissement naturel à la surface de la Lune.

Intégrez des options énergétiques à faible émission de carbone. Les petits réacteurs modulaires (PRM) offrent une solution fiable pour assurer un approvisionnement énergétique constant tout en réduisant la dépendance aux énergies fossiles. Les partenariats récents mettent en évidence la dynamique croissante vers l'infrastructure d'IA nucléaire.

Adoptez des solutions de refroidissement économes en eau. Les systèmes de refroidissement direct sur puce par liquide, de refroidissement sans évaporation et de réutilisation de la chaleur peuvent réduire la consommation d'eau et d'énergie. Les systèmes de refroidissement en boucle fermée et le recyclage des eaux usées peuvent potentiellement générer des économies d'eau de 50 à 70 %.

Optez pour des modèles d'IA adaptés à vos besoins. Des plateformes comme Accenture Model Switchboard optimisent le déploiement de l'IA en sélectionnant des modèles économiques pour les tâches. L'approche de génération augmentée de récupération (RAG) améliore l'efficacité en accédant aux données uniquement lorsque cela s'avère nécessaire, tandis que les méthodes hybrides combinant règles et IA peuvent encore améliorer les performances.

Stimulez l'efficacité. Optez pour des modèles de tarification de l'IA basés sur l'utilisation ou sur l'efficacité, plutôt que pour une tarification fixe, afin d'optimiser l'emploi et le moment d'utilisation des ressources d'IA.

Atteindre un bilan négatif. Utilisez l'IA pour minimiser les impacts de l'IA. Les systèmes de climatisation intelligents, optimisés par l'IA, permettent de réduire la consommation énergétique, tandis que la logistique prédictive diminue les émissions liées au transport et que les réseaux électriques intelligents, alimentés par l'IA, optimisent la distribution d'électricité.

Intégrez le développement durable de l'IA dans la gouvernance. Le suivi en temps réel de la consommation énergétique est désormais associé aux indicateurs clés de performance traditionnels afin de mesurer l'intensité carbone et l'efficacité énergétique de l'IA, offrant ainsi un ensemble de données plus complet pour soutenir les initiatives de développement durable.

Automatisez les stratégies de gouvernance. L'automatisation basée sur l'IA peut aider à appliquer des politiques de durabilité, à gérer les risques environnementaux et à faciliter le choix de l'infrastructure la plus durable pour chaque déploiement de modèle.

Aidez à définir les normes d'IA. Des initiatives sont en cours pour établir des normes mondiales uniformes et des critères de durabilité en matière d'IA, offrant aux entreprises une occasion unique d'influencer des politiques de conception d'IA intelligente alliant innovation et durabilité