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L’intelligence verte : Pourquoi les données et l’IA doivent devenir plus durables

Circular Onopia

Alors que le big data, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle continuent de gagner en importance dans les technologies de l’information, les experts s’inquiètent des coûts environnementaux du calcul – principalement l’empreinte carbone et les émissions de gaz à effet de serre des données et de l’IA.

Le problème ne montre aucun signe de ralentissement. 

À la suite de la pandémie de COVID-19, le déploiement des données et de l’IA a augmenté de manière exponentielle à mesure que la demande de transformation numérique augmentait.

Le MIT a rapporté que le cloud a désormais une empreinte carbone plus importante que l’ensemble du secteur aérien, et qu’un seul centre de données peut consommer une quantité d’électricité équivalente à 50 000 foyers.

Parallèlement, les ensembles de données utilisés pour former l’IA sont de plus en plus volumineux et nécessitent une énorme quantité d’énergie pour fonctionner. 

Selon la MIT Technology Review, la formation d’un seul modèle d’IA peut émettre plus de 626 000 livres d’équivalent dioxyde de carbone, soit près de cinq fois les émissions d’une voiture américaine moyenne au cours de sa durée de vie.

 

Lire la suite sur Forbes : Green Intelligence: Why Data And AI Must Become More Sustainable (forbes.com)

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