Adoptez l’IA Frugale, La Première Initiative en Green AI

jeremie

28 juin 2024

guide

L’Intelligence Artificielle (IA) est devenue un outil essentiel pour de nombreux secteurs, mais son impact environnemental reste une préoccupation croissante. Pour répondre à cette problématique, un référentiel d’IA frugale, conçu par l’AFNOR et soutenu par le Ministère de la Transition Écologique, a été élaboré. Ce document est une première mondiale et propose un cadre méthodologique destiné à mesurer et réduire l’empreinte environnementale des systèmes d’IA.

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle (IA), le besoin de pratiques Green AI durables et respectueuses de l’environnement est plus pressant que jamais. Le rapport AFNOR SPEC 2314, intitulé « Référentiel général pour l’IA frugale » et publié le 28/06/2024, offre un cadre complet pour mesurer et réduire l’impact environnemental des systèmes d’IA. Cet article de blog résume les points clés de ce rapport et met en lumière les initiatives proactives d’EcoLLM pour faire progresser les pratiques de l’IA frugale.

L’IA frugale se distingue par son approche visant à maximiser l’efficience tout en minimisant l’usage des ressources, qu’il s’agisse d’énergie ou de données. Ce référentiel constitue donc une étape majeure vers une IA plus durable, s’inscrivant dans la stratégie nationale de transition écologique.

Résumé de l'AFNOR SPEC 2314

Le document AFNOR SPEC 2314, intitulé « Référentiel général pour l’IA frugale », constitue un cadre opérationnel visant à mesurer et réduire l’impact environnemental des systèmes d’intelligence artificielle. Structuré en plusieurs sections, ce référentiel aborde les terminologies clés, la méthodologie d’évaluation environnementale, les bonnes pratiques et les outils de communication. Son objectif principal est de fournir aux organisations, qu’elles soient publiques ou privées, les moyens nécessaires pour développer des services d’IA plus durables. En plus de définir des méthodes précises pour évaluer l’impact environnemental, le document propose des grilles d’auto-évaluation et une série de bonnes pratiques pour guider les acteurs vers une adoption responsable et écologique de l’intelligence artificielle.

Les 7 thématiques pour une IA plus verte

Le référentiel d’IA frugale met en avant 31 bonnes pratiques, organisées autour de 7 thématiques majeures. Chacune d’elles est essentielle pour aider les entreprises à adopter une IA plus responsable et à guider leur transition vers des solutions technologiques durables :

Mettre en place une gouvernance permettant de questionner la frugalité : Créer une structure organisationnelle qui encourage la réflexion sur l’optimisation des ressources dans les projets d’IA, en impliquant l’ensemble des parties prenantes.
Qualifier la pertinence de l’IA pour répondre au besoin d’un nouveau service numérique : S’assurer que l’utilisation de l’IA est réellement justifiée et apporte une plus-value tout en minimisant les impacts environnementaux.
Optimiser la performance du modèle et l’intégrer dans une démarche d’amélioration continue : Travailler sur les algorithmes pour les rendre plus efficaces, en réduisant leur consommation d’énergie et de ressources à chaque cycle d’amélioration.
Optimiser la gestion des données et l’intégrer dans une démarche d’amélioration continue : Réduire les volumes de données utilisés tout en garantissant leur qualité, et améliorer constamment la manière dont les données sont gérées et utilisées.
Analyser l’impact des équipements nécessaires pour le service d’IA et optimiser leur usage : Évaluer l’empreinte environnementale des infrastructures matérielles, comme les serveurs, et optimiser leur consommation énergétique pour réduire l’impact global du service IA.
Outiller la mesure de l’impact environnemental et enrichir la connaissance : Développer des outils permettant de mesurer et d’analyser précisément l’impact environnemental des projets IA, tout en favorisant le partage de connaissances pour améliorer les pratiques dans l’industrie.
Gérer les compétences et acculturer à l’IA frugale : Former et sensibiliser les équipes aux enjeux de l’IA frugale pour intégrer cette approche dans le quotidien de l’entreprise, et faire de la frugalité une compétence clé.

Mettre en place une gouvernance permettant de questionner la frugalité

Qualifier la pertinence de l’IA pour répondre au besoin d’un nouveau service numérique

Optimiser la performance du modèle et l’intégrer dans une démarche d’amélioration continue

Optimiser la gestion des données et l’intégrer dans une démarche d’amélioration continue

Analyser l’impact des équipements nécessaires pour le service d’IA et optimiser leur usage

Outiller la mesure de l’impact environnemental et enrichir la connaissance

Gérer les compétences et acculturer à l’IA frugale

Bonnes Pratiques pour l'IA Frugale

Le référentiel AFNOR SPEC 2314 identifie 34 bonnes pratiques essentielles pour promouvoir l’IA frugale tout au long du cycle de vie des projets d’IA. Ces pratiques couvrent divers aspects, depuis l’expression des besoins et la conception jusqu’au déploiement et à l’exploitation. Par exemple, elles incluent l’utilisation de méthodes d’analyse pour définir précisément les besoins (BP01), l’intégration des principes de frugalité à chaque étape du cycle de vie (BP12), et l’acculturation et la formation des parties prenantes aux enjeux de l’IA frugale (BP14). D’autres pratiques recommandent la réutilisation d’algorithmes déjà entraînés (BP29) et l’optimisation de l’utilisation de l’équipement existant (BP20). En adoptant ces bonnes pratiques, les organisations peuvent réduire significativement l’empreinte écologique de leurs systèmes d’IA tout en assurant leur efficacité et leur pertinence.

Résumé des Étapes Clés des Projets d'IA Frugale

La mise en œuvre de services et systèmes d’IA frugaux nécessite une adaptation des processus de création et de gestion de projets. Cela implique de faciliter l’identification et le déploiement de solutions IA grâce aux principes de sobriété et de frugalité, tout en intégrant l’évaluation et le suivi des impacts environnementaux. Cette transformation est motivée par deux constats : d’une part, l’expression des besoins doit permettre une variété de solutions, y compris celles non basées sur l’IA, pour envisager l’IA frugale ; d’autre part, le numérique et l’IA ne sont pas intrinsèquement durables et nécessitent une évaluation de leur impact environnemental en les comparant à des alternatives.

Il est essentiel de questionner le besoin pour s’assurer de son utilité et de l’existence réelle, évaluer si des solutions existantes peuvent y répondre et décrire précisément les scénarios d’usage et leurs limites. L’injonction de développer un service d’IA doit pouvoir être remise en cause, en revoyant les critères de performance pour inclure l’objectif de minimiser l’empreinte environnementale et en intégrant ces caractéristiques dans les ateliers et critères agiles comme la « definition of ready ». En élargissant le champ des solutions possibles, il est crucial d’identifier les degrés de liberté dans les paramètres du projet pour permettre une approche de sobriété et de frugalité numérique.

L’évaluation des solutions potentielles doit considérer toutes les solutions, y compris celles sans IA ou avec IA frugale, en documentant et surveillant les impacts environnementaux et les effets rebond. Les principes de frugalité doivent être appliqués à chaque étape du cycle de vie du système d’IA. L’intégration de l’évaluation environnementale dans les processus de décision est essentielle, avec une documentation et un partage des choix pour faciliter le suivi et la capitalisation.

Il est également nécessaire de surveiller et comparer l’utilisation réelle avec les conditions de pertinence et les prévisions, et d’adapter les rôles des parties prenantes pour intégrer les exigences de frugalité. L’ensemble de ces étapes méthodologiques vise à s’assurer que les projets d’IA frugale sont développés et déployés de manière durable, en minimisant leur impact environnemental tout en répondant efficacement aux besoins exprimés.

L’Engagement d’EcoLLM pour l’IA Frugale

EcoLLM travaille activement sur plusieurs initiatives pour soutenir les principes énoncés dans le rapport AFNOR SPEC 2314. Voici deux mesures majeures que nous prenons :

Grille d'auto-évaluation pour les organisations

Nous développons un outil complet d’auto-évaluation que les organisations peuvent utiliser pour évaluer leurs pratiques en IA. Cet outil aidera les organisations à comprendre les avantages de l’IA frugale, tels que la réduction de la consommation d’énergie, la diminution des coûts opérationnels et une empreinte carbone plus faible. En utilisant cette grille, les organisations pourront prendre des décisions éclairées et adopter des pratiques IA plus durables

Évaluation de l’éligibilité des outils existants

EcoLLM crée également une grille d’auto-évaluation pour déterminer l’éligibilité des outils d’IA existants par rapport aux normes AFNOR SPEC. Cette grille fournira un cadre clair aux organisations pour déterminer si leurs outils actuels répondent aux critères de l’IA frugale. En s’assurant que les outils sont conformes à ces normes, les organisations pourront améliorer leurs efforts de durabilité et contribuer à un avenir plus vert

Appel à l'action

Pour en savoir plus sur nos outils d’auto-évaluation et comment EcoLLM peut aider votre organisation à adopter des pratiques d’IA frugale, visitez notre site web ou contactez-nous directement. Travaillons ensemble pour rendre l’IA plus durable et écologique.

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