Un logiciel pour rendre l’intelligence artificielle plus verte 

L’outil CodeCarbon, conçu en grande partie à Montréal, permettra aux chercheurs en intelligence artificielle de mesurer et de réduire leurs émissions de CO2

«L’intelligence artificielle est une technologie exceptionnelle et essentielle pour le bien commun. Il faut cependant être conscients de son impact environnemental croissant », notait le fondateur de l’Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila), Yoshua Bengio, à l’occasion du dévoilement de l’outil CodeCarbon, mardi matin.

CodeCarbon est un petit code informatique que les chercheurs peuvent ajouter à leurs modèles d’apprentissage automatique. En analysant notamment le travail effectué, les composants informatiques du serveur (comme le nombre et le type de cartes graphiques) et la localisation du centre de données, celui-ci est capable d’estimer les émissions de CO2 produites par les ressources informatiques utilisées par les algorithmes.

Ces émissions peuvent être importantes. L’entraînement de l’algorithme GPT-3, un outil d’intelligence artificielle dévoilé cet été, capable de générer automatiquement du texte réaliste, aurait par exemple produit l’équivalent de CO2 d’une voiture parcourant 700 000 km. Selon une étude suédoise, les centres de données pourraient être responsables de 3,5 % des émissions de gaz carbonique dans le monde en 2025, surpassant ainsi l’aviation et le transport, et de 14 % en 2040, soit autant que tous les États-Unis à l’heure actuelle. L’intelligence artificielle serait derrière une partie importante de ces émissions.

CodeCarbon estime les émissions de CO2 des algorithmes d’intelligence artificielle. Photo : CodeCarbon

Prendre conscience de ses émissions de carbone est la première étape avant de pouvoir les réduire. « Si tu n’es pas conscient de ton impact, rien ne va changer », dit Yoshua Bengio.

« Notre ambition est que CodeCarbon devienne un standard dans la mesure d’émissions carbone par l’intelligence artificielle », ajoute Sylvain Duranton, directeur monde de BCG GAMMA, le cabinet-conseil qui a collaboré à la création de l’outil avec l’Haverford College, en Pennsylvanie, et l’entreprise Comet.ml. CodeCarbon est d’ailleurs gratuit et ouvert, ce qui pourrait permettre aux autres chercheurs de la communauté de le faire évoluer dans l’avenir et de répondre aux besoins autant du milieu universitaire que des grandes entreprises.

Après la mesure, la réduction

Mesurer ses émissions de CO2 n’est que la première étape du processus pour diminuer l’impact environnemental de l’intelligence artificielle. Grâce à CodeCarbon, on peut aussi réduire ses émissions, et ce, de deux façons.

Le logiciel permet tout d’abord de comparer différentes manières de programmer les algorithmes d’apprentissage automatique. En les rendant plus frugaux dans leur consommation de données, les chercheurs peuvent ainsi conserver leur efficacité tout en diminuant de moitié, et même plus, leurs émissions de CO2.

Le choix du centre de données peut avoir un effet important sur les émissions de CO2 de l’intelligence artificielle. Photo : CodeCarbon

L’autre moyen de réduire les émissions de CO2 est par l’analyse de celles-ci selon le type d’énergie utilisée par les centres de données. Un centre de données situé au Québec n’émet par exemple à peu près pas de CO2, mais un ailleurs au Canada ou aux États-Unis peut le faire.

« Ce n’est pas quelque chose que les ingénieurs prennent habituellement en considération », se désole Yoshua Bengio. CodeCarbon devrait les aider à prendre des décisions plus éclairées, et l’aspect environnemental pourra devenir un argument de plus dans la sélection d’un fournisseur de services infonuagiques.

« Ça pourrait d’ailleurs inciter les centres de données à afficher ces informations pour se distinguer des autres », prédit Sylvain Duranton. La demande pour les centres plus verts pourrait aussi convaincre les fournisseurs de services infonuagiques de rehausser leur offre, en construisant par exemple de nouveaux centres dans les régions avec plus d’électricité renouvelable.

Créer un effet boule de neige

CodeCarbon est un outil qui s’adresse aux chercheurs, mais ses créateurs espèrent qu’il fera boule de neige et se répandra dans toute l’industrie.

« Ces chercheurs ont d’habitude leur mot à dire dans la prise de décision des entreprises », observe Yoshua Bengio. Chaque petit geste compte, mais après tout, « ce qui va vraiment avoir un effet, c’est lorsque Facebook ou YouTube vont décider d’incorporer un outil comme CodeCarbon pour mesurer les impacts environnementaux de leur traitement d’image effectué avec de l’apprentissage profond », souligne-t-il.

Dès qu’un utilisateur prend une photo avec son téléphone intelligent, celle-ci est généralement téléversée dans le nuage, analysée et traitée par des algorithmes d’intelligence artificielle, ce qui provoque chaque fois des émissions de CO2. Mesurer ces émissions pourrait être ici aussi un premier pas vers leur réduction.

« La communauté des sciences des données est généralement ouverte aux questions de développement durable, poursuit Sylvain Duranton. Je suis peut-être optimiste, mais je crois que CodeCarbon va aider à répandre cette mentalité comme un feu de paille dans l’industrie. »

La mesure des informations liées aux émissions de CO2 par l’intelligence artificielle pourrait d’ailleurs être partagée ouvertement, estiment les chercheurs. Une telle transparence pourrait même en venir à aider les consommateurs à inclure ces informations dans leurs prises de décision, afin de choisir un fournisseur de services ou un autre, que ce soit par exemple pour le jeu en réseau ou la sauvegarde de vidéos en ligne.