Empreinte environnementale de l’IA
En anglais : Environmental footprint of AI
Ensemble des impacts sur l’environnement liés au cycle de vie des systèmes d’IA, de la fabrication du matériel à l’entraînement et à l’utilisation des modèles : énergie, eau, émissions, ressources minérales.
Exemple
Pour classer des tickets de support, une entreprise remplace un grand modèle généraliste par un petit modèle spécialisé, moins gourmand en calcul pour une qualité suffisante.
Notions liées
Centre de données IA (datacenter)
DébutantBâtiment regroupant un grand nombre de serveurs équipés d’accélérateurs comme des GPU, reliés par des réseaux très rapides, pour entraîner et faire fonctionner des modèles d’IA.
GPU (processeur graphique)
DébutantProcesseur composé de milliers de petits cœurs de calcul travaillant en parallèle, conçu à l’origine pour l’affichage graphique et devenu central pour entraîner et exécuter l’IA.
IA responsable
DébutantDémarche de conception, de déploiement et d’usage des systèmes d’IA qui intègre l’équité, la transparence, la sécurité, le respect de la vie privée, la responsabilité humaine et l’impact environnemental.
Inférence
DébutantPhase où un modèle d’IA déjà entraîné est utilisé pour produire un résultat, comme une réponse, une prédiction ou une image, à partir de nouvelles données.
Puissance de calcul (compute)
DébutantCapacité de traitement mobilisée pour entraîner ou faire fonctionner des modèles d’IA, qui dépend du type de puces, de leur nombre et de leur durée d’utilisation.
SLM (petit modèle de langage)
IntermédiaireModèle de langage de taille réduite, généralement de quelques centaines de millions à quelques milliards de paramètres, conçu pour tourner à moindre coût, y compris sur un ordinateur ou un téléphone.