Alors que les participants à la COP29 se réunissent à Bakou, en Azerbaïdjan, pour lutter contre le changement climatique, le rôle que joue l’IA dans la durabilité environnementale est au premier plan.
Un panel organisé par Deloitte a réuni des leaders de l’industrie pour explorer les moyens de réduire l’empreinte environnementale de l’IA et d’aligner sa croissance sur les objectifs climatiques.
Des experts de Crusoe Energy Systems, d’EON, de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) et de NVIDIA se sont réunis pour discuter de l’efficacité énergétique de l’IA.
L’impact environnemental de l’IA
Le récent rapport de Deloitte, « Powering Artificial Intelligence: A Study of AI’s Environmental Empreinte », montre le potentiel de l’IA pour conduire une économie neutre pour le climat. L’étude examine comment les organisations peuvent parvenir à une « IA verte » dans les décennies à venir et aborde la consommation d’énergie de l’IA.
L’analyse de Deloitte prédit que l’adoption de l’IA alimentera la demande d’énergie des centres de données, qui atteindra probablement 1 000 térawattheures (TWh) d’ici 2030, et pourrait atteindre 2 000 TWh d’ici 2050. Cela représentera 3 % de la consommation mondiale d’électricité, ce qui indique une croissance plus rapide qu’en 2050. d’autres utilisations comme les voitures électriques et la production d’hydrogène vert.
Alors que les centres de données consomment actuellement environ 2 % de l’électricité totale, et que l’IA ne représente qu’une petite fraction de cette quantité, les discussions de la COP29 ont souligné la nécessité de répondre à la demande croissante d’énergie avec des sources d’énergie propres pour soutenir les objectifs climatiques mondiaux.
L’efficacité énergétique à partir de la base
NVIDIA donne la priorité aux opérations de centres de données économes en énergie avec des innovations telles que les GPU refroidis par liquide. Le refroidissement liquide directement sur puce permet aux centres de données de refroidir les systèmes plus efficacement que la climatisation traditionnelle, en consommant moins d’énergie et d’eau.
« Nous constatons une tendance très rapide vers le refroidissement liquide directement sur puce, ce qui signifie que la demande en eau dans les centres de données diminue considérablement en ce moment », a déclaré Josh Parker, directeur principal du développement juridique et du développement durable chez NVIDIA.
À mesure que l’IA continue de se développer, l’avenir des centres de données dépendra dès le départ de leur conception axée sur l’efficacité énergétique. En donnant la priorité à l’efficacité énergétique dès le départ, les centres de données peuvent répondre aux demandes croissantes de l’IA tout en contribuant à un avenir plus durable.
Parker a souligné que l’infrastructure des centres de données existante devient obsolète et moins efficace. « Les données montrent qu’il est 10 fois plus efficace d’exécuter des charges de travail sur des plateformes informatiques accélérées que sur des plateformes de centres de données traditionnelles », a-t-il déclaré. « Nous avons là une énorme opportunité de réduire la consommation d’énergie dans les infrastructures existantes. »
La voie vers l’informatique verte
L’IA a le potentiel de jouer un rôle important dans l’évolution vers des économies neutres pour le climat, selon l’étude de Deloitte. Cette approche, souvent appelée Green AI, consiste à réduire l’impact environnemental de l’IA tout au long de la chaîne de valeur grâce à des pratiques telles que l’achat d’énergie renouvelable et l’amélioration de la conception du matériel.
Jusqu’à présent, l’IA verte était principalement dirigée par des leaders de l’industrie. Prenons par exemple le calcul accéléré, qui consiste à faire plus avec moins. Il utilise du matériel spécial, comme des GPU, pour effectuer des tâches plus rapidement et avec moins d’énergie que les serveurs à usage général qui utilisent des processeurs, qui gèrent une tâche à la fois.
C’est pourquoi l’informatique accélérée est une informatique durable.
“Le calcul accéléré est en fait la plate-forme la plus économe en énergie que nous ayons vue pour l’IA, mais aussi pour de nombreuses autres applications informatiques”, a déclaré Parker.
« La tendance en matière d’efficacité énergétique pour l’informatique accélérée au cours des dernières années montre une réduction de 100 000 fois de la consommation d’énergie. Et rien qu’au cours des deux dernières années, nous sommes devenus 25 fois plus efficaces pour l’inférence de l’IA. Cela représente une réduction d’énergie de 96 % pour la même charge de travail de calcul », a-t-il déclaré.
Réduire la consommation d’énergie dans tous les secteurs
Des innovations telles que les architectures NVIDIA Blackwell et Hopper améliorent considérablement l’efficacité énergétique à chaque nouvelle génération. NVIDIA Blackwell est 25 fois plus économe en énergie pour les modèles de langages volumineux, et le GPU NVIDIA H100 Tensor Core est 20 fois plus efficace que les processeurs pour les charges de travail complexes.
“L’IA a le potentiel de rendre d’autres secteurs beaucoup plus économes en énergie”, a déclaré Parker. Murex, une société de services financiers, a obtenu une réduction de 4 fois de la consommation d’énergie et des performances 7 fois plus rapides grâce à la superpuce NVIDIA Grace Hopper.
« Dans le secteur manufacturier, nous constatons une réduction d’environ 30 % des besoins énergétiques si vous utilisez l’IA pour optimiser le processus de fabrication grâce aux jumeaux numériques », a-t-il déclaré.
Par exemple, l’entreprise manufacturière Wistron a amélioré l’efficacité énergétique à l’aide de jumeaux numériques et de NVIDIA Omniverse, une plateforme de développement d’applications OpenUSD pour la numérisation industrielle et la simulation physique de l’IA. L’entreprise a réduit sa consommation d’électricité de 120 000 kWh et ses émissions de carbone de 60 000 kg par an.
Un outil de gestion de l’énergie
Deloitte rapporte que l’IA peut aider à optimiser l’utilisation des ressources et à réduire les émissions, jouant un rôle crucial dans la gestion de l’énergie. Cela signifie qu’elle a le potentiel de réduire l’impact des industries au-delà de sa propre empreinte carbone.
Combinée aux jumeaux numériques, l’IA transforme les systèmes de gestion de l’énergie en améliorant la fiabilité des sources renouvelables comme les parcs solaires et éoliens. Il est également utilisé pour optimiser l’agencement des installations, surveiller les équipements, stabiliser les réseaux électriques et prévoir les modèles climatiques, contribuant ainsi aux efforts mondiaux visant à réduire les émissions de carbone.
Les discussions de la COP29 ont souligné l’importance d’alimenter les infrastructures d’IA avec des énergies renouvelables et de définir des lignes directrices éthiques. En innovant en tenant compte de l’environnement, les industries peuvent utiliser l’IA pour construire un monde plus durable.
Regardez une rediffusion du Table ronde COP29 à la demande.