Pour améliorer l'efficacité de l'intelligence artificielle, il est nécessaire de la rendre plus économe en ressources. Cette information est uniquement accessible aux abonnés.
On anticipe que l'IA générative va consommer beaucoup d'énergie. En plus d'utiliser des sources d'énergie renouvelables, des efforts sont faits pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles plus économes en énergie.
D'après le rapport récent de Microsoft sur la durabilité environnementale en 2024, l'entreprise a enregistré une augmentation de ses émissions de CO2 d'environ 30 % depuis 2020. Cette croissance est principalement attribuée aux émissions indirectes liées à la construction de nouveaux centres de données pour répondre à la demande croissante de services cloud. Cette hausse semble être liée au renforcement du soutien de Microsoft à l'intelligence artificielle (IA) pour faire face à l'essor d'OpenAI et de son application ChatGPT basée sur l'IA générative.
Lorsque le machine learning a commencé à se développer dans les années 1990, la technologie était limitée en termes de calcul, de mémoire et de données disponibles pour entraîner les machines. Cependant, ces dernières années, il est devenu possible de former des modèles d'IA sophistiqués en utilisant de grandes quantités de données, principalement celles provenant du web, pour offrir une gamme de services de plus en plus diversifiée.
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