Pour améliorer l'efficacité des intelligences artificielles, il est important de les rendre plus économes en ressources.
On prévoit que l'IA générative va consommer beaucoup d'énergie. Au lieu de simplement utiliser des énergies renouvelables, on réfléchit à la possibilité de 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 constaté une augmentation de près de 30 % de ses émissions de CO2 depuis 2020. Cette hausse semble principalement liée aux émissions indirectes provenant de la construction de nouveaux centres de données pour répondre à la demande croissante de services cloud. Cette augmentation coïncide avec la période où Microsoft a intensifié son engagement envers l'intelligence artificielle (IA) pour faire face à l'essor d'OpenAI et de son application d'IA générative ChatGPT.
Quand l'intelligence artificielle, telle que nous la connaissons aujourd'hui sous le nom de "machine learning", a commencé à se développer dans les années 1990, elle était limitée par les capacités de calcul et de mémoire ainsi que par le manque de données disponibles pour l'entraînement des algorithmes d'apprentissage statistique. Cependant, ces dernières années, grâce à l'explosion des données disponibles sur le web, il est maintenant possible de former des modèles d'IA de plus en plus sophistiqués pour fournir une variété croissante de services.
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