Pour améliorer l'efficacité des intelligences artificielles, il est important de réduire leur consommation d'énergie. Seuls les abonnés ont accès à ce contenu.
La future croissance de l'IA générative nécessitera beaucoup d'énergie. En plus d'utiliser des sources d'énergie renouvelables, des efforts sont faits pour créer des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique plus efficaces.
D'après le rapport récent de Microsoft sur la durabilité environnementale en 2024, l'entreprise a enregistré une augmentation de près de 30% de ses émissions de CO2 depuis 2020. Cette hausse semble principalement liée aux émissions indirectes résultant de la construction de nouveaux centres de données pour répondre à la demande croissante de services cloud. Cette augmentation coïncide avec le moment où Microsoft a intensifié son soutien à l'intelligence artificielle (IA) pour faire face à l'essor d'OpenAI et de son application d'IA générative ChatGPT.
Au début des années 1990, le "machine learning" a commencé à se développer, mais à l'époque, les capacités de calcul et de mémoire étaient limitées et il y avait peu de données disponibles pour former les machines. Cependant, ces dernières années, grâce à l'utilisation de grandes quantités de données, principalement provenant du web, il est désormais possible de former des modèles d'IA très sophistiqués pour offrir une gamme de services de plus en plus diversifiée.
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