Pour optimiser l'efficacité de l'intelligence artificielle, il est important de réduire sa consommation énergétique. Cette action est cruciale pour améliorer les performances de l'IA
L'augmentation de la consommation énergétique de l'IA générative est prévue. En plus de l'utilisation des énergies renouvelables, des efforts sont en cours pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles plus économes en énergie.
D'après le rapport de durabilité environnementale de 2024 récemment publié par Microsoft, 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 associées à 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 pour faire face à l'essor d'OpenAI et de son application d'IA générative ChatGPT.
Lorsque 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, les ressources disponibles étaient limitées en termes de calcul, de mémoire et de données. Cependant, ces dernières années, il est devenu possible de former des modèles d'IA très avancés en utilisant des quantités massives de données, principalement celles provenant du web, pour offrir une gamme de services de plus en plus diversifiée.
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