Dans cette vidéo, septième épisode du cours en 8 parties de Richard-Emmanuel Eastes destiné aux étudiant·es des différents masters de la HES-SO (Suisse), Dominique Bollinger examine les implications environnementales de l'intelligence artificielle et présente des réflexions sur la durabilité et la responsabilité dans le domaine du numérique.
Il commence par rappeler certains concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle, en insistant sur l'importance de comprendre l'infrastructure et les systèmes impliqués, et sur les questions d'efficience et de réduction de l'impact. Dominique présente ensuite l'exemple de l'entreprise suisse Infomaniak, illustrant les efforts pour compenser les émissions de CO2 et promouvoir la transparence écologique.
Le cours explore en détail l'infrastructure nécessaire à l'IA, en présentant les équipements requis à chaque étape, depuis l'acquisition des données jusqu'à l'interaction avec les utilisateurs, et en soulignant le rôle crucial des personnes impliquées dans ces processus. Dominique met ensuite en avant le concept des limites planétaires, développé par le Stockholm Resilience Center, et montre comment plusieurs de ces limites ont été dépassées, telles que celles liées au changement climatique, à la biodiversité et aux cycles biogéochimiques.
Dominique présente également le cycle de vie des appareils numériques, en insistant sur le fait que l'extraction des ressources et la fabrication représentent 80% des impacts environnementaux. Il introduit la notion de "sac à dos écologique" pour décrire les ressources cachées nécessaires à la production d'un appareil. Le cours aborde ensuite la comparaison des impacts environnementaux de l'IA et des activités humaines, ainsi que le paradoxe de Jevons et l'effet rebond, qui montrent que l'amélioration de l'efficacité peut parfois augmenter la consommation totale de ressources.
Le cours se conclut par des propositions d'actions pour réduire l'impact environnemental de l'IA, telles que l'utilisation de centres de données écoresponsables, l'optimisation des modèles et des algorithmes et l'éducation des utilisateurs à une utilisation sobre du numérique. Dominique insiste sur la nécessité de questionner la pertinence et l'utilité des applications de l'IA, en prônant une sobriété écologique et en proposant des lectures pour approfondir ces réflexions.
Ce cours offre ainsi des clés essentielles pour comprendre les enjeux environnementaux posés par l'IA, et pour envisager des solutions concrètes visant à réduire son empreinte écologique.
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