Comment l’IA et l’informatique avancée peuvent nous empêcher d’être au bord d’un changement climatique accéléré

À peine une semaine se passe sans qu’un autre rapport dramatique sur l’humanité et la planète n’atteigne un point de basculement du changement climatique. Les derniers rapports étaient une analyse à couper le souffle de l’Organisation météorologique mondiale et des critiques saisissantes du Secrétaire général de l’ONU. Les deux ont été partagés dans les derniers jours d’avril.

L’intelligence artificielle déterminera si nous soufflons à travers le point de basculement ou si nous revenons du bord du gouffre.

L’IA est l’un des outils importants qui restent dans la lutte contre le changement climatique. L’IA s’est tournée vers la prévision des risques, la prévention des événements météorologiques dommageables, tels que les incendies de forêt et les compensations carbone. Il a été décrit comme essentiel pour s’assurer que les entreprises atteignent leurs objectifs ESG.

Pourtant, c’est aussi un accélérateur. L’IA nécessite une grande puissance de calcul, qui génère de l’énergie lors de la conception d’algorithmes et de modèles de formation. Et tout comme les logiciels ont mangé le monde, l’IA devrait suivre.

L’IA contribuera jusqu’à 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030, ce qui est supérieur au PIB du Japon, de l’Allemagne, de l’Inde et du Royaume-Uni. C’est beaucoup de gens qui utilisent l’IA de manière aussi omniprésente qu’Internet, de l’utilisation de ChatGPT pour créer des e-mails et écrire du code à l’utilisation de plates-formes texte-image pour créer de l’art.

La puissance utilisée par l’IA augmente depuis des années. Par exemple, la puissance nécessaire pour former les plus grands modèles d’IA a doublé environ tous les 3,4 mois, augmentant de 300 000 fois entre 2012 et 2018.

Cette expansion offre des opportunités de résoudre des problèmes majeurs du monde réel dans tous les domaines, de la sécurité et de la médecine à la faim et à l’agriculture. Elle aura également un impact punitif sur le changement climatique.

Le coût de la haute énergie

L’informatique va de pair avec des coûts énergétiques élevés et une empreinte carbone plus importante, qui appuient sur la pédale d’accélérateur du changement climatique mondial.

Cela est particulièrement vrai pour l’IA. Le grand nombre de GPU exécutant des algorithmes d’apprentissage automatique deviennent chauds et doivent être refroidis ; sinon, ils fondent. La formation d’un seul grand modèle linguistique (LLM) nécessite une quantité d’énergie époustouflante avec une grande empreinte carbone.

Par exemple:

Au fur et à mesure que nous entrons dans l’ère GPT4 et que les modèles grandissent, l’énergie nécessaire pour les former augmente. GPT-3 était 100 fois plus grand que son prédécesseur GPT, et GPT-4 était dix fois plus grand que GPT-3. Pendant tout ce temps, des modèles plus grands sortent plus rapidement. GPT-4 est arrivé en mars 2023, près de quatre mois après la sortie de ChatGPT (propulsé par GPT-3.5) fin novembre 2022.

Pour équilibrer, nous ne devrions pas supposer qu’à mesure que de nouveaux modèles et entreprises émergent dans l’espace, l’empreinte carbone de l’IA continuera de croître. Geeta Chauhan, ingénieure en intelligence artificielle chez Meta, utilise un logiciel open source pour réduire l’empreinte carbone opérationnelle des LLM. Son dernier travail montre une réduction de 24 fois des émissions de carbone par rapport au GPT-3.

Cependant, la popularité de l’IA et sa puissance exponentielle sapent une grande partie de l’action climatique en vigueur aujourd’hui et remettent en cause son potentiel à faire partie de la solution.

Nous avons besoin d’une solution qui permet à l’IA de s’épanouir tout en limitant son empreinte carbone. Alors que faisons-nous?

Tempérer la dépendance au carbone

Comme toujours, la technologie nous sortira de cette situation difficile.

Pour que l’explosion de l’IA soit durable, l’informatique de pointe doit venir au premier plan et faire le gros du travail pour de nombreuses tâches actuellement effectuées par l’IA. La bonne nouvelle est que nous disposons déjà de technologies informatiques avancées qui sont prêtes à exécuter ces tâches plus efficacement et plus rapidement que l’IA, avec l’avantage supplémentaire d’utiliser beaucoup, beaucoup moins d’énergie.

En bref, l’informatique avancée est l’outil le plus efficace dont nous disposons pour tempérer la dépendance au carbone des IA. Avec elle, nous pouvons ralentir la progression du changement climatique.

Il existe un certain nombre de technologies différentes dans l’informatique avancée qui peuvent résoudre certains des problèmes auxquels l’IA s’attaque actuellement.

Par exemple, l’informatique quantique est supérieure à l’IA dans la découverte de médicaments. À mesure que les humains vivent plus longtemps, ils sont confrontés, en nombre toujours plus grand, à de nouvelles maladies complexes et incurables. C’est ce qu’on appelle le problème du mieux que les Beatles, où de nouveaux médicaments ont de modestes améliorations par rapport à des thérapies déjà efficaces.

Jusqu’à présent, le développement de médicaments s’est concentré sur des événements rares dans un ensemble de données et sur des suppositions éclairées pour concevoir les bons médicaments pour cibler et se lier aux protéines qui causent la maladie. Les LLM peuvent être utilisés efficacement pour aider dans cette tâche.

Les LLM sont remarquablement bons pour prédire quels mots de notre vocabulaire peuvent le mieux correspondre à une phrase pour transmettre avec précision le sens. La découverte de médicaments n’est pas très différente car le problème consiste à identifier le meilleur ajustement, ou la meilleure configuration, de molécules dans un composé pour obtenir un résultat thérapeutique.

Cependant, les molécules sont des éléments quantiques, donc l’informatique quantique est bien meilleure pour résoudre ce problème. L’informatique quantique a la capacité de simuler rapidement un grand nombre de sites de liaison dans les médicaments afin de créer la bonne configuration pour le traitement de maladies actuellement incurables.

Informatique avancée : quantique et au-delà

Les capacités quantiques signifient que ceux-ci peuvent être résolus beaucoup plus rapidement et avec beaucoup moins de consommation d’énergie.

Un autre développement avec une réelle possibilité d’amélioration de l’IA est la photonique, ou soi-disant informatique optique, qui utilise la lumière produite par laser au lieu de l’électricité pour envoyer des informations.

Certaines entreprises construisent des ordinateurs qui utilisent cette technologie, qui est beaucoup plus économe en énergie que la plupart des autres technologies informatiques et est de plus en plus reconnue comme un moyen d’atteindre Net Zero.

Ailleurs, nous avons des ordinateurs neuromorphiques. Il s’agit d’un type d’ingénierie informatique où les éléments du système informatique sont calqués sur ceux du cerveau et du système nerveux humains. Ils effectuent des calculs pour reproduire la nature analogique de notre système neuronal. Les essais de cette technologie incluent des projets de Mythic et Semron. Le neuromorphique est une autre option plus verte qui nécessite des investissements supplémentaires. Son matériel a le potentiel d’exécuter de grands réseaux d’apprentissage en profondeur qui sont plus économes en énergie que les systèmes informatiques classiques comparables.

Par exemple, le traitement de l’information à travers ses cent milliards de neurones ne consomme que 20 watts, comme une ampoule à économie d’énergie dans une maison.

Le développement et l’application de ces innovations sont impératifs si nous voulons freiner le changement climatique.

Leaders de l’informatique avancée

Il existe de nombreuses startups (et investisseurs) dans le monde entier obsédés par l’informatique de pointe, mais il n’y a qu’une poignée d’entreprises qui se concentrent sur les domaines dits d’impact comme la santé, l’environnement et le changement climatique.

Au sein de l’informatique quantique, les entreprises les plus intéressantes qui développent des cas d’utilisation pour l’énergie et la découverte de médicaments sont Pasqal (son cofondateur a reçu le prix Nobel de physique 2022), Qubit Pharmaceutical et IBM. En matière de photonique, nous considérons les leaders ayant un impact mondial comme Lightmatter et Luminous, tandis qu’en informatique neuromorphique, nous suivons les progrès de Groq, Semron et Intel.

L’informatique de pointe est essentielle pour atteindre l’efficacité énergétique dont nous avons besoin pour lutter contre le changement climatique. Cela prend tout simplement trop de temps et consomme trop d’énergie pour faire fonctionner des réseaux de neurones artificiels sur un GPU.

En adoptant des méthodes informatiques avancées comme alternatives à l’IA, les entreprises peuvent considérablement atténuer l’impact de l’IA sur l’environnement tout en garantissant que sa vaste puissance peut atténuer certains des impacts du changement climatique, comme l’anticipation des incendies de forêt ou des conditions météorologiques extrêmes.

Le point final existentiel approche pour notre environnement. Mais la situation n’est pas désespérée.

Le déploiement de l’informatique avancée est une ressource crédible et puissante pour contrer le problème. Nous devons investir dans ces technologies maintenant pour résoudre le plus grand défi auquel l’humanité est confrontée.

Francesco Riciuti est VC chez Runa Capital.