Dans l'environnement commercial actuel, les entreprises considèrent généralement que les besoins en calcul des modèles d'intelligence artificielle sont extrêmement importants, et elles doivent donc chercher davantage de capacité de calcul. Cependant, Sasha Luccioni, responsable de l'IA et du climat chez Hugging Face, pense que les entreprises peuvent utiliser l'IA de manière plus intelligente pour améliorer les performances et la précision des modèles, plutôt que de se concentrer uniquement sur l'obtention de ressources de calcul plus élevées.

Luccioni souligne que les entreprises choisissent souvent des grands modèles généraux lorsqu'elles utilisent l'IA, mais en réalité, les modèles optimisés pour des tâches spécifiques peuvent surpasser ces grands modèles en termes de précision et de coût, tout en réduisant significativement la consommation d'énergie. Ses recherches montrent que la consommation d'énergie des modèles spécifiques à une tâche est 20 à 30 fois inférieure à celle des modèles généraux.

Ensuite, les entreprises devraient considérer l'efficacité comme l'option par défaut. En appliquant la théorie de l'« inertie », on peut orienter le comportement des utilisateurs dans la conception du système, afin de réduire les coûts de calcul inutiles. Par exemple, les entreprises peuvent limiter l'activation par défaut des modes de calcul coûteux, encourageant ainsi les utilisateurs à choisir la méthode de calcul la plus adaptée.

En outre, l'optimisation de l'utilisation du matériel est très importante. Les entreprises devraient envisager l'utilisation de lots, l'ajustement de la précision des calculs et l'optimisation de la taille des lots, afin de réduire le gaspillage de ressources. Grâce à une régulation minutieuse du matériel, les entreprises peuvent considérablement améliorer l'efficacité des calculs.

Pour encourager la transparence énergétique, Hugging Face a également lancé un mécanisme de notation de l'efficacité énergétique de l'IA. Ce système d'évaluation évalue l'efficacité énergétique des modèles, incitant ainsi les développeurs à porter une attention accrue aux questions d'efficacité énergétique.

Luccioni recommande aux entreprises de remettre en question le mode de pensée traditionnel selon lequel « plus de calculs sont meilleurs ». Plutôt que de viser des grappes de GPU de grande taille, il serait préférable de se concentrer sur la manière d'atteindre les résultats de manière plus intelligente, en utilisant des architectures et une gestion des données plus optimisées pour améliorer les performances.

Points clés :

🌟 Les modèles conçus pour des tâches spécifiques sont plus économiques et réduisent significativement la consommation d'énergie par rapport aux grands modèles généraux.

🔍 Définir l'efficacité comme option par défaut, en utilisant la théorie de l'inertie pour réduire les coûts de calcul inutiles.

⚙️ Optimiser l'utilisation du matériel et la notation d'efficacité énergétique pour améliorer l'efficacité des calculs et promouvoir le développement d'un système d'IA durable.