L'Impact Environnemental de l'IA 🌿 est-il compatible avec le métier de conseiller en gestion de patrimoine responsable ?🌐
L'empreinte carbone des technologies d'IA est devenue un sujet crucial 🌍.
L'entraînement intensif de modèles d'IA, comme ceux utilisés pour le traitement du langage naturel (NLP), nécessite une puissance de calcul importante, générant une empreinte carbone comparable à celle de cinq modèles de voitures américaines sur toute leur durée de vie. Cette donnée souligne l'impact environnemental considérable de modèles comme GPT-3 d'OpenAI, qui a nécessité des mois d'entraînement et contient 175 milliards de paramètres 🚗.
Heureusement, toutes les implémentations d'IA ne sont pas aussi gourmandes en énergie. Des techniques comme la régression ou le clustering dans divers domaines (finance, services publics) réduisent le besoin de réentraînement intensif, limitant ainsi l'impact environnemental 🌱.
L'utilisation de modèles open source pré-entraînés et l'apprentissage par transfert permettent d'ajuster ces modèles aux besoins spécifiques, évitant un entraînement additionnel et réduisant la consommation d'énergie.
L'industrie de l'IA progresse vers une ère d'IA raisonnée, où la durabilité est une priorité. Le défi est de parvenir à des performances énergétiques proches de l'intelligence humaine, avec une consommation d'environ 20W, tout en effectuant des opérations complexes. Cette démarche implique le développement de puces éco-conçues et l'utilisation de modèles déjà entraînés, réduisant ainsi l'impact écologique.
Nos métiers sont et seront impactés par l'IA, mais de la même façon que nous sélectionnons des investissements durables pour nos clients, nous devrons sélectionner nos outils pour réduire l'impact carbone de notre activité de conseil 🌿🌟.
Ce post a été rédigé en collaboration avec ChatGpt 4.0
Il faut savoir se faire conseiller
