Introduction
La Bonne Pratique N°13 du Référentiel général pour l’IA Frugale (RGIAF) souligne l’importance de piloter la performance environnementale des systèmes d’IA afin de réduire l’impact écologique tout au long de leur cycle de vie. Cette démarche nécessite une intégration systématique du suivi environnemental dans la gouvernance des projets d’IA, favorisant une amélioration continue.
Pourquoi piloter la performance environnementale des systèmes d’IA ?
Face à la croissance exponentielle de la demande en puissance de calcul pour l’IA, il est essentiel de mesurer et de réduire l’empreinte carbone associée aux phases de R&D, déploiement, et exploitation. Le pilotage environnemental permet non seulement d’identifier les leviers d’action, mais aussi d’assurer une gestion responsable et durable des ressources utilisées.
Étapes clés pour mettre en œuvre la BP 13 RGIAF
1. Mise en place d’un système de mesure précis
- Intégrer des indicateurs environnementaux pertinents, tels que les émissions de gaz à effet de serre (GES) lors de l’entraînement, l’inférence, ou le réentraînement des modèles.
- Collecter des données sur l’utilisation des infrastructures et équipements.
- Développer un tableau de bord pour centraliser et visualiser ces métriques.
2. Intégrer le suivi dans la gouvernance
- Impliquer la direction de projet et la gestion des risques dans le suivi des indicateurs.
- Définir des processus clairs pour la remontée d’alertes en cas de dépassement des seuils environnementaux.
3. Élaboration de plans d’action d’amélioration continue
- Utiliser les données collectées pour identifier les opportunités de réduction d’impact.
- Mettre en place des actions ciblées (optimisation des algorithmes, choix d’infrastructures moins énergivores, etc.).
- Réévaluer régulièrement les plans et les adapter en fonction des évolutions technologiques.
4. Collaboration avec les fournisseurs
- Insérer dans les contrats des clauses pour garantir l’accès aux données nécessaires au suivi environnemental.
- Veiller à la transparence et à la fiabilité des données fournies.
5. Veille et évolution
- Se tenir informé des progrès technologiques et normes émergentes en matière de mesure d’impact environnemental.
- Mettre à jour les indicateurs et outils de mesure pour rester efficace et pertinent.
Intégration avec d’autres bonnes pratiques
La BP 13 est complémentaire de la BP 05 qui porte sur la conception éco-responsable des systèmes d’IA. Ensemble, elles forment un cadre robuste pour développer des intelligences artificielles plus frugales et responsables.
Conclusion
Piloter la performance environnementale des systèmes d’IA est un enjeu majeur pour un développement durable de l’intelligence artificielle. En appliquant la Bonne Pratique N°13 RGIAF, les organisations peuvent non seulement réduire leur empreinte carbone mais aussi valoriser leur engagement responsable.
Ressources complémentaires
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- Impact AI Green IT boite à outils
- Je code les bonnes pratiques
Pour toute question ou accompagnement dans la mise en œuvre, contactez notre équipe RGIAF dédiée aux bonnes pratiques d’IA frugale.