Introduction
La bonne pratique BP 15 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) met en avant l’importance de la compression des données pour réduire l’impact environnemental des systèmes d’intelligence artificielle. Cette démarche vise à optimiser la gestion des données afin de diminuer la consommation énergétique liée à leur stockage tout en maintenant une exploitation efficace.
Pourquoi compresser les données ?
Le stockage des données est un des facteurs majeurs de consommation de ressources dans le cycle de vie d’une IA. En réduisant le volume des données stockées, on peut obtenir :
- Une diminution modérée mais significative de l’empreinte énergétique.
- Un gain en performance grâce à des données plus légères.
- Une meilleure gestion du cycle de vie des données, de leur création jusqu’à leur archivage.
Étape du cycle de vie concernée
Cette bonne pratique s’applique principalement à :
- La conception et le développement des services IA.
- L’exploitation et le suivi des données.
- La mise hors service des services, notamment pour l’archivage.
Comment mettre en œuvre la compression des données ?
Stockage sous forme compressée ou réduite
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Images : Stocker en résolution plus faible (exemple : jpeg basse résolution au lieu d’images 2K ou 4K), surtout si le service IA prétraite et redimensionne les images.
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Données textuelles : Stocker uniquement les embeddings (vecteurs numériques représentant les textes) ou une version nettoyée du texte contenant uniquement les informations pertinentes.
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Données numériques : Utiliser des transformations statistiques comme l’analyse en composantes principales (PCA) pour réduire la dimensionnalité et compresser les données.
Compression en fin de cycle
Pour les données d’exploitation post-service, il est recommandé :
- D’appliquer une compression plus forte pour l’archivage.
- De supprimer les données lorsqu’elles ne sont plus nécessaires, si cela est possible.
Avantages de cette approche
- Gain énergétique modéré avec un effort de mise en œuvre faible.
- Contribution efficace à la frugalité énergétique globale de l’IA.
- Facilite l’intégration dans une démarche d’amélioration continue et de management de la qualité.
Conclusion
Intégrer la compression des données selon la BP 15 du RGIAF est une étape clé pour développer une intelligence artificielle frugale et responsable. En adaptant le stockage et le traitement des données à leurs usages réels, les entreprises peuvent réduire leur impact environnemental tout en maintenant la qualité de leurs services.
Pour en savoir plus, consultez le référentiel AFNOR SPEC 2314 et les témoignages multisectoriels associés.
Cette page s’appuie sur la bonne pratique BP 15 du référentiel RGIAF pour offrir un guide concret à l’implémentation de la compression de données dans votre projet IA.