Introduction
Dans le cadre du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314), la bonne pratique n°21 (BP 21) met l’accent sur la création d’un référentiel des impacts environnementaux des projets d’intelligence artificielle verte (GreenAI). Cette page vous guide pas à pas pour comprendre cette bonne pratique et l’implémenter efficacement afin de mesurer et réduire l’empreinte écologique de vos projets.
Qu’est-ce que le référentiel des impacts environnementaux ?
Un référentiel des impacts environnementaux est un document ou une base de données qui compile, pour chaque projet d’IA, les données prédictives et réelles concernant son impact écologique tout au long de son cycle de vie. Il permet :
- De quantifier la consommation énergétique et les émissions carbone liées à chaque phase.
- De créer des comparaisons entre différents projets pour identifier les plus frugaux.
- D’orienter les décisions pour réduire l’empreinte environnementale.
Pourquoi l’implémenter ?
- Sensibilisation et maîtrise des impacts : Familiariser les équipes projet avec les ordres de grandeur des impacts environnementaux.
- Optimisation continue : Améliorer les prédictions et réduire la consommation énergétique future.
- Respect des engagements : Contribuer aux objectifs de développement durable et à la conformité avec les normes environnementales.
Étapes clés pour créer votre référentiel GreenAI
- Définir les indicateurs d’impact environnemental
- Consommation énergétique
- Émissions de CO2
- Usage des ressources informatiques
- Segmenter par cycle de vie du projet
- Initialisation
- Conception et développement
- Validation
- Déploiement
- Exploitation
- Réévaluation et mise hors service
- Choisir les outils d’estimation et de suivi
- Code Carbon
- Green Algorithms
- Carbon Tracker
- MLCO2Impact
- Collecter les données prédictives puis réelles
- Avant entraînement : Estimations via outils
- Pendant et après entraînement : Données de consommation réelles
- Centraliser et analyser les données
- Comparaisons inter-projets
- Ajustement des modèles prédictifs
- Diffuser et intégrer les apprentissages
- Réunions d’équipe
- Rapports environnementaux
- Formation continue
Exemples d’utilisation
- Une entreprise multisectorielle a intégré ce référentiel pour comparer l’impact environnemental de ses modèles IA entre différents départements, permettant une meilleure allocation des ressources.
Bonnes pratiques complémentaires
- Mettre à jour régulièrement le référentiel avec les données réelles.
- Impliquer les parties prenantes pour enrichir les données.
- Assurer la transparence et la traçabilité des mesures.
Conclusion
La mise en œuvre de la BP 21 RGIAF est un levier majeur pour avancer vers une IA frugale et responsable. En structurant et en capitalisant les impacts environnementaux, vous améliorez non seulement la performance écologique de vos projets, mais aussi leur acceptabilité et durabilité.
Pour toute organisation souhaitant s’engager dans une démarche GreenAI cohérente, créer ce référentiel est une étape incontournable.
Références :
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- Outils : Code Carbon, Green Algorithms, Carbon Tracker, MLCO2Impact
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