Introduction
Ce guide explique la bonne pratique numéro 23 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) qui consiste à réaliser une estimation préalable de la consommation énergétique d’un modèle d’intelligence artificielle. Cette méthode permet de réduire l’impact environnemental des phases d’apprentissage en optimisant la consommation énergétique sans compromettre la performance.
Objectif de la BP 23
La pratique BP 23 vise à anticiper et mesurer l’empreinte carbone liée à l’entraînement d’un modèle IA, en particulier sur la consommation énergétique pendant l’apprentissage. Elle s’inscrit dans une approche transverse couvrant principalement les phases d’initialisation, conception, développement, déploiement, exploitation et validation continue.
Pourquoi estimer l’impact énergétique a priori ?
- Réduire l’impact environnemental dès les premières étapes du projet.
- Optimiser les hyperparamètres du modèle pour minimiser la consommation énergétique.
- Éviter les gaspillages informatique et énergétique en ajustant la taille et la complexité des jeux de données.
- Améliorer la transparence et la maîtrise des coûts énergétiques et environnementaux.
Méthodologie
- Sélectionner un échantillon représentatif du jeu de données complet :
- Utilisez un échantillon aléatoire pour une représentativité statistique.
- Ou un échantillon stratifié s’il existe des sous-groupes spécifiques pour maintenir la diversité des données.
- Assurez-vous que l’échantillon choisi représente bien la complexité et la variabilité du jeu complet.
- Effectuer un entraînement partiel :
- Lancer une phase d’apprentissage sur ce sous-ensemble de données.
- Mesurer la consommation d’énergie et l’empreinte carbone générée.
- Extrapoler les résultats à l’ensemble du jeu de données :
- Calculer une estimation globale fiable basée sur les données mesurées.
- Garder à l’esprit que cette extrapolation peut avoir des limites selon l’hétérogénéité des données.
- Optimiser les hyperparamètres :
- Ajuster les paramètres du modèle pour une meilleure efficacité énergétique tout en maintenant des performances satisfaisantes.
- Utiliser des techniques de machine learning adaptées et considérer les caractéristiques matérielles où le modèle sera déployé.
- Utiliser des outils de mesure spécialisés :
- CodeCarbon : Mesure de l’empreinte carbone et de consommation énergétique.
- TensorFlow Profiler : Analyse des performances et de l’utilisation des ressources.
- Nvidia-smi : Surveillance de la mémoire, du débit et de la puissance des GPU Nvidia.
Ces outils peuvent être utilisés ensemble pour obtenir une vue complète et précise.
Bonnes pratiques complémentaires
- Intégrer la mesure environnementale de manière systématique dès la phase d’initiation.
- Documenter les résultats d’empreinte carbone et consommation énergétique pour guider les décisions.
- Impliquer les équipes techniques et RSE pour une approche multidisciplinaire.
- Choisir des infrastructures matérielles et logicielles optimisées pour la frugalité énergétique.
Conclusion
Appliquer la BP 23 du RGIAF permet d’évaluer de façon précise et anticipée la consommation énergétique des modèles IA et de diminuer leur impact environnemental. En combinant une démarche rigoureuse d’échantillonnage, une optimisation des hyperparamètres et l’utilisation d’outils dédiés, les organisations peuvent concrètement avancer vers une IA plus responsable et durable.
Ressources
- AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale
- CodeCarbon: https://codecarbon.io/
- TensorFlow Profiler: https://www.tensorflow.org/guide/profiler
- Nvidia-smi Documentation: https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface
Cette page fait partie du référentiel RGIAF et présente la bonne pratique BP 23 sur la mesure et l’estimation de la consommation énergétique des modèles IA.