Le paradoxe de l’IA

Innovation et infrastructures résilientes (ODD 9)

Plus grand n’est pas toujours synonyme de meilleur, même si rien ne va sans une certaine taille. Notre attention se porte principalement sur le développement et la mise en œuvre de petits modèles de langage (SLM). Ces modèles spécialisés atteignent, pour des tâches clairement définies, la performance des grands modèles de langage, tout en consommant une fraction des ressources. Un levier décisif ici est l’optimisation des modèles. Grâce à des procédés mathématiques comme l’élagage (suppression des connexions inutiles dans le réseau de neurones) et la quantification (réduction de la précision des poids), nous réduisons massivement la complexité des modèles. Des études montrent qu’une réduction minimale de la précision de seulement 1 % peut diminuer les besoins énergétiques d’un modèle jusqu’à 77 %. En pratique, cela signifie qu’une application IA réagit plus rapidement, nécessite moins de matériel et fournit pourtant des résultats précis. En créant des architectures spécialisées qui fonctionnent sur du matériel standard plutôt que sur de grands clusters de GPU énergivores, nous permettons l’accès aux technologies les plus modernes sans nécessiter d’investissements exorbitants dans les infrastructures.

Production durable par Fine-Tuning (ODD 12)

Autant d’IA que nécessaire, aussi peu d’énergie que possible. Il n’est pas nécessaire de réinventer la roue à chaque fois. Nous misons sur l’adaptation de modèles existants et éprouvés (Fine-Tuning) pour éviter les développements énergivores à partir de zéro. Le pré-entraînement initial d’un modèle comme GPT-3 consomme environ 1 300 mégawattheures d’électricité — ce qui correspond à la consommation annuelle d’environ 400 foyers moyens. Un Fine-Tuning ciblé, en revanche, ne nécessite souvent qu’une infime fraction de cette énergie. Grâce à des procédés de Fine-Tuning optimisés, les opérations en virgule flottante nécessaires (FLOPs) peuvent être réduites jusqu’à 64 %. La précision du modèle reste préservée, tandis que l’intelligence déjà existante des grands modèles est utilisée et adaptée sur mesure pour le cas d’usage spécifique.

Protection climatique active et souveraineté locale (ODD 13)

Dans le développement logiciel, on oublie souvent que chaque ligne de code laisse une empreinte énergétique. Chez morev•o, nous prenons au sérieux notre responsabilité pour nos émissions indirectes (Scope 3). Un point central est l’arbitrage entre cloud et local. Nous analysons pour chaque projet individuellement l’infrastructure idéale. Les plateformes cloud peuvent être jusqu’à 93 % plus écoénergétiques que les centres de données classiques grâce aux effets d’échelle et à l’utilisation d’énergies renouvelables. Cependant, là où la protection des données et la souveraineté des données sont prioritaires, les solutions locales on-premise et edge offrent un grand avantage : elles réduisent le transfert de données intensif en CO sur de longues distances. Une requête complexe et formulée de manière trop large adressée à un modèle générique peut produire jusqu’à 50 fois plus de CO qu’une requête optimisée et spécialisée adressée à un modèle efficace.

Partenariats pour les objectifs (ODD 17)

La durabilité dans le secteur de l’IA n’est pas une discipline individuelle, mais une tâche collective. L’ODD 17 nous rappelle que nous ne pouvons atteindre les objectifs mondiaux que par la coopération. Nous nous considérons comme les partenaires de nos clients et comprenons la responsabilité écologique et la compétitivité numérique non pas comme des opposés, mais comme des alliés. Les entreprises qui misent sur cette prise de conscience réduisent leurs coûts opérationnels grâce à une consommation énergétique diminuée et augmentent simultanément leur attractivité pour les investisseurs et les clients qui accordent de l’importance aux critères ESG (Environnement, Social, Gouvernance). Des solutions IA optimisées peuvent permettre une productivité jusqu’à 33 % plus élevée, tout en réduisant la consommation de ressources. Pour morev•o, l’IA haut de gamme est d’autant plus puissante qu’elle atteint un impact maximal avec des ressources minimales.

Considérations techniques

Une morev•o simulation de cas : Efficacité dans le service client