08. Mesurez l'impact environnemental de vos implémentations d'IA

Tout d'abord, intégrez le suivi environnemental dans les indicateurs de performance de vos produits. Incitez vos équipes techniques à adopter et à communiquer régulièrement des indicateurs tels que les émissions de carbone et la consommation d'énergie à l'aide d'outils et de bibliothèques open source tels que l'empreinte carbone Cloud de l'Spécification relative à l'intensité carbone des logiciels (SCI) de la Green Software Foundation.

Collaborez avec vos équipes chargées des données ou de l'infrastructure pour suivre l'utilisation des ressources informatiques et les estimations énergétiques dans tous les environnements de produits IA, tels que le stockage de données, la plateforme Cloud, les frameworks de développement IA, les pipelines MLOps, les systèmes de gestion des versions et les systèmes de surveillance et de journalisation.

Si vous disposez des ressources nécessaires, envisagez d'intégrer des évaluations du cycle de vie, en commençant par le traitement des modèles d'IA, la fabrication du matériel et les émissions des centres de données. Si vous êtes confronté à des problèmes de coût, utilisez des outils disponibles gratuitement (tels que les calculateurs d'empreinte carbone open source) ou commencez par des mesures pilotes légères pour démontrer la valeur initiale.

Encouragez la transparence dans la sélection des modèles et des fournisseurs :

• Utilisez des « fiches modèles » qui documentent les fonctionnalités et les caractéristiques de performance des modèles d'IA sous une forme cohérente et standardisée. Consultez les guides de l'Étreindre le visage, qui divulguent l'empreinte environnementale d'un large éventail de modèles grâce à leur proposition d'Energy Score for AI models.
• Exigez des rapports détaillés sur la consommation d'énergie directement auprès de vos fournisseurs, tels que les fournisseurs de cloud ou les laboratoires, car ils sont les mieux placés pour fournir des chiffres précis.

Suivez l'empreinte de l'inférence au niveau des tâches, car pour une même tâche, différents modèles peuvent utiliser différentes quantités d'énergie.

Anticipez les réglementations : par exemple, La loi européenne sur l'IA , le premier ensemble complet de réglementations sur l'IA, a rendu obligatoire la publication d'informations sur l'impact environnemental de la création de modèles fondamentaux, avec des sanctions importantes en cas de non-respect. En tant que concepteur de systèmes d'IA, vous pouvez utiliser de manière proactive les fiches techniques mentionnées ci-dessus pour comparer l'empreinte environnementale des modèles que vous utilisez.

Générer des estimations basées sur l'utilisation pour l'inférence : Impact de GenAI propose un outil open source appelé EcoLogits qui fournit des estimations basées sur l'utilisation pour l'inférence à partir des plus grands services d'IA et qui peut être intégré dans des projets d'IA.

Privilégier les modèles open source lorsque cela est possible : ils sont plus transparents, offrent une meilleure visibilité sur la consommation d'énergie et l'impact environnemental, et sont souvent plus légers.