Estimer les émissions de CO2 des algorithmes d’intelligence artificielle, pour mieux les réduire. C’est l’objectif de CodeCarbon, un outil développé par l’institut québécois d’intelligence artificielle Mila – fondé par Yoshua Bengio, lauréat 2018 du prix Turing, l’équivalent du prix Nobel de mathématiques – en collaboration avec l’équipe d’IA du BCG, Gamma [qui dispose d'un blog sur le site de L'Usine Nouvelle], le Haverford College (Pennsylvanie) et la start-up spécialiste de l’apprentissage machine Comet.
Présenté le 1er décembre, le logiciel open source s’intègre de manière transparente dans le code de base du langage de programmation Python. Une fois l’entraînement d’un modèle terminé, ce qui peut prendre plusieurs semaines, CodeCarbon calcule son bilan carbone. Il estime pour cela l’énergie consommée par le serveur – en se basant sur des données publiques – et s’appuie sur l’origine de l’électricité utilisée : éolien, nucléaire, énergies fossiles...
Impact croissant
Pour rendre cette donnée facilement compréhensible, l’outil compare les émissions de l’entraînement d’un modèle à son équivalent en kilomètres parcourus en voiture, en heures de visionnage de télévision, voire en journées d’activité d’un ménage américain moyen. CodeCarbon indiquera également aux organisations où exécuter leur code pour minimiser leur empreinte carbone. L’objectif : sensibiliser.
"L’IA est une technologie exceptionnelle et essentielle pour le bien commun, mais il faut cependant être conscients de son impact environnemental croissant", argue Yoshua Bengio dans un communiqué. Et pour cause, un rapport du Sénat estime que les centres de données, qui représentent 14 % des émissions carbone du numérique en France, devraient voir leur bilan augmenter de 86 % d’ici à 2040.
Nouveau standard
Ainsi, l’outil se veut collaboratif et ouvert. Il stocke les émissions de CO2 de chaque modèle différent, pour chaque organisation. Un gain de transparence qui permet à chacun de comparer les émissions d’un large panel d’algorithmes. "Avec CodeCarbon, nous voulons permettre aux scientifiques d'obtenir des données et à leurs équipes de continuer à construire de grands modèles, tout en incluant un nouveau paramètre clé : l’empreinte carbone de leur travail", explique Niko Laskaris de Comet.
"Nous souhaitons inciter la communauté d’experts de l’IA à mieux évaluer, à révéler et surtout à réduire son empreinte carbone", ajoute le lauréat du prix Turing. Ainsi, les porteurs du projet espèrent que les développeurs et chercheurs indiqueront l’équivalent CO2 de leurs travaux lors de leur publication, faisant de leur outil un standard. Mais il faudra pour cela une adoption massive, notamment par les géants du numérique.
