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Alerte concernant l'IA, elle consomme une énergie excessive et il n'existe que ces options pour éviter une crise mondiale.

Publié le 12.09.2024
La consommation d'énergie pour le traitement de l'IA est aussi importante que la consommation énergétique de l'Allemagne en une année. (Image illustrative Infobae)

Un chiffre qui devrait continuer à croître, il est donc urgent de trouver une solution pour freiner cette situation et que le progrès de cette technologie ne génère pas un impact environnemental sur les ressources naturelles.

Pour y parvenir, les entreprises responsables de la création et de la conception des centres de données travaillent déjà sur des solutions de refroidissement durables qui permettent de réduire la consommation d'énergie sans affecter les processus de développement. Et aux Jeux Olympiques de Paris 2024, nous avons vu le premier exemple.

La consommation d'énergie pour le traitement de l'IA est aussi importante que la consommation énergétique de l'Allemagne en une année. (Image illustrative Infobae)

Comment la consommation d'énergie sera réduite au milieu de la croissance de l'IA

Vertiv est l'une des entreprises qui conçoit, fabrique et entretient des technologies pour le fonctionnement des centres de données, elle met déjà en œuvre une solution appelée Liquid Cooling, ayant pour objectif d'utiliser des liquides réutilisables pour refroidir les centres de données.

Le principal problème généré par l'intelligence artificielle est que le fonctionnement des centres de données doit être plus exigeant en raison du flux constant d'informations. Cela fait que les dispositifs chauffent beaucoup plus et plus rapidement, ce qui nécessite plus d'énergie pour pouvoir les refroidir et continuer à les faire fonctionner. C'est le cœur de ce problème.

Ce que fait cette technologie de refroidissement, c'est d'utiliser un liquide diélectrique, qui n'est pas de l'eau à 100%, qui circule dans un circuit allant jusqu'à la puce, la refroidit puis sort pour continuer le cycle. De cette manière, la ressource est réutilisée et un processus plus efficace est mis en œuvre, car le refroidissement du processeur, qui est le plus important, est attaqué directement.

La consommation d'énergie pour le traitement de l'IA est aussi importante que la consommation énergétique de l'Allemagne en une année. (Image illustrative Infobae)

Cette technologie a été utilisée lors des derniers Jeux Olympiques. Pour les centres de données qui fonctionnaient pendant l'événement sportif et traitaient les informations des compétitions, ce processus a été mis en œuvre en utilisant l'eau des piscines des épreuves de natation. Il n'est donc pas nécessaire de consommer de l'eau potable, car le refroidissement permet de réutiliser d'autres liquides.

L'IA peut être la solution au même problème qu'elle génère

Récemment, Bill Gates a mentionné que l'intelligence artificielle sera un outil clé pour trouver des solutions contre le changement climatique, transformant un problème en solution. Une idée qui peut devenir réalité.

“Il est très probable que des programmes de conception arrivent où vous pourrez demander qu'ils réalisent un design aussi détaillé que nous le souhaitons et l'intelligence artificielle sera capable de planifier la solution, quelque chose qui pourra ensuite être intégré aux projets. Il est très probable qu'à l'avenir, le même problème s'aidera à se résoudre tout seul”, a affirmé German Torres, Diamond Channel Manager Latam de Vertiv.

La consommation d'énergie pour le traitement de l'IA est aussi importante que la consommation énergétique de l'Allemagne en une année. (Image illustrative Infobae)

Il faut également ajouter que les entreprises leaders en intelligence artificielle, comme Microsoft et NVIDIA, modifient leurs centres de données et les ressources qu'elles utilisaient auparavant pour le traitement d'informations, car ce ne sont pas les mêmes que celles mises en œuvre pour les travaux axés sur l'intelligence artificielle, principalement en raison de la nécessité d'optimiser les ressources et d'améliorer le traitement.

De cette manière, l'industrie s'adapte à ce défi énergétique, face à l'exposition à la consommation d'IA au cours des deux dernières années et à la création constante d'outils quotidiens, car le défi est d'éviter que, d'ici 2030, la consommation actuelle ne triple, comme le prévoient les estimations.

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