Journée de la Terre 2025 : VIAbilité des outils numériques en recherche

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique sont des outils puissants qui ont permis des avancements importants en recherche sur le cancer. Cette année, à l’occasion de la Journée de la Terre, des étudiantes de l’Institut du Cancer Rosalind et Morris Goodman (ICG) et membres de l’Initiative verte de l’ICG Marie-Ève Proulx, Stephanie Han et Kayla Heney, nous informent sur les impacts environnementaux de l’IA et nous donnent des trucs pour rendre notre utilisation de l’IA plus durable.

 

La face cachée de l’IA : les impacts environnementaux

Des quantités importantes de ressources naturelles et d’énergie sont nécessaires pour former et entraîner l’apprentissage automatique et les grands modèles de langage (GML), deux sous-catégories d’IA. Les chercheurs et chercheuses estiment que la formation du ChatGPT-3 a utilisé des ressources équivalentes à l’énergie nécessaire pour alimenter 88 foyers canadiens pendant un an (1287 MWh), et qu’elle a produit la même quantité de dioxyde de carbone que 33 vols de Montréal à l’Australie (550 tonnes). L’utilisation considérable de l’énergie ne s’arrête pas une fois que les modèles sont formés. Des estimations récentes suggèrent que chaque requête ChatGPT peut consommer la même énergie qu’une ampoule DEL de 7 W pendant une heure, et que l’énergie utilisée quotidiennement pourrait alimenter 18 foyers canadiens pendant 1 an (260 MWh/jour). La consommation d’énergie et les émissions de dioxyde de carbone ne sont pas les seules à contribuer à l’empreinte écologique associée à l’IA et son utilisation en recherche. De grandes quantités d’eau sont nécessaires pour refroidir les centres de données et les serveurs qui font fonctionner ces modèles, et l’explosion de l’IA entraîne une augmentation rapide des quantités de déchets électroniques générés. Ces déchets peuvent contaminer les sols et les systèmes d’eau s’ils sont mal gérés en raison des matériaux dangereux qu’ils contiennent, notamment le plomb, le mercure et le cadmium. De plus, selon les chercheurs de l’OpenAI Dario Amodei et Danny Hernandez, la puissance de calcul utilisée pour la recherche sur l’apprentissage profond, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, a doublé tous les 3,4 mois depuis 2012, ce qui indique que les besoins en énergie de l’IA ne diminueront pas de sitôt.

 

Rendre le monde plus vert : l’utilisation de l’IA dans la recherche sur le développement durable

Alors que la popularité de l’IA augmente et que les impacts environnementaux deviennent plus clairs, l’IA verte émerge comme une approche innovative. Elle vise à développer des outils d’apprentissage automatique durable, notamment en améliorant l’efficacité du matériel, en développant des méthodes de gestion des données durables, en optimisant les algorithmes et en employant des modèles plus simples. L’IA verte vise également à utiliser les GML pour s’attaquer à des problèmes environnementaux spécifiques, notamment en développant des algorithmes de prévision pour optimiser la production d’énergie renouvelables et pour suivre le mouvement des icebergs et leur taux de fonte. Les GML sont aussi utilisés pour surveiller la déforestation mondiale, ce qui permet de concentrer les efforts de recherche sur les zones menacées de manière imminente avec une rapidité et une précision redoutables. L’IA est également un outil avantageux pour améliorer la durabilité dans les secteurs de la fabrication et la production d’énergie, certains projets permettant de suivre et d’analyser efficacement les émissions à l’aide d’images satellites afin de fournir une vue d’ensemble de l’empreinte de carbone de l’industrie. Elle peut aussi aider la détection précise des matériaux textiles pour améliorer l’efficacité et la précision du tri et du recyclage dans les secteurs de la mode et de la fabrication.

 

Conserver aujourd’hui, améliorer le futur : considérations durables dans l’utilisation de l’IA

1. Calculez l’empreinte carbone de votre travail : il existe des outils en ligne qui permettent de contrôles et d’estimer votre consommation d’énergie lorsque vous utilisez l’IA. Notamment, PowerTop est un système open-source basé sur Linux qui surveille et analyse l’utilisation de la puissance de calcul en temps réel, tandis que Green algorithms fournit un calculateur en ligne gratuit pour estimer l’impact de n’importe quel algorithme de calcul.
2. Pensez à vos déchets électroniques : avez-vous besoin d’un cellulaire, d’une tablette ou d’un ordinateur de la dernière génération? Pouvez-vous réparer vos appareils électroniques au lieu de les remplacer? Pouvez-vous acheter des appareils remis à neuf plutôt que des appareils neufs? Avez-vous correctement éliminé vos déchets électroniques une fois qu’ils ont atteint la fin de leur cycle de vie?
3. Améliorez l’efficacité de votre code : dans la mesure du possible, essayez de limiter les besoins en mémoire. Cela implique d’utiliser des bibliothèques optimisées pour l’apprentissage de l’IA, d’utiliser des logiciel mis à jour pour réduire les besoins en calcul et d’utiliser des profileurs de code pour trouver des domaines à optimiser. Une autre option est aussi de tester le travail en cours sur un des sous-ensembles de données pour réduire le temps d’exécution et les exigences en matière d’empreinte carbone pendant l’optimisation
4. Soyez attentif à votre utilisation personnelle de l’IA : avez-vous absolument besoin d’utiliser l’IA pour effectuer cette tâche? Existe-t-il d’autres approches qui vous permettraient d’obtenir le même résultat?

 

L’IA est un outil puissant et polyvalent. Nous ne vous suggérons pas de cesser complètement de l’utiliser dès aujourd’hui. Au contraire, la prochaine fois que vous ouvrirez ChatGPT pour vous aider à rédiger un courriel ou à résumer un texte, pensez au coûts énergétiques associés et décidez si l’utilisation de l’IA est la bonne technologie pour cette tâche.

Cet article a été rédigé et traduit sans l’utilisation de ChatGPT ou de tout autre outil d’IA.

A propos de l’Initiative verte de l’ICG

L’Initiative Verte de l’ICG est menée par des étudiantes et étudiants, des scientifiques et des membres du personnel pour rendre la recherche à l’ICG plus durable.

Notre objectif est de réduire l’empreinte environnementale de l’ICG en encourageant des pratiques plus respectueuses de l’environnement dans les laboratoires. Grâce à des projets financés par le Fonds des projets de durabilité de McGill et à notre étroite collaboration avec d’autres Initiatives Labo-Vert (GCI), nous mettons en œuvre de nouveaux projets à l’échelle de l’Institut, tout en partageant des informations et des expériences sur la manière d’améliorer la durabilité sur l’ensemble du campus.

Vous pouvez nous contacter par courriel au green.gci@mcgill.ca