Le point de vue de Jensen Huang sur l’IA et l’énergie :
- L’entraînement de l’IA nécessite une quantité massive d’énergie, mais l’IA permet aussi de réduire la consommation d’énergie dans de nombreux domaines.
- Exemples de réduction de la consommation d’énergie grâce à l’IA :
- Les prévisions climatiques utilisant l’IA consomment 3 000 fois moins d’électricité que les méthodes classiques basées sur des supercalculateurs
- Si l’IA est appliquée aux réseaux électriques intelligents, il devient possible d’optimiser la production d’électricité à partir d’énergies renouvelables ainsi que son acheminement
- Les usines à IA (centres de données destinés à l’entraînement de l’IA) consomment énormément d’énergie. Mais :
- elles peuvent utiliser l’énergie excédentaire dans les régions où la production est trop importante
- elles n’ont pas besoin de fonctionner à 100 % en permanence et peuvent être activées uniquement pendant les phases d’entraînement afin d’économiser de l’énergie
- Si l’IA est bien exploitée, la consommation globale d’énergie augmentera probablement. Mais c’est parce qu’elle rendra possibles des choses qui ne l’étaient pas auparavant, ce qui entraînera une croissance économique et une amélioration de la qualité de vie
Orientation de NVIDIA en matière de développement de l’IA :
- Accent mis sur le « calcul accéléré » : développement de processeurs spécialisés optimisés pour réduire la consommation d’énergie lors des calculs d’IA
- Mise en place d’un écosystème de coopération avec de très nombreuses startups de secteurs variés pour déployer l’IA
- Priorité donnée à l’amélioration de la compréhension du potentiel de l’IA et de son champ d’application auprès des décideurs publics et du grand public
- NVIDIA s’attend à ce que, dans un avenir proche, l’IA occupe une place importante dans le travail intellectuel et dans l’industrie
À propos de la régulation de l’IA :
- Certains estiment que lorsque des entreprises américaines proposent l’IA à l’échelle mondiale, cela peut constituer une menace pour la sécurité nationale, et qu’il est important de trouver un point d’équilibre entre les deux
- Le gouvernement ne doit pas seulement imposer des règles : il doit aussi devenir lui-même utilisateur de l’IA (car il faut comprendre ce qu’il faut interdire et ce qu’il faut autoriser)
- L’autorisation des centres de données IA et l’approvisionnement en énergie constituent des enjeux clés en matière de régulation
- À l’avenir, il est très probable que l’IA soit aussi utilisée pour élaborer et examiner les règles de régulation
2 commentaires
> Si l’IA est appliquée au réseau électrique intelligent, elle peut optimiser la production d’électricité à partir d’énergies renouvelables ainsi que le transport de l’électricité ainsi produite.
Si l’IA est en plus nécessaire pour optimiser le transport d’électricité, que signifie exactement le « intelligent » dans réseau intelligent ?
> Il est possible d’utiliser l’énergie excédentaire dans les régions où elle est produite en surplus, ou de faire fonctionner les systèmes non pas à 100 % en permanence mais seulement pendant l’entraînement afin d’économiser de l’énergie.
J’ai l’impression que c’est quelque chose qu’il faudrait faire dès maintenant, indépendamment de l’IA.
À ce sujet, le secteur des VPP est intéressant à observer. Comme le fait de prévoir à l’avance la production des énergies renouvelables et de la présenter en amont a un effet positif sur la stabilité de l’ensemble du réseau (surproduction - surcharge du réseau - panne de courant), on dit que l’intelligence artificielle y joue un rôle important, https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/…