Déployez l'IA de manière responsable avec FinOps et GreenOps. Découvrez comment les directeurs techniques et les directeurs informatiques peuvent optimiser les coûts liés à l'IA, réduire l'empreinte carbone et favoriser la durabilité. Lisez le guide dès maintenant !
L'intelligence artificielle (IA) révolutionne les industries, avec des taux de croissance annuels prévus de 30 à 40 % au cours de la prochaine décennie. Des soins de santé à la logistique en passant par les arts créatifs, l'IA devient indispensable. Cependant, son expansion rapide s'accompagne de défis importants : des coûts opérationnels qui montent en flèche et une empreinte environnementale croissante. En tant que directeur technique, directeur informatique, responsable de l'infrastructure, propriétaire de produit ou chef de produit, il est essentiel de trouver un équilibre entre le potentiel de l'IA et les responsabilités financières et de durabilité.
Découvrez GreenOps et FinOps, deux frameworks qui, lorsqu'ils sont combinés, fournissent une feuille de route pour déployer l'IA de manière efficace, rentable et durable. GreenOps se concentre sur la réduction de l'impact environnemental des opérations informatiques, tandis que FinOps garantit l'optimisation financière des charges de travail basées sur le cloud. Ensemble, ils créent une approche stratégique pour un déploiement responsable de l'IA.
Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, le secteur de l'IA a connu une croissance explosive. Selon Statista, le marché de l'IA a dépassé 184 milliards de dollars en 2024 et devrait dépasser les 826 milliards de dollars d'ici 2030. Cependant, cette expansion rapide s'accompagne d'une augmentation de l'empreinte énergétique, en raison des exigences informatiques croissantes des modèles d'IA.
Taille du marché mondial de l'IA de 2020 à 2030. La source : Statiste
L'empreinte carbone de l'IA : une préoccupation croissante
Les émissions de l'IA proviennent de deux sources principales :
La formation et le déploiement de modèles d'IA nécessitent une consommation d'énergie massive, principalement alimentée par les GPU. Une étude réalisée en 2019 par Strubell et al. a révélé que la formation d'un LLM avec 213 millions de paramètres émettait 626 155 livres de CO₂, soit un niveau comparable aux émissions sur toute la durée de vie de cinq voitures. Cependant, l'inférence (utilisation de modèles d'IA pour les tâches) peut être tout aussi gourmande en énergie, sinon plus. Une étude réalisée en 2023 par Luccioni et al. a révélé que le déploiement d'un modèle BLOOM à 176 milliards de paramètres pendant 18 jours consommait 40,32 kWh par jour (soit 1 110 charges de smartphone) et émettait 19 kg de CO₂ par jour.
L'Agence internationale de l'énergie prévoit que la demande croissante en électricité de l'IA doublera la consommation d'énergie des centres de données d'ici 2026. Cette hausse représente un défi majeur pour les entreprises technologiques qui visent des émissions nettes nulles. Par exemple :
Une étude menée par Meng Zhang à l'université du Zhejiang a examiné les émissions de 79 principaux systèmes d'IA (2020-2024) et a révélé que la consommation d'énergie de l'IA rivalise avec celle des petits pays, avec des émissions dépassant 137 pays individuels rien qu'en 2022. L'empreinte carbone d'AI devrait atteindre 102,6 millions de tonnes de CO₂ par an, soit l'équivalent des émissions annuelles de 22 millions de personnes. À mesure que les modèles d'IA gagnent en complexité, les émissions continueront d'augmenter ; par exemple, on estime que ChatGPT-4 génère 12 fois plus d'émissions que ChatGPT-3.5.
La voie à suivre
L'introduction de taxes sur le carbone pourrait coûter 10 milliards de dollars par an à l'industrie de l'IA, incitant les entreprises à adopter des pratiques plus écologiques. Cependant, l'efficacité de telles politiques dépend d'informations précises sur les émissions de l'IA et de la sélection stratégique des ressources pour atténuer l'impact environnemental.
L'IA présente un paradoxe en matière de durabilité : elle contribue à relever d'importants défis environnementaux tout en proposant des solutions en matière d'optimisation des ressources, de modélisation du climat et d'innovations en matière d'énergies renouvelables. L'avenir de l'IA durable dépendra de l'équilibre entre ses avantages et son coût environnemental.
GreenOps se concentre sur l'optimisation des opérations informatiques avec la durabilité comme objectif principal. Il met l'accent sur la réduction de l'impact environnemental de l'infrastructure informatique en améliorant l'utilisation des ressources, en tirant parti des sources d'énergie renouvelables et en adoptant des pratiques plus écologiques dans les centres de données, les environnements cloud et les processus de développement logiciel.
Le FinOps (opérations financières) est une discipline de gestion financière qui permet aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs investissements dans le cloud. Il fournit un cadre permettant de suivre l'utilisation du cloud, de répartir les coûts et de créer des responsabilités afin d'optimiser les dépenses sans compromettre les performances.
La convergence de ces deux pratiques crée une approche holistique qui favorise à la fois la rentabilité et la responsabilité environnementale.
La mise en œuvre de GreenOps dans l'IA nécessite une approche à multiples facettes qui touche au matériel, aux logiciels et aux pratiques opérationnelles. L'une des stratégies les plus efficaces consiste à améliorer l'efficacité algorithmique. Les modèles d'IA peuvent être conçus pour être plus légers, réduisant ainsi le nombre de calculs nécessaires sans sacrifier la précision. Des techniques telles que l'élagage des modèles, la quantification et la distillation des connaissances peuvent contribuer à réduire la consommation d'énergie tout en maintenant les performances.
L'optimisation du matériel est un autre facteur essentiel. Le choix de GPU ou de TPU économes en énergie peut réduire considérablement la consommation d'énergie. Les accélérateurs d'IA conçus pour le calcul à faible consommation d'énergie peuvent également être utilisés pour effectuer des tâches d'IA avec un minimum de gaspillage d'énergie. En outre, les sources d'énergie renouvelables peuvent jouer un rôle important pour rendre les opérations d'IA plus durables. Grâce aux progrès du cloud computing, vous pouvez désormais décider où exécuter vos charges de travail et vous disposez des données nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Cela inclut des informations sur les sources d'énergie qui alimentent différentes régions, telles que les options renouvelables telles que l'énergie solaire ou éolienne. Grâce à ces informations, vous pouvez donner la priorité aux sites durables, optimiser les performances tout en réduisant votre impact environnemental et contribuer à réduire l'empreinte carbone des technologies.
La surveillance et la mesure des émissions constituent un élément clé de GreenOps, qui met l'accent sur les pratiques informatiques durables. Des outils tels qu'OxygenIT permettent aux organisations de suivre l'impact environnemental des charges de travail liées à l'IA en temps réel, en fournissant des données détaillées sur la consommation d'énergie et les émissions. Cela aide les entreprises à faire des choix intelligents en matière d'allocation des ressources, à optimiser l'efficacité énergétique et à s'aligner sur les objectifs de développement durable. En fournissant des informations claires, ces outils soutiennent des opérations plus écologiques, réduisent l'empreinte carbone et garantissent la conformité aux réglementations, tout en promouvant une innovation respectueuse de la planète.
Les stratégies FinOps visent à responsabiliser financièrement le développement de l'IA en optimisant le coût de l'infrastructure et l'allocation des ressources. L'une des approches les plus efficaces est l'optimisation des coûts du cloud. Les organisations peuvent tirer parti des instances ponctuelles, de la capacité réservée et des mécanismes de dimensionnement automatique pour réduire les dépenses sans sacrifier les performances. En adaptant dynamiquement les ressources en fonction des demandes de charge de travail, les entreprises peuvent éviter de payer pour la puissance de calcul inutilisée.
La budgétisation et la prévision des coûts sont également essentielles pour gérer les dépenses liées à l'IA. Des outils tels qu'AWS Cost Explorer, Google Cloud Billing et Azure Cost Management permettent aux entreprises de définir des limites de dépenses et de recevoir des alertes lorsque l'utilisation dépasse des seuils prédéfinis. L'automatisation du suivi des coûts améliore encore les stratégies FinOps, en garantissant que les charges de travail de l'IA s'exécutent efficacement sans dépenses excessives.
Pour de nombreuses organisations, gérer à la fois l'impact environnemental et financier de l'IA peut être une tâche ardue. C'est là que OxygenIT joue un rôle crucial. OxygenIT fournit aux équipes d'IA des informations en temps réel sur leur consommation d'énergie et leurs coûts, les aidant à prendre des décisions fondées sur des données pour optimiser leur efficacité. En tirant parti des outils d'évaluation de l'empreinte carbone d'OxygenIT, les organisations peuvent mesurer et réduire avec précision leurs émissions liées à l'IA.
Mesurez et prévoyez les émissions à l'aide de données précises et granulaires, Source : OxygenIT
OxygenIT permet une allocation intelligente des ressources, en optimisant l'utilisation du cloud et de l'informatique afin de réduire à la fois l'impact carbone et les coûts. Il s'intègre aux cadres de développement durable pour soutenir les rapports ESG, assurant ainsi la transparence des émissions liées à l'IA. En outre, OxygenIT offre une flexibilité dans le choix des fournisseurs de cloud et des configurations adaptées aux charges de travail de l'IA. Les entreprises qui tirent parti d'OxygenIT ont réduit les coûts liés au cloud liés à l'IA jusqu'à 30 % tout en réduisant leurs émissions de 40 %, ce qui témoigne de la puissante synergie entre GreenOps et FinOps.
Recommandation d'OxygenIT de déplacer la région pour réduire les émissions de carbone, source : OxygenIT
À mesure que l'IA progresse, les stratégies visant à la maintenir durable, rentable et responsable sur le plan éthique doivent également évoluer. Des innovations telles que les puces IA économes en énergie et l'informatique sensible au carbone seront essentielles pour réduire l'empreinte environnementale de l'IA. En outre, les mesures réglementaires, telles que les taxes sur le carbone sur la consommation d'énergie liée à l'IA, peuvent inciter davantage les organisations à adopter des pratiques d'IA plus durables.
L'intégration de GreenOps et FinOps n'est plus seulement une bonne pratique, c'est une nécessité pour l'avenir de l'IA. Les entreprises qui adoptent ces approches réduiront non seulement les coûts, mais contribueront également à L'IA pour de bon en veillant à ce que leurs innovations basées sur l'IA soutiennent des objectifs sociaux et environnementaux plus larges. Dans le même temps, en embrassant Bonne IA des principes tels que la transparence, l'équité et la responsabilité seront essentiels pour renforcer la confiance et la conformité dans les opérations d'IA.
En tirant parti de solutions telles qu'OxygenIT, les organisations peuvent adopter une position proactive dans la gestion de l'impact financier et environnemental de leurs charges de travail en matière d'IA, en veillant à ce que l'IA soit non seulement puissante, mais également durable, éthique et bénéfique pour la société.
L'IA est là pour durer, mais sa viabilité à long terme dépend de l'efficacité avec laquelle nous gérons son impact. GreenOps et FinOps fournissent le cadre permettant aux entreprises de créer des systèmes d'IA à la fois durables et rentables. En adoptant des stratégies d'allocation des ressources plus intelligentes, en tirant parti des énergies renouvelables et en utilisant des outils d'optimisation des coûts alimentés par l'IA, les organisations peuvent créer des solutions d'IA qui stimulent l'innovation sans contraintes environnementales et financières inutiles. Grâce à des solutions comme OxygenIT, les entreprises peuvent prendre le contrôle de leurs opérations d'IA, afin de rester compétitives et responsables dans un monde de plus en plus piloté par l'IA.
Dans le domaine de la gestion des émissions et de la durabilité de l'infrastructure informatique, OxygenIT change la donne. En intégrant de manière fluide les considérations relatives aux émissions de carbone dans les processus décisionnels informatiques, OxygenIT permet aux organisations de gérer les complexités de la mesure des émissions, d'identifier les points névralgiques critiques et de mettre en œuvre des plans d'action ciblés. Grâce aux capacités prédictives d'OxygenIT, les entreprises peuvent prévoir l'impact carbone des prochains projets informatiques, favoriser une culture de responsabilité environnementale et réaliser des progrès significatifs vers un avenir plus vert. Avec OxygenIT à leurs côtés, les organisations optimisent non seulement leurs opérations informatiques, mais contribuent également aux objectifs plus généraux de réduction des émissions et de durabilité, en s'alignant parfaitement sur toutes les exigences réglementaires.
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