Comment ne pas faire bouillir les océans avec l’IA

Alors que nous naviguons à la frontière de l’intelligence artificielle, je me trouve constamment à réfléchir sur la nature double de la technologie que nous sommes en train de créer. L’IA, dans son essence, n’est pas seulement un assemblage d’algorithmes et de jeux de données ; c’est une manifestation de notre ingéniosité collective, visant à résoudre certains des défis les plus complexes auxquels l’humanité est confrontée. Pourtant, en tant que co-fondateur et PDG de Lemurian Labs, je suis acutely conscient de la responsabilité qui accompagne notre course vers l’intégration de l’IA dans le tissu même de la vie quotidienne. Cela nous oblige à nous demander : comment pouvons-nous exploiter le potentiel illimité de l’IA sans compromettre la santé de notre planète ?

Innovation avec une touche de réchauffement climatique

L’innovation technologique se fait toujours au prix d’effets secondaires que vous ne prenez pas toujours en compte. Dans le cas de l’IA d’aujourd’hui, elle nécessite plus d’énergie que d’autres types de calcul. L’Agence internationale de l’énergie a récemment rapporté qu’il faut plus d’électricité pour former un seul modèle que 100 foyers américains en consomment en une année entière. Toute cette énergie a un coût, non seulement pour les développeurs, mais pour notre planète. L’année dernière, les émissions de CO2 liées à l’énergie ont atteint un niveau record de 37,4 milliards de tonnes. L’IA ne ralentit pas, nous devons donc nous demander – l’énergie nécessaire pour alimenter l’IA et les implications qui en découlent sur notre planète en valent-elles la peine ? L’IA est-elle plus importante que de pouvoir respirer notre propre air ? J’espère que nous n’en arriverons jamais à un point où cela deviendra une réalité, mais si rien ne change, ce n’est pas trop loin.

Je ne suis pas le seul à appeler à une plus grande efficacité énergétique dans l’IA. Lors de la récente conférence Bosch Connected World, Elon Musk a noté que avec l’IA, nous sommes « au seuil de probablement la plus grande révolution technologique qui ait jamais existé », mais a exprimé que nous pourrions commencer à voir des pénuries d’électricité dès l’année prochaine. La consommation d’énergie de l’IA n’est pas seulement un problème technique, c’est un problème mondial.

Envisager l’IA comme un système complexe

Pour résoudre ces incohérences, nous devons considérer l’IA comme un système complexe avec de nombreuses parties interconnectées et en mouvement, plutôt que comme une technologie autonome. Ce système englobe tout, des algorithmes que nous écrivons, aux bibliothèques, compilateurs, exécuteurs, pilotes, matériel sur lequel nous comptons, et l’énergie nécessaire pour alimenter tout cela. En adoptant cette vision holistique, nous pouvons identifier et résoudre les incohérences à chaque niveau du développement de l’IA, ouvrant la voie à des solutions qui sont à la fois techniquement avancées et responsables sur le plan environnemental. Comprendre l’IA comme un réseau de systèmes et de processus interconnectés éclaire le chemin vers des solutions innovantes qui sont aussi efficaces que efficientes.

Pile universelle de logiciels pour l’IA

Le processus de développement actuel de l’IA est fortement fragmenté, avec chaque type de matériel nécessitant une pile de logiciels spécifique qui ne fonctionne que sur cet appareil, et de nombreux outils et bibliothèques spécialisés optimisés pour différents problèmes, dont la majorité sont largement incompatibles. Les développeurs ont déjà du mal à programmer les systèmes sur puces (SoC) tels que ceux des appareils de bord comme les téléphones mobiles, mais bientôt tout ce qui s’est passé dans le mobile se produira dans le centre de données et sera cent fois plus compliqué. Les développeurs devront assembler et travailler leur chemin à travers un système complexe de différents modèles de programmation, bibliothèques pour obtenir des performances à partir de leurs grappes de plus en plus hétérogènes, bien plus qu’ils ne le font déjà. Et ce n’est que pour la formation. Par exemple, programmer et obtenir des performances à partir d’un supercalculateur avec des milliers à des dizaines de milliers de CPU et de GPU est très chronophage et nécessite des connaissances très spécialisées, et même alors, beaucoup est laissé sur la table parce que le modèle de programmation actuel ne peut pas être mis à l’échelle à ce niveau, ce qui entraîne des dépenses d’énergie excessives, qui ne feront qu’empirer à mesure que nous continuerons à mettre à l’échelle les modèles.

Cela nécessite une sorte de pile de logiciels universelle qui puisse résoudre la fragmentation et rendre plus simple la programmation et l’obtention de performances à partir d’un matériel de plus en plus hétérogène des fournisseurs existants, tout en rendant plus facile l’accès à de nouveaux matériels de nouveaux entrants. Cela servirait également à accélérer l’innovation dans l’IA et les architectures informatiques, et à augmenter l’adoption de l’IA dans de nombreuses industries et applications.

La demande de matériel efficace

En plus de mettre en œuvre une pile de logiciels universelle, il est crucial de considérer l’optimisation du matériel sous-jacent pour une meilleure performance et efficacité. Les unités de traitement graphique (GPU), conçues à l’origine pour les jeux, malgré leur puissance et leur utilité immenses, ont de nombreuses sources d’inefficacité qui deviennent plus apparentes à mesure que nous les mettons à l’échelle au niveau des supercalculateurs dans le centre de données. La mise à l’échelle indéfinie actuelle des GPU conduit à des coûts de développement amplifiés, à des pénuries de disponibilité du matériel et à une augmentation significative des émissions de CO2.

Ces défis ne sont pas seulement un obstacle massif à l’entrée, mais leur impact se fait sentir dans toute l’industrie. Parce que, soyons honnêtes – si les plus grandes entreprises technologiques du monde ont du mal à obtenir suffisamment de GPU et à obtenir suffisamment d’énergie pour alimenter leurs centres de données, il n’y a pas d’espoir pour le reste d’entre nous.

Un pivot décisif

Chez Lemurian Labs, nous avons vécu cela de première main. En 2018, nous étions une petite startup d’IA qui essayait de construire un modèle fondamental, mais le coût était simplement injustifiable. La quantité de puissance de calcul nécessaire seule était suffisante pour faire monter les coûts de développement à un niveau qui était inaccessible non seulement à nous en tant que petite startup, mais à quiconque en dehors des plus grandes entreprises technologiques du monde. Cela nous a inspirés à pivoter du développement de l’IA à la résolution des défis sous-jacents qui la rendaient inaccessible.

Nous avons commencé par les bases en développant une toute nouvelle arithmétique fondamentale pour alimenter l’IA. Appelé PAL (logarithme adaptatif parallèle), ce système de numérotation innovant nous a permis de créer un processeur capable d’atteindre jusqu’à 20 fois plus de débit que les GPU traditionnels sur les charges de travail d’IA de référence, tout en consommant la moitié de l’énergie.

Notre engagement inébranlable à rendre la vie des développeurs d’IA plus facile tout en rendant l’IA plus efficace et accessible nous a conduit à essayer constamment de mieux comprendre le problème. De la conception d’architectures informatiques ultra-hautes performances et efficaces conçues pour évoluer de la périphérie au centre de données, à la création de piles de logiciels qui répondent aux défis de la programmation de dispositifs hétérogènes individuels à l’échelle des ordinateurs de entrepôt. Tout cela sert à permettre des déploiements d’IA plus rapides à un coût réduit, à améliorer la productivité des développeurs, à accélérer les charges de travail et à améliorer simultanément l’accessibilité, à favoriser l’innovation, l’adoption et l’équité.

Atteindre l’IA pour tous

Pour que l’IA ait un impact significatif sur notre monde, nous devons nous assurer que nous ne le détruisons pas dans le processus et que cela nécessite de changer fondamentalement la façon dont elle est développée. Les coûts et les calculs nécessaires aujourd’hui font pencher la balance en faveur d’un petit nombre, créant une barrière massive à l’innovation et à l’accessibilité tout en déversant de grandes quantités de CO2 dans notre atmosphère. En pensant au développement de l’IA du point de vue des développeurs et de la planète, nous pouvons commencer à résoudre ces incohérences sous-jacentes pour atteindre un avenir de l’IA qui soit accessible à tous et responsable sur le plan environnemental.

Une réflexion personnelle et un appel à l’action pour une IA durable

En regardant vers l’avenir, mes sentiments sur l’avenir de l’IA sont un mélange d’optimisme et de prudence. Je suis optimiste sur le potentiel de transformation de l’IA pour améliorer notre monde, mais prudent sur la responsabilité significative qu’il implique. Je me vois dans un avenir où la direction de l’IA est déterminée non seulement par nos progrès technologiques, mais par une adhésion ferme à la durabilité, à l’équité et à l’inclusivité. En tant que dirigeant de Lemurian Labs, je suis animé par une vision de l’IA en tant que force clé pour un changement positif, en donnant la priorité à la fois à l’amélioration de l’humanité et à la préservation de l’environnement. Cette mission va au-delà de la création d’une technologie supérieure ; il s’agit de faire preuve d’innovations qui sont bénéfiques, éthiquement saines et soulignent l’importance de solutions réfléchies et évolutives qui honorent nos aspirations collectives et la santé de la planète.

Alors que nous nous tenons au seuil d’une nouvelle ère dans le développement de l’IA, notre appel à l’action est sans équivoque : nous devons faire évoluer l’IA d’une manière qui prend en compte de manière réfléchie notre impact environnemental et défend le bien commun. Cette éthique est la pierre angulaire de notre travail chez Lemurian Labs, nous inspirant à innover, à collaborer et à fixer un précédent. « Ne construisons pas seulement l’IA pour l’innovation, mais innovons pour l’humanité et notre planète », je le demande, en invitant la communauté mondiale à se joindre à nous pour remodeler le paysage de l’IA. Ensemble, nous pouvons garantir que l’IA émerge comme un phare de transformation positive, permettant à l’humanité et à notre planète de prospérer pour les générations à venir.