12 Déc 2019

Des chercheurs de Montréal lancent un calculateur de l’empreinte carbone de l’IA

Quatre chercheurs de Mila, Element AI et Polytechnique Montréal ont créé le Machine Learning Emissions Calculator, un outil permettant à la communauté IA de mieux comprendre l’impact environnemental de leurs modèles.

À partir d’informations telles que la localisation de leurs serveurs et du réseau électrique utilisé, de la durée d’entraînement et même du matériel utilisé, le calculateur produit une estimation de la quantité d’équivalents CO2 émis. Puisque les fournisseurs de calcul dans le nuage compensent souvent leurs émissions carbone, le calculateur montre également quelle proportion du carbone émis a été compensée.

Ces informations sont primordiales puisque l’Apprentissage Machine moderne requiert d’entraîner de longs algorithmes à partir d’une quantité toujours plus grande de données, créant ainsi une quantité croissante d’émissions carbonées. De plus, bien que ces émissions soient compensées, les systèmes de compensation actuels sont loin d’être parfaits et la promotion d’une plus grande attention aux émissions ainsi qu’une plus grande transparence pourrait aider à améliorer ces systèmes. C’est pourquoi le site génère automatiquement un paragraphe basé sur les résultats du calculateur pour permettre aux chercheurs d’intégrer ces émissions facilement dans leurs publications, au format populaire LaTeX.

Le site comprend également des informations à propos de quelques concepts clés de l’enjeu des émissions carbone tels que la compensation carbone ou la neutralité carbone, ainsi qu’une liste d’actions concrètes permettant de réduire l’impact carbone de l’IA. Les chercheurs espèrent que cela permettra à la communauté d’en apprendre plus sur leurs émissions et qu’ils incluront ce type de résultats à leurs papiers de recherche.

Les auteurs ont intégré ce calculateur au sein d’une publication au workshop « Climate Change AI » de NeurIPS — la plus grande conférence scientifique sur l’IA — qui vise à promouvoir la recherche utilisant l’apprentissage automatique pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et aider la société à s’adapter aux conséquences des changements climatiques. Ils espèrent que leur papier et le site internet contribueront à une discussion saine et informée dans leur communauté, fondée sur la déclaration des émissions et l’ouverture des données.

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