Cinq pistes pour développer des solutions d’IA souveraines et durables
L’intégration de l’intelligence artificielle dans les organisations représente un levier majeur de transformation. Toutefois, dans un contexte où responsabilité et durabilité sont au cœur des préoccupations, il devient impératif de développer l’IA de manière responsable.
Dans cet article, nous explorons cinq pistes essentielles pour concevoir des solutions d’IA à la fois souveraines et durables, en intégrant des enjeux de confiance, d’intérêt public et de bonne gouvernance.
Considérez la souveraineté dès le départ
Il est primordial de comprendre dès le début le parcours de vos données. Par exemple, lorsque vous utilisez un modèle de langage externe pour alimenter un chatbot, interrogez-vous sur l’origine du modèle, la nature des données utilisées et la légitimité de leur acquisition.
Comme l’explique Lex Avstreikh de Hopsworks, « l’IA reste souvent une boîte noire quant au traitement des données. Rendre visibles les entrées et les sorties permet de renforcer la transparence et la confiance. »
Planifiez pour un avenir souverain
La souveraineté des données ne se limite pas à leur acquisition, elle englobe également leur cycle de vie complet. Il est essentiel de déterminer où seront stockées vos données, en transit et au repos, et d’analyser les implications réglementaires liées aux centres de données choisis.
L’exemple de l’entreprise suédoise Ebbot, qui a opté pour le stockage et le traitement de ses données exclusivement en Europe après la décision Schrems II, démontre l’importance d’une planification stratégique en matière de souveraineté.
Localisation : un enjeu de souveraineté et de durabilité
La localisation des ressources informatiques est cruciale, tant pour garantir la souveraineté que pour réduire l’empreinte environnementale. Privilégiez des datacenters situés dans des zones bénéficiant d’une énergie renouvelable pour les tâches intensives telles que l’entraînement de modèles.
De plus, adaptez vos stratégies de sauvegarde pour minimiser l’impact environnemental, en optant par exemple pour des solutions de sauvegarde à faible consommation énergétique.
Toujours considérer la nécessité
Au-delà de l’efficacité matérielle, l’optimisation du code est primordiale. Un code performant et adapté permet de réduire significativement la charge sur les ressources matérielles, limitant ainsi la consommation énergétique.
Avec l’émergence des initiatives GreenOps, l’optimisation des ressources informatiques s’impose comme un levier indispensable pour concilier performance et durabilité.
Réutilisez et recyclez
Le développement sur-mesure peut parfois entraîner une surconsommation de ressources. Pensez à réutiliser des composants existants ou à recourir à des offres PaaS, telles que la solution AI Endpoints, qui centralise l’accès à divers modèles d’IA via une API unique.
Cette approche modulaire permet non seulement d’optimiser l’utilisation des ressources, mais aussi de favoriser une démarche éco-responsable dans le développement de vos applications.
Développer des solutions d’IA souveraines et durables n’est pas seulement une nécessité éthique, c’est également un avantage concurrentiel dans un environnement de plus en plus réglementé et soucieux de son impact environnemental.
En intégrant la souveraineté dès la conception, en planifiant méticuleusement le cycle de vie des données, et en adoptant des pratiques optimisées et réutilisables, les entreprises peuvent sécuriser leurs investissements en IA tout en minimisant leur empreinte écologique.
