La sobriété des algorithmes de reconnaissance du langage en question

La consommation énergétique de l'informatique est sur la sellette

Face à l’envol des coûts de l’énergie, la sobriété électrique des algorithmes informatiques et de l’intelligence artificielle devient un enjeu. La jeune pousse française Golem.AI, créée en 2016 et spécialisée dans la compréhension du langage naturel, a soumis ses algorithmes à la mesure de leur consommation d’électricité et de leur équivalent CO2. La mesure a été réalisée par Greenly, spécialiste du bilan carbone des entreprises.

Un algorithme frugal

Golem.AI se positionne comme une intelligence artificielle d’analyse du langage frugale. Afin d’effectuer l’analyse d’impact, Greenly a créé un scénario portant sur le traitement mensuel de 1 million de mails et de pièces jointes. L’objectif était de connaître l’impact carbone lié à l’utilisation de différentes technologies de reconnaissance du langage. Il s’agit de Inboxcare employé par Golem.ai, roBERTa et GPT-3.

La solution InboxCare repose sur une technologie symbolique sans entraînement contrairement aux deux autres.
La méthode de mesure précise différents facteurs d’émissions tels que le calcul informatique, le stockage, la climatisation, la position géographique et la taille des Data Centers.

Comparatif des algorithmes de reconnaissance du langage selon leur équivalent CO2 (Greenly)

Des écarts élevés en équivalent CO2 entre les méthodes

L’impact carbone de la technologie de Golem.ai est très inférieur aux deux autres modèles de reconnaissance du langage. L’impact carbone d’utilisation de la solution InboxCare revient à réaliser 0,13 aller-retour Paris-New York contre 13,53 avec roBERTa et 136,19 avec GPT-3. Golem.ai en tire la conclusion que son intelligence artificielle symbolique de traitement des messages est une réelle alternative aux technologies d’apprentissage automatique (Machine Learning) et répond aux enjeux de décarbonation des entreprises.



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