Une startup propose un cadre pour estimer les émissions d'IA des entreprises
Alors que les entreprises adoptent de plus en plus l'IA, le suivi de son impact environnemental représente un défi majeur. La startup Watershed a publié un nouveau cadre pour aider les entreprises à estimer leurs émissions de carbone liées à l'IA.
Watershed, une entreprise spécialisée dans l'aide au suivi des émissions pour les entreprises, a élaboré un cadre pour estimer l'empreinte carbone de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA). L'intégration croissante de l'IA dans les opérations et les produits des entreprises entraîne un impact environnemental, principalement par la consommation d'énergie, dont la quantification est devenue difficile, en particulier avec les modèles d'IA fermés qui ne divulguent pas leur consommation d'énergie.
Le cadre calcule les émissions en fonction de l'infrastructure du centre de données et du volume de tokens d'IA utilisés, fournissant un chiffre en kilogrammes de CO2 par million de tokens. "Les entreprises suivent déjà l'utilisation de l'IA au niveau des tokens pour la gestion des coûts", a déclaré John Bistline, responsable scientifique chez Watershed. "Le calcul des émissions s'intègre dans ces mêmes données. Cela ne demande donc pas aux entreprises de construire quelque chose de complètement nouveau. Les coûts et la durabilité vont de pair ici."
La pression pour que les entreprises divulguent leurs émissions d'IA augmente de la part des investisseurs, des auditeurs et des régulateurs. Cela comprend les émissions indirectes, ou Scope 3, telles que celles générées par les déplacements professionnels des employés ou l'énergie requise pour les requêtes d'IA. Certaines régions, comme la Californie, exigent déjà la déclaration des émissions Scope 3, et les organismes de normalisation mondiaux envisagent des exigences similaires pour les services cloud et d'IA.
"L'IA peut actuellement ne représenter qu'une petite partie de l'empreinte carbone de la plupart des entreprises. Personne ne s'attend cependant à ce que cela dure longtemps", a ajouté Bistline. "Les entreprises qui construisent leur infrastructure de mesure maintenant seront mieux préparées que celles qui attendent." La quantification des émissions d'IA peut également aider les entreprises à identifier des opportunités pour réduire à la fois leur impact environnemental et leurs coûts d'exploitation.
Le cadre de Watershed fournit une estimation, car une mesure précise n'est pas encore réalisable. De nombreux modèles d'IA largement utilisés sont propriétaires, ce qui empêche des tests indépendants de leur consommation d'énergie. Bien que les fournisseurs d'IA ne partagent pas toutes les données, Watershed espère qu'ils divulgueront les émissions par token. Au fur et à mesure que davantage d'informations seront disponibles, ces estimations devraient devenir plus précises.