L’IA industrielle face au défi énergétique
L’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance rapide dans l’industrie, mais cette expansion s’accompagne d’une hausse significative de la consommation énergétique. Actuellement, les centres de données représentent entre 1 % et 2 % de la consommation mondiale d’électricité, un chiffre qui pourrait atteindre 3 % à 4 % d’ici 2030 (source : Deloitte). Cette augmentation est largement due aux besoins en calcul intensifs des modèles d’apprentissage automatique et des grands modèles de langage (LMMs).
Dans le secteur industriel, cette tendance est d’autant plus préoccupante que les entreprises vont de plus en plus utiliser l’IA. Les modèles complexes, souvent perçus comme nécessaires, nécessitent des ressources informatiques massives, accentuant l’impact environnemental.
Dans le contexte où les limites planétaires se rapprochent, il devient déraisonnable de continuer sur la tendance du toujours plus. Ces ressources ont un coût qui non seulement affaiblit les budgets des entreprises, mais aussi limite l’adoption de l’IA. Face à ces défis, les acteurs industriels doivent repenser leurs approches pour concilier performance et sobriété énergétique.
L’IA frugale : Une approche essentielle
L’IA frugale vise à optimiser les ressources tout en minimisant l’empreinte énergétique. Cette approche repose sur plusieurs principes :
- Réduction de la consommation électrique en utilisant des systèmes plus efficaces et des algorithmes optimisés pour réduire les temps de calcul.
- Réutilisation des modèles existants en s’appuyant sur des intelligences déjà entraînées plutôt que d’en créer de nouvelles.
- Traitement de données plus ciblé, en évitant de collecter trop d’informations inutiles et énergivores.
Un élément clé de cette frugalité réside dans la distinction entre l’entraînement des modèles et leur phase d’inférence. L’entraînement nécessite des milliards de calculs et peut consommer jusqu’à 1 000 MWh, soit l’équivalent de la consommation annuelle d’un petit village. En revanche, l’inférence – qui consiste à utiliser un modèle déjà entraîné – ne requiert que quelques kWh. Cela démontre que la phase d’entraînement est environ 1 000 fois plus énergivore que l’inférence.
DiagFit : Un logiciel utile face aux défis énergétiques
Pour répondre à ces enjeux, DiagFit, logiciel développé par Amiral Technologies, propose une approche efficace et économe en énergie. Ce logiciel aide à tester différents modèles tout en restant simple et rapide, un atout important en milieu industriel. Pour mieux comprendre, il permet d’explorer et d’analyser les données provenant de capteurs et d’équipements industriels. Grâce à son interface no-code à destination des experts métiers, DiagFit permet une navigation fluide dans les données et facilite l’extraction des informations intéressantes que ces données recèlent. Sa technologie entièrement dédiée aux séries temporelles industrielles a été l’objet de plusieurs années de R&D pour mettre à disposition des fonctionnalités avancées d’analyse accessibles et intuitives ainsi que des modèles de détection d’anomalies frugaux et rapidement exécutables.
Réduction des coûts de calcul
DiagFit permet d’accélérer l’exécution des modèles, ce qui limite l’utilisation des ressources et réduit la consommation d’énergie ainsi que les coûts associés. Cette efficacité repose sur deux piliers : d’une part, l’optimisation algorithmique qui garantit un traitement rapide et précis des données, et d’autre part, la performance intrinsèque du logiciel. Les temps de réponse de DiagFit ont été largement optimisés afin d’améliorer l’expérience utilisateur tout en permettant l’exploration efficace de bases de données contenant plusieurs dizaines de millions de lignes. Cette approche garantit une analyse fiable à grande échelle tout en minimisant l’empreinte énergétique et les coûts liés au traitement des données industrielles.
Gestion optimisée des données
Dans l’industrie, les données sont souvent limitées pour des raisons de confidentialité, d’historique de pannes inexistant ou long à obtenir (ou à générer). DiagFit tire parti de cette contrainte en travaillant sur des ensembles de données plus restreints mais ciblés, rendant l’entraînement des modèles plus rapide et moins gourmand en énergie.
Une méthodologie basée sur des modèles simples
Contrairement aux modèles de deep learning, très gourmands en ressources, DiagFit mise sur des modèles avec des caractéristiques adaptées aux problèmes et une décomposition des signaux pour traiter les données de manière plus efficace. Cette approche plus légère réduit la consommation énergétique tout en maintenant une performance optimale.
Illustration des résultats de DiagFit
Mesure de l’impact carbone : Des résultats concrets
La consommation énergétique de DiagFit a été évaluée à l’aide du package CodeCarbon, en comparant plusieurs modèles selon des critères tels que leur performance (MCC) et leur efficacité énergétique :
- Matthews Correlation Coefficient (MCC) est une métrique qui évalue la performance des modèles de classification binaire.
- Temps de calcul et émission équivalente en CO₂ (eqCO₂).
Principaux résultats :
- DiagFit offre les meilleures performances en MCC et AUC, avec un temps de calcul réduit, ce qui diminue son empreinte carbone.
- Les modèles de deep learning, bien que performants, affichent un temps de calcul plus élevé.
- Les modèles de Machine Learning usuels (IF, OCSVM, LOF) sont moins efficaces.
- Le deep learning, bien que gourmand en entraînement, peut-être plus économe en CO₂ en phase d’inférence.
Tableau récapitulatif des résultats basé sur le MCC. En jaune, la meilleure valeur pour chaque colonne.
Performances computationnelles : Un facteur clé en industrie
Pour exemple, prenons la détection d’outliers, une pré-étape réalisée en amont du modèle pour nettoyer les données. Afin d’évaluer les performances de notre solution DiagFit, nous l’avons comparée à d’autres modèles de référence sur un signal aléatoire de taille croissante. Les résultats montrent que notre détecteur offre une vitesse de traitement nettement plus élevée, ce qui peut être un atout pour certaines applications industrielles.
- Le détecteur Amiral est 150 fois plus rapide qu’ARIMA pour 1 000 000 d’échantillons.
- Il est 700 fois plus rapide que le modèle Stray.
Prophet n’a pas pu être exécuté au-delà de 250 000 échantillons, ce qui le rend inadapté aux applications industrielles.
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Conclusion : DiagFit, un logiciel d’IA frugale pour l’industrie
Grâce à une optimisation des calculs, une gestion efficace des données confidentielles et l’utilisation de modèles simples, DiagFit allie performance et sobriété énergétique. Dans un monde où l’IA devient omniprésente, adopter une approche frugale est essentiel pour assurer un avenir plus durable et responsable.
