L’intelligence artificielle, moteur de nombreuses innovations, fait désormais partie intégrante du quotidien des développeurs. Pourtant, son empreinte énergétique reste un défi majeur. Dans cet épisode 5 de ma série De Développeur Freelance à Entrepreneur Durable, je partage mes réflexions et actions pour minimiser l’impact énergétique lié à l’utilisation des outils d’IA. Je vous emmène dans mon processus de transition vers des solutions locales, en détaillant comment je mesure et améliore cette empreinte. Enfin, je vous expliquerai pourquoi la souveraineté énergétique est désormais au cœur de ma démarche, et comment elle façonne mon modèle entrepreneurial durable.

Une estimation alarmiste : Pourquoi partir du pire scénario ?

Pour évaluer l'impact énergétique de mon système IA, j’ai réalisé une estimation basée sur un scénario extrême. Selon mes calculs, l’empreinte carbone pourrait atteindre 2146,2 kg de CO₂ par an, soit près de 45 % de l’empreinte carbone annuelle d’un individu dans le monde. J’ai utilisé cet outil pour effectuer cette estimation.

Bien que ce chiffre soit volontairement alarmiste — prenant en compte un système local fonctionnant en continu, 24h/24 et 7j/7 — il me permet de mesurer l'urgence de l’action à entreprendre pour minimiser l’impact énergétique de mon usage de l’IA. Ce calcul part du principe d'une machine unique, sans optimisation initiale, fonctionnant à pleine capacité. En réalité, ce scénario ne représente pas mon usage réel, mais il sert de point de départ pour comprendre les zones d'amélioration possibles.

J'ai choisi de partir du pire scénario, car il me permet d’anticiper et d'évaluer de manière réaliste les impacts potentiels. C’est une démarche proactive, visant à poser les bases d'une transition vers des pratiques plus durables.

Enfin, pour prendre en compte les biais de mes calculs et garantir une évaluation honnête, j’ai intégré une marge d’erreur de 10 %. Cela reflète ma volonté de rester transparent tout en admettant que cette estimation est volontairement alarmiste.

L’impact énergétique de l’IA : un constat alarmant

L’IA, bien qu’incroyablement utile, entraîne des exigences énergétiques énormes. Des études montrent que les modèles d'IA avancés nécessitent des milliers d’heures de calculs, souvent sur des serveurs énergivores. L'entraînement de ces modèles et leur mise en production impliquent une consommation massive de ressources, bien au-delà de ce que l’on pourrait imaginer. Si cette tendance se poursuit, il est probable que l’infrastructure électrique mondiale peine à suivre la demande.

D’ici 2030, l'IA pourrait représenter jusqu'à 8 % de la consommation d'électricité des États-Unis, mettant une pression considérable sur le réseau électrique. Cette prévision souligne la nécessité urgente d’investir dans des solutions énergétiques durables pour soutenir la croissance rapide de l’IA sans compromettre la planète. (Source : NERC)

C'est justement face à ce constat, que j’ai décidé de calculer une estimation alarmiste de ma propre consommation énergétique liée à l’utilisation de l’IA. Bien que mon Agent IA ne soit pas sollicité en permanence, dans le pire des scénarios, les chiffres sont préoccupants. Cette analyse m’a poussé à réévaluer mes pratiques et à m’engager activement pour intégrer des solutions plus responsables dans mon activité. Il devient clair que la sobriété énergétique est une priorité, et que chaque geste compte pour limiter l'empreinte de l'IA.

Pourquoi l’utilisation de l’IA est-elle si énergivore ?

• Apprentissage et inférence : Entraîner un modèle de machine learning demande une puissance de calcul considérable. Même une fois entraîné, l’utilisation répétée de ce modèle continue de consommer de l’énergie.
• Centres de données : La majorité des IA sont hébergées sur des serveurs distants, dont le refroidissement et la maintenance représentent une part importante de leur empreinte carbone.

Choisir une solution locale : le pari de la transparence

Pour réduire mon empreinte énergétique, j’ai opté pour une solution radicale mais essentielle : héberger mes outils d’IA en local. Contrairement aux services cloud qui dépendent de serveurs distants, cette approche me permet de garder un contrôle total sur ma consommation énergétique. En choisissant un système local, je peux mesurer précisément ma consommation en temps réel, sans les biais souvent imposés par les services externes.

Les avantages d’une solution locale

• Contrôle et transparence : En hébergeant mes modèles IA sur des serveurs locaux, j'ai la possibilité de suivre et d’ajuster en temps réel leur consommation d’énergie. Cela me permet de savoir exactement où va chaque watt consommé, et d’optimiser l’utilisation de mes ressources au fur et à mesure.
• Réduction des pertes énergétiques : Les solutions cloud nécessitent souvent des transferts de données sur de longues distances entre les serveurs et l’utilisateur, ce qui entraîne des pertes énergétiques supplémentaires. En utilisant une solution locale, je limite ces pertes et m’assure que l’énergie est utilisée de manière plus directe et efficace.
• Souveraineté technologique : En contrôlant l’infrastructure, je m’émancipe des grandes plateformes cloud tout en garantissant une meilleure sécurité pour mes données. Ce contrôle local réduit les risques liés à la dépendance technologique et aux violations de données potentielles.
• Utilisation à la demande : Héberger mon Agent IA en local me permet de n’utiliser des ressources que lorsque c’est réellement nécessaire. Cette approche "on-demand" m’évite la consommation d’énergie continue, ce qui réduit de manière significative l’empreinte écologique. En ajustant l’allocation des ressources en fonction des besoins réels, je rends le processus plus efficient sur le plan énergétique.

Cependant, cela ne résout pas entièrement le problème : mon matériel local consomme lui aussi de l’énergie.

Intégrer les énergies renouvelables : des panneaux solaires pour alimenter l’IA

Pour compenser cette consommation, la solution la plus évidente est de recourir aux énergies renouvelables. J’ai donc choisi d’investir dans des panneaux solaires pour alimenter ma machine locale, une démarche qui vient compléter l’optimisation de mes ressources locales.

Pourquoi des panneaux solaires ?

• Impact écologique : Les énergies renouvelables, comme le solaire, sont bien plus écologiques que les sources fossiles. En produisant ma propre énergie, je réduis l’empreinte carbone liée à l’utilisation de mon IA, et j’agis concrètement pour minimiser l’impact environnemental de mes activités.
• Autonomie énergétique : En produisant ma propre énergie, je deviens moins dépendant du réseau électrique, ce qui me permet de mieux gérer les fluctuations de la demande et les éventuelles pannes. Cette indépendance énergétique me donne aussi plus de contrôle sur mes coûts et me rend plus résilient face aux crises énergétiques ou aux hausses de tarifs.
• Économie à long terme : L’investissement initial dans des panneaux solaires peut sembler important, mais sur le long terme, il permet de réduire les coûts énergétiques. De plus, une fois installés, ces panneaux génèrent de l’énergie à faible coût pendant de nombreuses années, réduisant ainsi la dépendance à l’électricité conventionnelle et amortissant rapidement l’investissement.

Ainsi, en combinant une infrastructure locale et des énergies renouvelables, je réduis au maximum l'empreinte écologique de mon activité tout en assurant une plus grande autonomie énergétique.

Optimisation des ressources : Serveur, Modèles et Utilisation

Pour que mon utilisation de l'IA soit réellement durable, il est essentiel d'optimiser chaque aspect de l’infrastructure. Voici les techniques que j’adopte pour réduire l’empreinte énergétique de mon activité.

Techniques de réduction d'émissions

Modèles légers et efficaces : Je privilégie des LLMQ (modèles de langage volumineux quantifiés). La quantification permet de réduire la taille du modèle en diminuant la précision des paramètres, ce qui permet de réduire la quantité de calcul nécessaire pour faire fonctionner l'IA, et ainsi d'économiser de l'énergie. Cela permet d’obtenir des performances proches des modèles originaux tout en réduisant significativement la consommation énergétique.

Quantification et pruning : Ces techniques permettent de réduire la taille des modèles en éliminant les poids et les neurones non essentiels, diminuant ainsi la complexité des modèles. Moins de puissance de calcul est alors requise, réduisant l'empreinte énergétique sans sacrifier l'efficacité.

Serverless computing et allocation dynamique

L’idée de passer à une approche serverless-like représente une grande opportunité pour diminuer l’empreinte énergétique. Actuellement, mon serveur local fonctionne de manière continue sur mes heures de travail, mais cela n’est pas toujours nécessaire. En utilisant Docker Compose, je peux configurer mon environnement de manière flexible, permettant une allocation des ressources uniquement lorsque le besoin se fait sentir. Cela évite la consommation d'énergie pendant les périodes de faible activité et permet d’optimiser l’usage des ressources.

Grâce à Docker, je peux également limiter l’usage des ressources au strict nécessaire, en ajustant la capacité de mon environnement en fonction des besoins réels. Cette approche permet de ne pas maintenir un serveur allumé en permanence, tout en garantissant une efficacité optimale des ressources. Ainsi, je réduis l'empreinte énergétique tout en maintenant la performance nécessaire pour mes outils d’IA ou mes API.

Vers un hardware plus responsable

Pour améliorer l’efficacité énergétique de mon système, l’optimisation du matériel sera un axe clé. À l’avenir, je prévois d’intégrer des composants encore plus performants tout en réduisant leur consommation d’énergie. L’utilisation de mémoire ECC (Error-Correcting Code) sera une priorité, car elle permettra de corriger les erreurs de données en temps réel, assurant ainsi une meilleure stabilité et réduisant les risques de surcharges ou de redémarrages inutiles. Cela contribuera directement à une gestion plus efficace de l’énergie, en évitant des consommations d’énergie inutiles liées aux erreurs.

Je compte également m’appuyer sur des BMC (Baseboard Management Controllers) pour une gestion plus fine de l’ensemble de mes ressources matérielles. Ces contrôleurs me permettront de suivre en temps réel des paramètres critiques comme la température, l’utilisation des ressources et la consommation énergétique, tout en ajustant dynamiquement les performances du système pour garantir une efficacité maximale. Grâce à cette surveillance et cette gestion proactive, il sera possible de limiter les inefficacités et d’optimiser la consommation d’énergie à chaque instant.

Enfin, je prévois de sélectionner des composants à haute efficacité énergétique, en choisissant des processeurs et GPU à faible consommation. Ce choix sera fondamental pour minimiser l'empreinte écologique de mon matériel tout en maintenant la performance nécessaire à l’utilisation de mes outils IA.

Les défis

Adopter une solution locale et renouvelable n’est pas sans défis. Parmi les obstacles rencontrés :

1. Investissement initial élevé : Acheter du matériel efficient et installer des panneaux solaires représente un coût important.

Mon conseil, opter pour du matériel professionnel de seconde main.

1. Optimisation des performances : Les modèles d’IA doivent être ajustés pour fonctionner efficacement avec des ressources énergétiques limitées.
2. Données et analyse : Mesurer l’impact réel nécessite des outils de monitoring sophistiqués, ce qui peut être complexe pour un entrepreneur solo.

Malgré cela, cette démarche s’inscrit dans une vision à long terme. Il s’agit de construire une activité durable et alignée avec mes valeurs éthiques.

Impact à long terme et perspectives d’amélioration

En combinant ces techniques, je pourrais réduire l’empreinte carbone de ma solution IA de 50 à 80%, selon les ajustements effectués. Voici mes prochaines étapes :

1. Éteindre la machine quand elle n'est pas sollicitée (Tellement évident !)
2. Tester une infra serverless-like locale.
3. Optimiser mon usage : Arbitrer l'utilisation de l'IA et l'utiliser quand c'est vraiment nécessaire.
4. Intégrer pleinement les panneaux solaires et un parc de batteries.
5. Utiliser les Carbon Offsets : Investir dans des projets de reforestation ou d’énergies renouvelables pourrait compenser une partie des émissions incompressibles de mon activité, en plus de mes contributions à Stripe climate.
6. Optimiser mon hardware avec des puces NPU.

Mes conseils pour les professionnels intéressés

Si vous souhaitez réduire l’impact énergétique de vos projets d’IA, voici quelques conseils pratiques :

• Privilégiez les modèles légers : Les LLMQ consomment moins d’énergie et sont souvent suffisants pour des tâches spécifiques.
• Hébergez localement : Si possible, évitez les solutions cloud pour réduire les transferts de données et les pertes énergétiques ou optez pour une approche hybride mêlant local et cloud. Découvrez une solution éco-responsable pour vos VPS avec Infomaniak . (Lien affilié. Cela signifie que si vous effectuez un achat en passant par eux, je pourrais percevoir une petite commission, sans coût supplémentaire pour vous. 😊)
• Investissez dans les énergies renouvelables : Même une petite installation solaire peut faire une grande différence.
• Mesurez votre impact : Utilisez des outils pour surveiller la consommation énergétique de vos projets et identifier les axes d’amélioration.

Construire l'avenir avec l'IA : Une approche responsable pour un impact réduit

Ce cinquième épisode met en lumière l’un des défis les plus complexes de mon parcours vers une activité durable : concilier technologie avancée et sobriété énergétique. En adoptant des solutions locales et en investissant dans les énergies renouvelables, je me rapproche d’un modèle entrepreneurial résilient et éthique.

Si les solutions que je prévois de mettre en place, telles que l’intégration de panneaux solaires et l’optimisation de l’utilisation des ressources via des approches serverless, sont couronnées de succès, l'impact pourrait être considérable. D’après mes estimations, ces actions pourraient potentiellement réduire mon empreinte carbone d'environ 80 %. Par exemple, l’empreinte initiale de mon système IA est estimée à environ 2146,2 kg de CO₂ par an, en intégrant des panneaux solaires (couvrant environ 60 % de ma consommation énergétique) et en optimisant l’usage des serveurs, cette réduction pourrait atteindre environ 1717,2 kg CO₂ par an. Cela réduirait mon empreinte à environ 429 kg de CO₂ par an.

Bien entendu, ces chiffres sont basés sur des hypothèses et des projections, et dépendent de l’efficacité réelle des solutions mises en œuvre. Ils servent à donner une idée de l'impact que je cherche à atteindre et à orienter mes efforts pour construire un modèle plus durable. La souveraineté énergétique n’est pas seulement un idéal écologique, mais une nécessité face à l’évolution rapide de l’IA et à ses exigences croissantes. Plutôt que de rejeter l’IA, il est crucial de repenser son utilisation en adoptant des pratiques responsables pour en réduire l'impact. Je vous invite à suivre cette série pour découvrir les prochaines étapes de mon parcours et, peut-être, trouver l’inspiration pour vos propres projets durables.