Mila, BCG GAMMA, Haverford College et Comet.ml développent un outil open source révolutionnaire pour aider les organisations à suivre leur empreinte carbone de l’IA

Avec une validation majeure de leur engagement en faveur d’une technologie responsable, Mila, BCG GAMMA, Haverford College et Comet.ml ont publié aujourd’hui CodeCarbon, un progiciel open source permettant d’estimer l’empreinte carbone de l’informatique.

Développé conjointement par Mila, GAMMA, Haverford College en Pennsylvanie et Comet.ml, CodeCarbon est un progiciel léger qui s’intègre parfaitement dans une base de code Python (langage informatique). Il estime la quantité de dioxyde de carbone produite par les ressources informatiques utilisées pour exécuter le code afin d’inciter les développeurs à optimiser l’efficacité de leur code. Il conseille également les développeurs sur la manière de réduire les émissions en sélectionnant leur infrastructure cloud dans les régions qui utilisent des sources d’énergie à faible émission de carbone.

Yoshua Bengio , fondateur de Mila et détenant du prix Turing, a déclaré à propos du logiciel: « L’IA est une technologie puissante et une force pour le bien, mais il est important d’être conscient de son impact environnemental croissant. Le projet CodeCarbon vise à faire exactement cela, et nous espérons que cela inspirera la communauté de l’IA à calculer, divulguer et réduire son empreinte carbone.  » Sylvain Duranton , directeur général et associé principal du Boston Consulting Group (BCG) et responsable mondial du BCG GAMMA, a affirmé: « Si l’histoire récente est un indicateur, l’utilisation de l’informatique en général, et de l’IA en particulier, continuera de se développer. Dans ce cas, CodeCarbon peut aider les organisations à faire en sorte que leur empreinte carbone collective augmente le moins possible.  »

Qui sont ces organisations ?

BCG GAMMA est l’équipe mondiale du BCG dédiée à l’application de l’intelligence artificielle et des analyses avancées à des problèmes commerciaux critiques dans des entreprises et organisations de premier plan. L’équipe comprend plus de 900 scientifiques et ingénieurs des données qui utilisent l’IA et l’analyse avancée (apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, optimisation, simulation, analyse du langage naturel et d’images, etc.) pour créer des solutions qui transforment les performances de l’entreprise. L’approche de BCG GAMMA crée de la valeur et un avantage concurrentiel à l’intersection de la science des données, de la technologie, des personnes, des processus métier et des méthodes de travail.

Mila est un institut de recherche en intelligence artificielle fondé par le professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal qui regroupe plus de 700 chercheurs spécialisés dans le domaine de l’apprentissage profond. Basée à Montréal , la mission de Mila est d’être un pôle mondial d’avancées scientifiques qui inspire l’innovation et le développement de l’IA au bénéfice de tous. Mila est une organisation à but non lucratif reconnue mondialement pour ses contributions significatives au domaine de l’apprentissage en profondeur, en particulier dans les domaines de la modélisation du langage, de la traduction automatique, de la reconnaissance d’objets et des modèles génératifs.

Haverford College est une université de premier cycle fondée en 1833 en arts libéraux située à l’extérieur de Philadelphie , connue pour sa rigueur académique, son code d’honneur et son magnifique campus d’arboretum.

Comet.ml est l’un des principaux fournisseurs de solutions MLOps auto-hébergées et basées sur le cloud. Comet Enterprise, le produit phare de la société, permet aux data scientists et aux équipes de suivre, comparer, expliquer et optimiser des expériences et des modèles. Soutenu par des milliers d’utilisateurs et de multiples entreprises du Fortune 100 (classement des 100 premières entreprises américaines selon l’importance de leur chiffre d’affaires), Comet fournit des informations et des données pour créer des modèles d’IA meilleurs et plus précis tout en améliorant la productivité, la collaboration et la visibilité entre les équipes.

Pourquoi les organisations ont-elles besoin de cet outil maintenant ?

La formation d’un puissant algorithme d’apprentissage automatique peut nécessiter l’exécution de plusieurs machines informatiques pendant des jours ou des semaines. La mise au point nécessaire pour améliorer un algorithme en recherchant à travers différents paramètres peut être particulièrement intensive. Pour les architectures de pointe récentes telles que VGG, BERT et GPT-3, qui ont des millions de paramètres et sont entraînées sur plusieurs GPU (unités de traitement graphique) pendant plusieurs semaines, cela peut signifier une différence de centaines de kilogrammes de CO2.

Aider les organisations à tenir leurs promesses en matière de carbone

Le tracker enregistre la quantité d’énergie utilisée par l’infrastructure sous-jacente des principaux fournisseurs de cloud et des centres de données sur site hébergés en privé. Sur la base de sources de données accessibles au public, il estime la quantité d’émission de CO2 produites en se référant à l’intensité carbone du mix énergétique du réseau électrique auquel le matériel est connecté. Le tracker enregistre l’équivalent CO2 estimé produit par chaque expérience et stocke les émissions à travers les projets et au niveau organisationnel. Cela donne aux développeurs une plus grande visibilité sur la quantité d’émissions générées par la formation de leurs modèles et rend la quantité d’émissions tangible dans un tableau de bord convivial en affichant des équivalents en nombres faciles à comprendre comme les kilomètres parcourus en voiture, les heures de télévision regardées et l’énergie quotidienne consommée par un ménage américain moyen.

Open Source et communautaire

La capacité à suivre les émissions de CO2 représente une avancée significative dans la capacité des développeurs à utiliser judicieusement les ressources énergétiques et, par conséquent, à réduire l’impact de leur travail sur un environnement de plus en plus fragile. Les développeurs s’attendent à ce que CodeCarbon contribue également à introduire une plus grande transparence dans la communauté des développeurs, permettant aux développeurs de mesurer puis de signaler les émissions créées par un éventail d’expériences informatiques. Jonathan Wilson, professeur agrégé d’études environnementales au Haverford College , a indiqué: «L’empreinte carbone de l’informatique dépend de l’endroit où les calculs sont effectués, de la quantité d’énergie consommée et du fait que les combustibles fossiles ou les sources à faible émission de carbone génèrent cette électricité. CodeCarbon vous montrera comment exécuter votre code afin de minimiser votre empreinte carbone. « Niko Laskaris , data scientist chez Comet.ml, a informé: « Notre communauté doit innover de manière plus responsable, et cela commence par le suivi et l’optimisation de notre modèle. Avec CodeCarbon, les data scientists et les équipes peuvent continuer à créer d’excellents modèles, mais avec un nouveau paramètre: l’empreinte carbone de leur travail.  »

L’équipe qui a créé cet outil open source a également certifié qu’elle attendait avec impatience que les développeurs et les chercheurs l’utilisent et y contribuent en l’améliorant avec de nouvelles capacités. Pour sensibiliser davantage à l’impact environnemental de l’informatique, ils recommandent vivement aux utilisateurs de rapporter l’équivalent CO2 de leurs expériences dans des documents de recherche, des articles et des blogs technologiques.

Les dommages climatiques causés par les émissions de gaz à effet de serre sont évidents. Les développeurs de CodeCarbon espèrent qu’un outil mesurant l’impact environnemental de l’informatique par intelligence artificielle sera un moyen de contribuer à réduire son empreinte carbone.

Quentin CLAUDEL

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Source PR Newswire

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