Le côté obscur du logiciel

Par Corail citron vert (Professeur du LSI et Directeur de l'Espace Algorithmes Verts. OdiseIA).

Des organisations telles que l'Organisation des Nations Unies (ONU) soulignent l'importance de réduire la consommation d'énergie et notre empreinte carbone, en inscrivant cette question parmi ses Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD ). Les TIC (Technologies de l'Information et de la Communication) sont essentielles pour contribuer à ces objectifs et, en fait, les exemples sont nombreux, du logiciel d'un robot qui nettoie les mauvaises herbes des plantations en appliquant des produits uniquement là où c'est nécessaire ; passer en revue les applications utilisées pour l'utilisation optimale de l'énergie dans une maison ; ou par des exemples généraux tels que l'application Ecoembes Recycling Guide, qui aide l'utilisateur à trier correctement les déchets.

Cependant, nous devons être conscients que les TIC ont également un impact négatif sur l'environnement. A tel point qu'il existe déjà des estimations qui les placent comme responsables de 20% de la consommation mondiale d'énergie en 2030 . Et bien que les TIC ne soient pas synonymes de logiciels, ces derniers font partie des premiers et, comme l'a indiqué Stroustrup , le monde dépend autant des logiciels que de l'eau. Et c'est que le logiciel nous entoure et anime notre quotidien.

Lorsque nous parlons de logiciels, nous ne parlons pas seulement d'applications logicielles, nous devons nous rappeler qu'il existe également des logiciels d'intelligence artificielle et de gestion de données qui sont, peut-être, les défis les plus importants auxquels nous sommes confrontés aujourd'hui et qui deviennent des pierres angulaires des TIC. .

D'ici 2025, 463 exaoctets de données seront créés chaque jour. et que l'application des données et de l'intelligence artificielle dans l'industrie espagnole aura un impact estimé sur le PIB de 16.500 2025 millions d'euros en XNUMX .

Tout ce qui précède met en évidence l'importance que le logiciel (dans toutes ses variantes) a et aura dans nos vies. Et avec ce scénario, il est donc essentiel d'être conscient des ressources énergétiques nécessaires pour le faire fonctionner.

À titre d'exemple, je fournirai trois conclusions de la recherche que nous menons à l'Escuela Superior de Informática en ce qui concerne la consommation de : logiciels génériques, intelligence artificielle et données :

1. Logiciel à usage générique. Lorsque nous effectuons une recherche sur Internet, nous utilisons un moteur de recherche (Google, Bing, Ecosia, DuckDuckGo, etc.) qui s'exécute sur un navigateur (Chrome, Edge, Firefox, Opera, Safari, Brave, etc.). D'après nos études, la consommation économisée en utilisant la combinaison navigateur et moteur de recherche la plus efficace au lieu de la plus consommatrice pendant un an n'est pas négligeable, et peut être utilisée, par exemple, pour éclairer la Tour Eiffel pendant plus de 500 ans.
2. Intelligence artificielle. En Intelligence Artificielle, la formation en Machine Learning prenant beaucoup de temps, il existe des optimisations pour réduire le temps de formation. En général, les optimiseurs qui prennent plus de temps (et donc consomment plus d'énergie) sont ceux qui obtiennent la meilleure précision. Par conséquent, une décision fondée sur cette précision pourrait conduire à les choisir, justifiant la consommation plus élevée qu'ils nécessitent. Or, dans les cas étudiés, la différence de précision entre le meilleur et le pire optimiseur était d'environ 0.016% pour ce qui consommait 3 fois plus !!! Ainsi, si le problème à résoudre ne nécessite que 0,016% de précision en plus, des économies considérables pourraient être réalisées.
3. Données. L'un des principaux problèmes de la production de données déchaînée est qu'elle doit être stockée et gérée (travaillée avec). Les compresseurs de données sont des algorithmes qui permettent de stocker des données en économisant de l'espace. Bien que certains de ces compresseurs ne servent qu'au stockage de données (la décompression étant nécessaire pour pouvoir les utiliser), il existe d'autres algorithmes de compression de données qui permettent, en plus de la compression, de pouvoir travailler avec ces données compressées. L'utilisation de ces algorithmes de compression de données permet, en plus d'économiser 30 % de taille de stockage, d'économiser jusqu'à 50 % de la consommation d'énergie nécessaire à son utilisation.

Bien qu'il ne s'agisse que de petits exemples, ils reflètent une réalité dont nous devons tenir compte puisque les logiciels sont présents dans de nombreux aspects de notre vie et doivent continuer à l'être. Il ne faut pas cesser de l'utiliser, il faut pouvoir le rendre efficace. Et c'est l'un des défis auxquels les informaticiens sont confrontés pour proposer des solutions efficaces et faire notre part pour réduire la consommation d'énergie et l'empreinte carbone, comme l'indiquent l'ONU et les OMD.

http://www.un.org/millenniumgoals/

AS Andrae et T. Edler, "Sur l'utilisation mondiale de l'électricité des technologies de communication : tendances jusqu'en 2030"

Bjarne Stroustrup. Créateur du langage C++. Le pays de la technologie. 5 février 2019

https://www.raconteur.net/infographics/a-day-in-data/

Je forum INDESIE. https://www.iti.es/eventos/i-foro-indesia-el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-la-industria/