DeepL et EcoDataCenter : une IA linguistique durable
Si l’intelligence artificielle stimule notre curiosité intellectuelle et optimise notre productivité, son essor n’est pas sans conséquences sur l’environnement. Sachant qu’une requête sur ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur Google, on peut rapidement imaginer l’impact environnemental de l’IA depuis son adoption massive par les particuliers et les entreprises du monde entier, tous secteurs confondus. À cela s’ajoutent la demande grandissante de grands modèles linguistiques (LLM) de plus en plus sophistiqués. On comprend pourquoi les besoins énergétiques de l’IA sont devenus l’un des enjeux majeurs pour les acteurs du secteur, les investisseurs et la société dans son ensemble. Goldman Sachs prévoit que la consommation d'énergie des centres de données augmentera de 160 % d'ici à 2030, pour atteindre 8 % de l’ensemble de la consommation électrique des États-Unis, contre seulement 3 % en 2022.
Il est essentiel de concilier le développement de l’IA et la gestion de l’énergie : l’impact de la technologie sur l’environnement doit être favorable, et non l’inverse ! Parvenir à un tel équilibre n’est pas évident et ne doit être en aucun cas considéré comme acquis. En réalité, il est plus difficile d'intégrer la durabilité dans l'IA une fois celle-ci développée que de concevoir dès le départ des modèles et des opérations d'IA centrés sur la durabilité.
L’une des spécificités de l’approche de DeepL, c’est que son modèle IA a été pensé dès sa conception dans une optique d’efficacité énergétique.
Une IA conçue dans une optique durable
Tout commence par les modèles qui alimentent l’IA linguistique. L’efficacité des modèles utilisés est déterminante pour limiter l’empreinte énergétique des LLM. En effet, lorsqu’un modèle est entraîné de façon précise avec des données pertinentes et une configuration appropriée, son efficacité croît de manière significative. Plutôt que de rechercher l’ensemble du web, DeepL entraîne son IA linguistique sur des ensembles de données propriétaires, une approche fondamentalement plus efficace. Cette démarche est non seulement plus précise et moins encline aux hallucinations, elle est aussi plus durable.
Pour répondre aux besoins en puissance de calcul et en stockage de données nécessaires à l’entraînement de DeepL, nous avons choisi EcoDataCenter, l’un des centres de données les plus avancés et écologiques au monde. Tout comme DeepL, EcoDataCenter place l’efficacité énergétique et le développement durable au cœur de sa stratégie, de l'implantation de ses infrastructures à la conception de ses bâtiments et systèmes, en passant par l’approvisionnement en énergie et sa stratégie de croissance. Aujourd’hui, il constitue le plus grand centre de données exploité par DeepL et abrite Mercury, le cluster de superordinateurs qui alimente son IA linguistique.
Définir de nouvelles normes d'efficacité pour la conception des centres de données
Nous sommes ravis de vous présenter notre EcoDataCenter, situé dans le nord de la Suède, où nous profitons du climat nordique pour assurer un refroidissement économe en énergie et des systèmes de récupération de chaleur plus efficaces. Alimenté exclusivement par des énergies renouvelables qui proviennent du vent et des rivières locales nourries par les eaux de fonte, il recycle la chaleur excédentaire des générateurs pour chauffer les maisons et serres voisines, contribuant ainsi à une économie énergétique circulaire. Sa structure unique en poutres de bois limite l'usage d’acier et de ciment, des matériaux à haute empreinte carbone. Ainsi, le bois utilisé pour cet EcoDataCenter se régénère en seulement trois minutes dans les forêts suédoises.
Cette approche résolument durable génère une empreinte énergétique bien différente de celle de nombreux centres de données traditionnels accueillant des systèmes IA. Il affiche un indicateur d’efficacité énergétique (PUE) supérieur de 30 % à celui de ses concurrents les plus performants, et l’énergie qu’il consacre au refroidissement, qui représente habituellement 40 % de la consommation d’un centre de données, est considérablement réduite. De plus, notre EcoDataCenter est connecté à un réseau intelligent qui ajuste sa consommation d’énergie en fonction des variations de la demande et équilibre la charge pour assurer un approvisionnement énergétique stable à l'ensemble du réseau.
Développer la durabilité en parallèle avec l’IA
Alors que DeepL poursuit sa croissance, il est essentiel que notre stratégie d'IA durable progresse au même rythme. L’EcoDataCenter lui-même présente une conception modulaire qui lui permet d'adapter ses opérations de manière efficace en réponse à la demande. C'est l’un des nombreux centres de données où la société DeepL héberge elle-même ses opérations, lui permettant ainsi de maîtriser son impact environnemental, ainsi que la sécurité et la confidentialité des données.
À l'avenir, lorsque la croissance de DeepL nous amènera à étendre davantage nos activités, nous sélectionnerons nos fournisseurs selon des normes de durabilité strictes. L'objectif est d'aller plus loin que la compensation carbone en développant des centres de données véritablement neutres en carbone et en examinant de près l'empreinte réelle des sources d'énergie dites neutres. Lorsque des puces spécialisées permettront de réduire le coût énergétique de l’inférence de l’IA, nous les adopterons pour limiter notre consommation et nous assurerons que nos fournisseurs de centres de données suivent également cette approche.
Nous sommes fiers de l’impact que DeepL a eu jusqu'à présent sur nos entreprises, nos équipes et la société dans son ensemble. Mais ce qui nous réjouit encore plus, c’est de voir que notre développement de l’IA ne nuit pas à l’environnement. Alors que DeepL entre dans une nouvelle phase de croissance prometteuse, nous restons résolument engagés à préserver cet équilibre.