Promouvoir des modèles d’intelligence artificielle frugale pour et par les politiques publiques
Résumé
The development of artificial intelligence (AI) is a priority for the French government who has enforced a national strategy for AI since 2018. Developing AI tackles various challenges in terms of research, economy, modernisation of public administration, regulation and ethics.
The necessary ecological and energy transitions make us question our uses, our resource consumption and more generally the environmental impact of our activities in different areas, including AI. Over the past few years, AI has soared and spawned bigger and bigger models, fed with larger and larger datasets, capable of running increasingly complex calculations to achieve high levels of performance, prediction and precision. However, we wish to quit this ever growing tendency as we are aware of the climate emergency and we share growing concerns regarding the environment. AI development should be balanced between increased performances and environmental impact. In France, recent AI developments pave the way to integrating “frugality” into AI systems. It consists in optimising the volume of data sets used for training and inference as well as the internal architecture of the AI algorithms, choosing hardware and its source of energy in order to reduce the total environmental impact of AI, while maintaining an acceptable level of performance.
Our study is based on a bibliographic research (scientific works and administrative documents mostly) and on interviews with AI stakeholders. We address various features of frugal AI, including its definition, different interpretations by the interviewees, how public administration is embracing this new concept and eventually how public research could play a part in disseminating new practices.
Le développement de l’intelligence artificielle (IA) est une priorité pour la France qui a instauré une stratégie nationale pour l’IA depuis 2018. Ce développement correspond à divers enjeux sur le plan de la recherche, de l’économie, de la modernisation de l’action publique, de la régulation et de l’éthique.
Le contexte de la transition écologique et de la transition énergétique nous interroge sur nos usages, sur la consommation des ressources et de manière globale sur l’impact environnemental de nos activités dans différents domaines, dont l’IA. Le domaine de l’IA s’est notamment développé ces dernières années sur un modèle de données toujours plus volumineuses et de calculs de plus en plus complexes pour atteindre des niveaux de performance élevés. Ce modèle montre ses limites dans un contexte où l’urgence climatique et les préoccupations environnementales grandissantes nous conduisent à rechercher des compromis entre performance et poids environnemental. C’est ainsi que les développements actuels en France conduisent à intégrer une dimension de frugalité dans le domaine de l’IA, en termes d’optimisation des quantités de données utilisées, d’architecture des algorithmes, de choix de matériel, ou de source d’énergie utilisée, afin de réduire l’impact environnemental de l’IA tout en conservant un niveau de performance acceptable.
Sur la base d’une analyse bibliographie (publications, appels à projets, littérature grise) et d’entretiens avec les acteurs du domaine de l’IA, cette étude aborde divers aspects de l’IA frugale, dont sa définition, les différentes interprétations observées, la manière dont l’administration s’approprie ce concept et enfin le rôle que la recherche publique peut tenir pour participer à l’intégration de l’IA frugale dans nos usages.
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