DeepSeek AI : Moins de puces, plus durable ?

Les émissions de carbone des outils d’IA suscitent une préoccupation croissante, et l’annonce de DeepSeek AI selon laquelle ses modèles sont plus efficaces que d’autres a indéniablement fait sensation dans l’industrie. Une étude récente de Greenly, une entreprise française spécialisée dans les logiciels durables, a cherché à valider les affirmations de DeepSeek.

L’étude de Greenly a révélé que les modèles DeepSeek nécessitent moins de temps de formation et utilisent moins de puces Nvidia. Lors de la formation du modèle V3 de DeepSeek et du modèle Llama 3.1 de Meta dans des scénarios identiques, DeepSeek a utilisé 2,78 millions d’heures d’unité de traitement graphique (GPU), tandis que le modèle de Meta en a utilisé 30,8 millions. Étant donné que la formation est généralement l’étape la plus intensive en carbone du fonctionnement d’un modèle d’IA, la vitesse de formation plus rapide de DeepSeek augmente indéniablement son efficacité. En outre, DeepSeek a utilisé 2 000 puces Nvidia, alors que le modèle de Meta en a utilisé plus de 16 000, et ChatGPT plus de 25 000. De plus, les puces utilisées par DeepSeek sont moins "denses en énergie" que celles utilisées par ChatGPT.

L’étude de Greenly souligne : "En raison des sanctions imposées par les États-Unis qui restreignent l’accès de DeepSeek aux puces d’IA Nvidia les plus avancées, l’entreprise a dû développer ces technologies innovantes. Cette restriction a forcé DeepSeek à concevoir des modèles capables de maximiser l’efficacité plutôt que de s’appuyer sur une puissance de calcul massive."

Innovations technologiques de DeepSeek : modèle d’experts hybrides

La conception des modèles DeepSeek comprend sa conception d’experts hybrides (mixture-of-experts), qui permet à l’outil de déléguer les tâches des utilisateurs à des sous-modèles, "n’activant que la puissance de calcul nécessaire à une requête donnée." Cette méthode est similaire à une grande équipe dont chaque membre est un expert dans un domaine spécifique. Lorsqu’un nouveau problème survient, le chef d’équipe l’attribue à l’expert le plus apte à le résoudre au lieu de faire participer toute l’équipe.

Dans le modèle d’experts hybrides de DeepSeek, les grands modèles d’IA sont divisés en sous-modèles plus petits et plus spécialisés. Chaque sous-modèle est entraîné pour exceller dans un type de tâche spécifique. Par exemple, un sous-modèle peut être doué pour le traitement du langage naturel, tandis qu’un autre peut être doué pour la tâche de reconnaissance d’images.

Lorsqu’un utilisateur soumet une requête à DeepSeek AI, le système analyse la requête et détermine quel sous-modèle est le plus apte à traiter la requête. Le système achemine ensuite la requête vers le sous-modèle correspondant, qui traite la requête et renvoie les résultats.

Cette approche présente plusieurs avantages :

• Efficacité accrue : en activant uniquement la puissance de calcul nécessaire à une requête donnée, le modèle d’experts hybrides peut considérablement améliorer l’efficacité. Cela permet d’économiser une quantité importante de ressources informatiques par rapport aux modèles d’IA traditionnels qui nécessitent l’activation de l’ensemble du modèle.
• Précision accrue : en déléguant les tâches au sous-modèle le plus apte à traiter la tâche, le modèle d’experts hybrides peut améliorer la précision. Chaque sous-modèle est spécialement entraîné pour exceller dans son domaine spécifique, il est donc plus susceptible de produire des résultats précis.
• Évolutivité accrue : les modèles d’experts hybrides sont plus faciles à étendre, car de nouveaux sous-modèles peuvent être ajoutés selon les besoins pour traiter de nouvelles tâches. Cela permet au système de s’adapter à l’évolution des besoins.

Relation de DeepSeek avec les centres de données : un facteur clé de durabilité

L’étude de Greenly souligne également que la relation de DeepSeek avec les centres de données (ou son absence potentielle) contribue également à améliorer sa durabilité. Étant donné que DeepSeek est un modèle de poids ouvert, ou publiquement disponible, Greenly souligne qu’il peut être exécuté sur des appareils physiques au lieu d’être exécuté uniquement dans le cloud ou via des centres de données. En réduisant le besoin de centres de données, DeepSeek peut à son tour réduire la consommation d’énergie des installations, qui devrait doubler en cinq ans.

Les centres de données sont de grands bâtiments qui contiennent un grand nombre de serveurs informatiques et autres équipements. Ces serveurs sont utilisés pour stocker, traiter et distribuer des données. Les centres de données nécessitent une grande quantité d’énergie pour fonctionner car les serveurs génèrent une grande quantité de chaleur, et qui doit être dissipée par des systèmes de refroidissement.

En réduisant le besoin de centres de données, DeepSeek peut aider à réduire la consommation d’énergie et les émissions de carbone à l’échelle mondiale. Ceci est essentiel pour lutter contre le changement climatique.

Paradoxe de Jevons : risques potentiels liés à l’amélioration de l’efficacité

Malgré tout, l’étude de Greenly met également en garde contre le fait que "ces gains pourraient facilement être de courte durée", ce qui est attribué au paradoxe de Jevons, ou que plus quelque chose est efficace, plus il sera utilisé, ce qui générera plus d’émissions.

Le paradoxe de Jevons a été proposé par l’économiste anglais William Stanley Jevons au 19e siècle. Jevons a observé qu’à mesure que l’efficacité de la combustion du charbon augmentait, l’utilisation du charbon ne diminuait pas, mais augmentait. Il a soutenu que c’était parce que l’amélioration de l’efficacité abaissait le prix du charbon, ce qui stimulait une plus grande demande.

Dans le contexte de l’IA, le paradoxe de Jevons signifie que même si l’efficacité des modèles d’IA tels que DeepSeek s’améliore, les émissions globales de carbone pourraient encore augmenter en raison de l’utilisation généralisée de l’IA. Par exemple, si l’IA devient plus efficace, les entreprises pourraient être plus enclines à utiliser l’IA pour automatiser davantage de tâches, ce qui entraînerait une croissance exponentielle de l’utilisation de l’IA. Cette croissance pourrait compenser les avantages de l’amélioration de l’efficacité, voire entraîner une augmentation des émissions de carbone.

Déploiement responsable de l’IA : assurer la clé de la durabilité

Pour éviter le paradoxe de Jevons, l’étude de Greenly souligne l’importance d’un "déploiement responsable". Cela signifie que les entreprises et les particuliers doivent prendre des mesures pour réduire leur empreinte carbone lors de l’utilisation de l’IA. Voici quelques mesures qui peuvent être prises :

• Utiliser des modèles d’IA efficaces : le choix de modèles d’IA efficaces comme DeepSeek peut réduire la consommation d’énergie et les émissions de carbone.
• Optimiser l’utilisation des modèles d’IA : s’assurer que les modèles d’IA ne fonctionnent que lorsque cela est nécessaire et éviter une utilisation excessive.
• Utiliser des énergies renouvelables : l’utilisation d’énergies renouvelables pour alimenter les centres de données et les appareils physiques peut réduire les émissions de carbone.
• Soutenir le développement durable de l’IA : soutenir les entreprises et les organisations qui s’engagent à développer et à déployer des technologies d’IA durables.

En prenant ces mesures, nous pouvons nous assurer que les avantages de l’IA ne se font pas au détriment de l’environnement.

Stratégie open source de DeepSeek AI : accélérer l’innovation et le développement durable

Le choix de DeepSeek AI de rendre une partie de ses modèles open source accélère non seulement l’innovation technologique en matière d’IA, mais promeut également dans une certaine mesure le développement durable de l’IA. L’open source signifie que n’importe qui peut accéder, utiliser, modifier et distribuer le code de modèle de DeepSeek AI. Cette ouverture apporte les avantages suivants :

• Accélérer l’innovation : grâce à l’open source, DeepSeek AI est en mesure d’attirer davantage de développeurs à participer à l’amélioration et à l’optimisation du modèle. Des développeurs du monde entier peuvent travailler ensemble pour découvrir les défauts du modèle et proposer de nouvelles solutions. Ce modèle de collaboration ouverte peut accélérer l’innovation technologique en matière d’IA et favoriser l’application de l’IA dans divers domaines.
• Réduire les coûts de développement : pour les autres entreprises et instituts de recherche, l’utilisation des modèles open source de DeepSeek AI peut considérablement réduire le coût du développement de l’IA. Ils n’ont pas besoin de créer leurs propres modèles à partir de zéro ; au lieu de cela, ils peuvent modifier et personnaliser directement les modèles de DeepSeek AI, ce qui permet d’économiser beaucoup de temps et de ressources.
• Améliorer l’accessibilité des modèles : l’open source permet à un plus grand nombre de personnes d’accéder et d’utiliser les modèles de DeepSeek AI. Cela contribue à la promotion de la technologie de l’IA, permettant à davantage de personnes d’en bénéficier.
• Promouvoir le développement durable : grâce à l’open source, davantage de développeurs peuvent comprendre les efforts de DeepSeek AI pour améliorer l’efficacité des modèles. Cela permet de promouvoir le concept de développement durable de l’IA, d’encourager davantage de développeurs à faire attention à l’impact environnemental de l’IA et de développer des modèles d’IA plus efficaces et plus écologiques.

Cependant, l’open source pose également certains défis. Par exemple, la sécurité des modèles open source est un problème important. S’il existe des vulnérabilités dans le modèle, elles peuvent être exploitées par des attaquants malveillants. En outre, la protection de la propriété intellectuelle des modèles open source est également un problème qu’il convient de prendre en compte.

Malgré certains défis, la stratégie open source de DeepSeek AI est bénéfique dans l’ensemble. Elle accélère l’innovation technologique en matière d’IA, réduit le coût du développement de l’IA, améliore l’accessibilité des modèles et favorise le développement durable de l’IA.

Potentiel d’application de DeepSeek AI dans différents secteurs

L’efficacité et la durabilité de DeepSeek AI lui confèrent un large potentiel d’application dans divers secteurs. Voici quelques domaines dans lesquels DeepSeek AI peut jouer un rôle majeur :

• Traitement du langage naturel (TLN) : DeepSeek AI peut être utilisé pour construire des modèles de TLN plus efficaces et plus précis, améliorant ainsi les applications telles que la traduction automatique, le résumé de texte et l’analyse des sentiments.
• Vision par ordinateur : DeepSeek AI peut être utilisé pour construire des modèles de vision par ordinateur plus efficaces et plus précis, améliorant ainsi les applications telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et l’analyse vidéo.
• Systèmes de recommandation : DeepSeek AI peut être utilisé pour construire des systèmes de recommandation plus efficaces et plus personnalisés, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et les avantages commerciaux.
• Soins de santé : DeepSeek AI peut être utilisé pour aider au diagnostic, à la découverte de médicaments, à la thérapeutique personnalisée et à d’autres domaines, améliorant ainsi l’efficacité des soins de santé et améliorant le pronostic des patients.
• Services financiers : DeepSeek AI peut être utilisé pour l’évaluation des risques, la détection des fraudes, le trading quantitatif et d’autres domaines, améliorant ainsi l’efficacité et la sécurité des services financiers.
• Fabrication : DeepSeek AI peut être utilisé pour l’optimisation des processus de production, le contrôle de la qualité, la prédiction des défaillances et d’autres domaines, améliorant ainsi l’efficacité de la production et réduisant les coûts de production.

Tendances futures du développement de l’IA : efficacité, durabilité et déploiement responsable

Le cas de DeepSeek AI montre que l’avenir du développement de l’IA mettra de plus en plus l’accent sur l’efficacité, la durabilité et le déploiement responsable. Avec le développement continu de la technologie de l’IA, nous devons accorder une attention accrue à l’impact de l’IA sur l’environnement et la société, et prendre des mesures pour garantir que les avantages de l’IA peuvent être pleinement exploités tout en minimisant ses impacts négatifs.

Voici quelques tendances futures du développement de l’IA :

• Compression et optimisation des modèles : les chercheurs continueront d’explorer de nouvelles méthodes pour compresser et optimiser les modèles d’IA, réduisant ainsi les exigences de calcul et la consommation d’énergie des modèles.
• Edge computing : le déploiement de modèles d’IA sur des appareils en périphérie (tels que les smartphones, les capteurs, etc.) peut réduire la dépendance aux centres de données, réduisant ainsi la consommation d’énergie et la latence.
• IA verte : de plus en plus de chercheurs s’intéresseront au développement de l’IA verte, c’est-à-dire la conception de technologies d’IA plus respectueuses de l’environnement et durables.
• Éthique et sécurité de l’IA : les questions d’éthique et de sécurité de l’IA seront de plus en plus importantes. Nous devons formuler les politiques et les normes correspondantes pour garantir que l’IA est sûre, fiable et équitable.

L’exploration de DeepSeek AI nous donne un bon exemple de la façon d’améliorer l’efficacité de l’IA tout en faisant attention au développement durable de l’IA. À l’avenir, nous nous attendons à voir davantage d’entreprises innovantes comme DeepSeek AI contribuer à la construction d’un écosystème d’IA plus vert et plus durable.