Le RGESN, Référentiel Général d’Ecoconception des Services Numériques, est un référentiel qui a pour but de s’assurer une conception des services numériques. Il est, à l’heure actuelle, divisé en 9 thématiques :
Dans cet article je vais me concentrer sur la thématique de l’algorithmie. Les autres thématiques ont fait d’articles dédiés.
Algorithmie
J’ai découvert l’algorithmie lorsque j’étais en en classe préparatoire. J’y découvrais la différence entre des algorithmes qui étaient plus ou moins efficaces en fonction de la puissance de calcul nécessaire qui pouvait être exponentielle plus les nombres étaient importants.
Je me suis tout de suite dit, quand j’ai vu apparaitre cette thématique dans le RGESN 2024 que c’était une très bonne idée!
Malheureusement, comme vous allez pouvoir le constater, à l’heure actuelle, la thématique du RGESN « Algorithmie » est totalement axée sur les services numériques à base d’IA. L’IA, en plein essor, peut être très gourmande en énergie et il semble donc important d’avoir des critères dédiés dans le RGESN.
Le RGESN a intégré 7 critères dans cette thématique:
- Le service numérique a-t-il interrogé la nécessité d’une phase d’entraînement pour éviter un usage non justifié et déraisonné ?
L’énergie la moins chère est celle que l’on n’utilise pas! C’est le principe de ce critère. Il faut déterminer si cet entrainement est nécessaire ou non.
- Le service numérique utilise-t-il une phase d’apprentissage avec un niveau de complexité minimisé et proportionné à l’usage effectif du service ?
Quitte à utiliser de l’énergie autant réduire au strict nécessaire son utilisation.
- Le service numérique a-t-il mis en place des mécanismes visant à limiter la quantité d’entraînement nécessaire à son fonctionnement ?
Ce critère est très proche du premier avec une détermination de point à partir duquel l’entrainement n’est plus nécessaire.
- Le service numérique limite-il la quantité de données utilisées pour la phase d’apprentissage au strict nécessaire ?
Le coût environnemental / en énergie d’un entrainement dépend en partie de la quantité de données utilisées. Limiter les données c’est limiter l’impact environnemental de l’entrainement.
- Le service numérique optimise-t-il l’occurrence de mise à jour et de réentraînement des modèles en fonction de ses besoins et des cibles utilisatrices ?
Même idée que le premier critère mais tout au long du cycle de vie du service avec un focus sur les utilisateurs.
- Le service numérique utilise-t-il une stratégie d’inférence optimisée en termes de consommation de ressources et des cibles utilisatrices ?
Mise en place d’hypothèses pour réduire le périmètre et les données nécessaires.
- Le service numérique utilise-t-il des techniques de compression pour les modèles utilisés lors de la phase d’entraînement ?
Optimisation du volume des données et donc du coût de l’entrainement.
Conclusion
La thématique de l’algorithmie est la plus récente dans le RGESN. A l’heure actuelle je trouve qu’elle porte mal son nom et ne se concentre que sur l’entrainement des IA.
J’espère qu’elle sera amenée à évoluer pour avoir un regard plus global sur les algorithmes mais aussi sur l’impact des services numériques à base d’IA.
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