Des initiatives pour diminuer les impacts environnementaux du numérique
A ma grande satisfaction, la thématique de l’impact sur l’environnement recommence à être mise en avant.
C’est le cas grâce à des personnes qui ont décidé de faire de l’environnement un sujet quotidien et à des organisations qui les accompagnent.
Les impacts environnementaux du numériques sont considérables et explosent avec l’IA. La qualité d’un service numérique passe aussi par son impact environnemental… Qui lui même est lié à l’usage mais le développement de ce dernier. Le test doit prendre sa part avec des tests liés à l’impact mais aussi en adoptant des pratiques économes en énergies.
Les pratiques présentées dans la suite de cet article sont liées à l’activité de test et non à l’impact en production.
Le jeu créé par AXA: des pratiques de test concrètes pour limiter les impacts environnementaux
La guilde AXA test, accompagnée d’autres acteurs de l’organisation, a mis au point un set / un jeu de cartes qui propose des bonnes pratiques pour limiter les impacts environnementaux.
Dans ce jeu, chaque carte présente une bonne pratique pour l’environnement.
Chaque carte propose:
- Une description de la pratique
- Les impacts et bénéfices de la pratique
- Le rôle de l’équipe de test (ou comment mettre en place la pratique)
Parmi les 35 bonnes pratiques mises en avant, il y en a seulement 3 qui utilisent l’IA! Cela représente moins de 10% des pratiques!
L’IA for Green existe à travers le test mais reste très spécifique comme nous allons le voir.
Les pratiques de test basées sur l’IA pour limiter l’impact environnemental
Je tiens à apporter une petit nuance au début de cette partie. Les pratiques proposées peuvent en effet avoir un impact environnemental positif. Pour cela il faut qu’elles soient dans une démarche d’amélioration de l’existant et que, comme pour l’automatisation, leur laisser le temps d’avoir un retour sur investissement.
Utiliser des IA frugales
Cela peut paraître évident pour toute personne s’étant intéressé aux différents LLMs mais il est toujours bon de le rappeler. La qualité des résultats et le coûts en ressources de la réponse dépendent du LLM utilisé et de la requête! La simplicité voudrait que l’on utilise un LLM très puissant comme ChatGPT qui a un périmètre de réponse très important.
Cette solution est une catastrophe d’un point de vue environnemental. L’utilisation d’IA frugales avec des LLM plus petits et spécialisés permets, à moindre coût, d’avoir des résultats aussi (voir plus) pertinents. Cela permet de réduire la consommation de données, les ressources nécessaires pour avoir la réponse et même souvent d’avoir des réponses plus pertinentes.
Utiliser Copilot pour les tests automatisés
Les tests automatisés forment un logiciel dont le but est de tester notre logiciel. C’est du code, du développement. Dès lors il n’est pas étonnant qu’un outil comme Copilot, pensé pour les développeurs, aient une vraie plus-value pour les tests automatisés. Copilot peut permettre d’améliorer la qualité des scripts automatisés. Cela peut, par exemple, les rendre plus facilement maintenable (en supprimant des redondances), plus fiables et moins gourmands. De même, on peut se servir de Copilot pour optimiser la couverture de test.
Challenger la bibliothèque de test avec l’IA
L’idée est ici de faire une revue des tests, de la challenger afin d’identifier des cas potentiellement obsolètes, redondants ou optimisables. Il est également possible d’identifier des cas proches que l’on pourrait rapprocher pour ne créer qu’un test variabilisé.
Cela revient à une revue de l’ensemble de la bibliothèque de test ce qui, quand cette dernière est conséquente, peut avoir un vrai intérêt tant d’un point de vue nombre de tests, consommations lors de l’exécution, espace de stockage et intelligibilité.
A noter: l’impact est nettement supérieur si cela est fait avec une IA frugale / spécialisée
Conclusion
l’IA for Green est possible dans le test… Néanmoins, il y a actuellement assez peu de pratiques concrètes sur le sujet. De plus, ces pratiques n’ont pas forcément un ROI rapide contrairement à d’autres pratiques plus simples à mettre en place et avec un impact supérieur tant au niveau environnemental qu’au niveau efficacité des processus de test.
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