Microsoft et l'IA : un avenir durable en balance

L'IA au service d'un avenir durable : une exploration par Microsoft

Les avancées technologiques se développent à un rythme effréné, rendant parfois difficile la définition précise de l'avenir vers lequel nous nous dirigeons. Dans l'épisode intitulé The Shape of Things to Come, Doug Burger, responsable de Microsoft Research, s'associe à des experts de divers horizons pour examiner les questions complexes que pose l'intelligence artificielle (IA) aux technologues, décideurs politiques, chefs d'entreprise et autres parties prenantes. L'objectif principal est de renforcer la compréhension commune nécessaire pour bâtir un avenir où la transition vers l'IA se traduira par un bénéfice net.

Dans cet épisode, Doug Burger est rejoint par Amy Luers, responsable de la science de la durabilité et de l'innovation chez Microsoft, et Ishai Menache, chercheur en optimisation à Microsoft Research. Ensemble, ils explorent comment l'IA peut à la fois contribuer au changement climatique et aider à le résoudre, tout en soulignant l'importance de distinguer le battage médiatique des données réelles et de comprendre l'impact véritable de l'IA. Bien que les centres de données ne représentent qu'une petite part des émissions mondiales, leur croissance rapide suscite des inquiétudes concernant les infrastructures locales. Cependant, l'IA offre des outils puissants pour optimiser des systèmes complexes et accélérer les solutions climatiques. La discussion présente l'IA comme une technologie cruciale mais à double tranchant, qui doit être guidée avec soin pour soutenir un avenir durable.

Podcast The Shape of Things to Come

Doug Burger ouvre l'épisode en rappelant l'ambition de The Shape of Things to Come, le podcast de Microsoft Research qu'il anime : explorer les capacités de l'IA, approfondir les fondamentaux et réfléchir à la manière dont ces capacités vont transformer le monde, pour le meilleur et pour le pire.

Pour parler de l'avenir de l'IA et de la durabilité, il reçoit deux experts. Amy Luers, directrice mondiale senior de la science de la durabilité et de l'innovation chez Microsoft, travaille à l'intersection de la durabilité, de la technologie et de la science. Ishai Menache, responsable de la recherche chez Microsoft Research, est un expert mondialement reconnu en optimisation.

L'échange part de la manière dont la technologie peut optimiser les systèmes. L'IA peut-elle aider à lutter contre le changement climatique et servir la durabilité, et quels défis pose-t-elle en retour ? Pour Doug Burger, il faut atteindre le cœur du problème, car c'est lui qui déterminera la forme des choses à venir.

L'animateur ne cache pas que le sujet le touche de près. Il dit être un ardent défenseur du climat depuis les années 1990 et s'inquiéter beaucoup de la crise climatique, tout en rappelant qu'Amy Luers, elle, y a consacré sa carrière.

Il pose ensuite le contexte. La transition vers l'IA est en cours et l'industrie technologique développe des systèmes informatiques massifs, des méga-centres de données. Leur impact possible sur le climat suscite beaucoup de préoccupations dans le monde, et il sera aussi question des communautés locales. Doug Burger veut donc examiner les faits : que signifie réellement ce développement, et quel sera son impact réel ? « Séparons les données du battage médiatique », propose-t-il, avant d'annoncer que la discussion portera également sur les opportunités à venir, ce qui explique la présence d'Ishai Menache.

Amy Luers présente d'abord son rôle. Elle dirige la science de la durabilité et l'innovation au sein de l'équipe de durabilité de Microsoft, ce qui l'amène à travailler avec des équipes de toute l'entreprise, dans le monde entier, et avec Microsoft Research, pour façonner et éclairer des solutions de durabilité destinées à Microsoft mais aussi au reste du monde. Une partie de cette mission consiste à diriger la stratégie du groupe sur l'IA et la durabilité.

« J'ai travaillé sur la durabilité et le climat toute ma vie », résume-t-elle. Son parcours passe par le secteur technologique, chez Google, et par la Maison Blanche, où elle a travaillé à l'intersection du bureau du CTO et des questions d'environnement, de ressources et d'énergie. Elle a également dirigé un réseau de recherche international lié à l'ONU et axé sur la durabilité.

C'est chez Google qu'elle a commencé à réfléchir au pouvoir de l'informatique et des outils numériques pour la transformation. Après son départ, elle a été amenée à travailler à cette intersection. Lorsqu'elle a pris la direction du réseau de recherche sur la durabilité Future Earth, elle dit avoir vraiment ressenti le besoin de penser à l'innovation et aux technologies numériques dans ce domaine.

Il y a une dizaine d'années, raconte-t-elle, le réseau de la science de la durabilité était « un peu réticent » à envisager l'IA et les technologies. Elle a alors lancé une initiative mondiale, Sustainability in the Digital Age, pour rassembler la communauté des technologies numériques et de l'IA, à Montréal, où cette communauté est importante, et les scientifiques de la durabilité du monde entier. Elle a commencé à réfléchir aux potentiels et aux risques, et a dirigé une grande étude internationale destinée à établir un agenda de recherche et d'innovation dans ce domaine.

Cette expérience a changé son approche. Elle est passée de l'idée que « la grande informatique peut aider », sur laquelle elle se concentrait chez Google, au rôle de l'IA et de l'apprentissage automatique dans ce domaine.

Doug Burger présente ensuite Ishai Menache comme un expert mondialement reconnu en apprentissage automatique et en optimisation, qui a beaucoup publié, y compris dans la Harvard Business Review, et qui est célèbre dans sa communauté de recherche. Il souligne aussi son impact significatif sur Microsoft, et le décrit avec humour comme « un peu polymathe et parfois un peu intimidant ».

Ishai Menache précise que son parcours est d'abord celui d'un ingénieur. Ses études supérieures ont porté sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement, puis sur l'optimisation distribuée et la théorie des jeux, un versant plus théorique.

Son histoire avec le cloud commence vers 2009, pendant son postdoctorat au MIT [Massachusetts Institute of Technology], alors que le cloud est en pleine ascension. Il s'intéresse d'abord à son économie, et en particulier à la manière de le tarifer. Il découvre Microsoft Research à cette époque, lorsqu'un nouveau type de laboratoire, MSR New England, ouvre près du MIT. Au-delà des aspects économiques, une question plus fondamentale le fascine : comment utiliser les ressources plus efficacement.

C'est ce qui le conduit à Microsoft Research en 2011. D'abord consultant à MSR New England, il déménage la même année à Redmond pour rejoindre l'Extreme Computing Group, un laboratoire qui s'occupait de l'avenir du cloud. Doug Burger en faisait lui aussi partie, et les deux hommes se connaissent donc depuis un certain temps.

Le chercheur décrit l'angle qu'il a alors choisi. D'un côté, beaucoup de spécialistes des systèmes réfléchissaient à l'infrastructure du cloud. À l'autre extrême, des théoriciens pensaient à la prochaine vague ou cherchaient à innover dans le domaine des algorithmes. « Je pense que ce qui manquait, c'était un peu de pont entre les algorithmes et l'infrastructure cloud », explique-t-il. Il y a trouvé une niche très intéressante, pour lui-même puis pour le groupe qu'il a fondé en 2019.

Ishai Menache a récemment annoncé un système appelé OptiMind. Doug Burger, qui lui a consacré une publication sur LinkedIn tant l'annonce l'a enthousiasmé, lui demande ce que fait ce système et pourquoi il a attiré beaucoup d'attention, avec l'idée d'approfondir ensuite l'optimisation pour les auditeurs, puis de revenir à l'IA.

Le chercheur commence par prendre du recul et par définir l'optimisation mathématique : une manière d'utiliser les mathématiques pour prendre les meilleures décisions lorsqu'il y a de nombreux choix et certaines limitations.

Tout problème d'optimisation, détaille-t-il, part d'une description du problème à résoudre. Vient ensuite un ensemble de décisions, qui sont les variables en termes mathématiques, puis un objectif, c'est-à-dire ce que l'on cherche à optimiser. Il peut s'agir de maximiser quelque chose, comme le revenu, ou de minimiser des coûts : il existe différents types d'objectifs. Restent les contraintes, qui interdisent de faire tout ce que l'on veut. Ce sont des limites de capacité dans le cas du cloud, par exemple, ou d'autres facteurs à prendre en compte pour arriver aux meilleures décisions possibles.

Doug Burger propose alors un exemple simple et volontairement léger : un trajet complexe pour aller au travail, un chemin habituel bloqué un jour, et des freins si usés que le conducteur ne peut s'arrêter que deux fois. Le cadre décrit par Ishai Menache pourrait déterminer quel chemin permet d'arriver à destination en économisant le plus de carburant. « Exactement », confirme le chercheur, qui ajoute une contrainte possible : le conducteur peut aussi ne pas vouloir payer de péages, pour une raison quelconque, ce qui limite d'autant les chemins possibles.