En 2016, Google a développé avec Deepmind, filiale d’Alphabet experte en intelligence artificielle, un système de recommandation basé sur l’IA pour améliorer l’efficacité énergétique de ses datacenters. Le géant des services Internet estimait à juste titre que les améliorations les plus minimes pourraient déboucher sur des économies d’énergie substantielles et réduire dans le même temps ses émissions de CO2. Le groupe californien créé par Larry Page et Sergey Brin annonce maintenant qu’il porte ce système de recommandation à un autre niveau en lui permettant de contrôler directement le refroidissement de ses datacenters, tout en maintenant une supervision humaine. Il s’agit, selon lui, de la première mise en œuvre de ce type de solutions cloud, d’ores et déjà en service dans plusieurs de ses datacenters.
Toutes les cinq minutes, ce système IA récupère un instantané de l’état de refroidissement de l’infrastructure informatique en faisant remonter dans ses réseaux neuronaux profonds les données des milliers de capteurs installés. Il peut ainsi « prédire la façon dont différentes combinaisons d’actions potentielles pourront affecter la future consommation d’énergie », explique Deepmind dans un billet. « Le système IA identifie alors quelles sont les actions qui vont minimiser la consommation d’énergie tout en répondant à un ensemble important de contraintes de sécurité ». Ces actions sont ensuite retournées vers le datacenter où elles sont vérifiées par le système de contrôle local, puis mises en œuvre.
En moyenne 30% d'économies d'énergie depuis la mise en place
En automatisant ces processus, Google cherchait à réaliser des économies d’énergie dans ses datacenters en mobilisant moins de personnes sur ces tâches. Ses énormes centres de calcul et de données abritent des milliers de serveurs sur lesquels tournent des services utilisés de façon intensive à travers le monde, comme son moteur de recherche, sa messagerie ou encore le site de partage de vidéos YouTube. La fiabilité des conditions de fonctionner est donc impérative.
Pour s'assurer que le système fonctionnera comme prévu en toutes circonstances, Google a mis en place 8 garde-fous. (Crédit : Deepmind)
Dans son billet, Deepmind présente brièvement certains des mécanismes de sécurité mis en place pour ne pas être pris au dépourvu par l'automatisation mise en place. La surveillance continue permet par exemple de s’assurer que le système de contrôle par IA n’enfreint pas les contraintes de sécurité et, si c’est le cas, de basculer automatiquement vers un état neutre. Il y a deux niveaux de vérification avant la mise en œuvre des actions IA, ainsi qu’une communication constante entre le système IA cloud et l’infrastructure physique. Pour pouvoir estimer le niveau d'incertitude pour chaque action potentielle (et il y en a des milliards, souligne Deepmind), les agents IA calculent son degré de confiance afin d'écarter les moins sûres.
Selon Google, bien que le système ne soit installé que depuis quelques mois, il a été constaté en moyenne des économies d’énergie d’environ 30%. D’autres améliorations sont attendues avec l’augmentation du volume de données recueillies et la maturation de la technologie.
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