Jusqu’à présent, DeepMind a fait la preuve d’algorithmes capables de briller dans des jeux traditionnels (comme le go ou les échecs) et vidéoludiques (Quake III Arena ou StarCraft II). Il ne s’agit pas pour la filiale de Google de gaspiller son temps sur des futilités : derrière chaque projet, il y a des enjeux d’intelligence artificielle couvrant la coopération entre systèmes, l’interaction avec les humains ou encore l’apprentissage autonome plus ou moins supervisé.
Le fait est que DeepMind travaille aussi sur des projets ayant un intérêt plus visible, en particulier dans le secteur médical : un partenariat a par exemple été conclu en 2016 avec un centre hospitalier pour rendre plus efficaces les traitements contre le cancer de la tête et du cou. Un autre a été mis en place pour diagnostiquer les maladies oculaires. L’énergie est aussi un secteur dans lequel l’efficacité des travaux de DeepMind a été remarquée.
Ainsi, plutôt que de confier à du personnel la gestion du système de refroidissement de ses centres de traitement de données — les fameux « data centers » –, Google exploite un système conçu par DeepMind pour piloter automatiquement la dissipation thermique des immenses fermes de serveurs que le géant du net exploite. C’est une grande première, que n’a pas manqué de souligner Mustafa Suleyman, le cofondateur de DeepMind.
Présentée dans un billet de blog, l’approche de Google consiste à faire travailler son outil sur des instantanés périodiques du système de refroidissement du centre de données. Toutes les cinq minutes, un « cliché » du système est pris, à partir de milliers de capteurs, puis envoyé dans le cloud de l’entreprise. De là, il est traité par des algorithmes qui reposent sur des réseaux neuronaux profonds, la grande spécialité de DeepMind, qui ont été au cœur de ses multiples percées.
« Le système identifie ensuite les actions qui minimiseront la consommation d’énergie tout en satisfaisant un ensemble robuste de contraintes de sécurité. Ces actions sont renvoyées au centre de données, où les actions sont vérifiées par le système de contrôle local, puis mises en œuvre », commente Google. Ce travail est effectué une fois qu’une série de combinaisons d’actions potentielles et différentes sont virtuellement testées pour anticiper la consommation énergétique future.
En bleu, la courbe des exemples soumis au système pour s’entraîner. En vert, la réduction de la consommation constatée sur les installations.
Le système est autonome, dans certaines limites.
Naturellement, Google et DeepMind ont convenu de bien délimiter le champ d’action des algorithmes d’optimisation afin d’éviter un incident d’exploitation. « Nos opérateurs sont toujours en contrôle et peuvent choisir de quitter le mode de contrôle de l’IA à tout moment. Dans ces scénarios, le système de contrôle passera du contrôle de l’intelligence artificielle aux règles et heuristiques sur site qui définissent aujourd’hui l’industrie de l’automatisation », précise la société.
En suivant ce chemin, il s’avère que Google a réduit sa facture électrique : en moyenne, l’entreprise dit avoir obtenu des économies d’énergie de 30 % alors que le mécanisme n’est déployé que depuis quelques mois. De toute évidence, la firme de Mountain View a bien progressé par rapport à 2016, année où son utilisation de l‘IA pour réduire sa facture d’électricité a été rendue publique. À l’époque, Google déclarait une amélioration de 15 % de l’efficacité énergétique de ses data centers.
Et déjà, Google croit pouvoir encore améliorer l’efficacité énergétique de ses centres : « c’est parce que ces systèmes s’améliorent avec le temps avec plus de données. Nos limites d’optimisation seront également élargies au fur et à mesure que la technologie évoluera, pour des réductions encore plus importantes », écrit l’entreprise, qui rêve par ailleurs de sortir sa technologie de ses locaux pour, pourquoi pas, piloter la gestion électrique d’un pays comme… le Royaume-Uni.
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