Des algorithmes inspirés du vivant pour une IA plus sobre

Comment concevoir des intelligences artificielles moins énergivores ? Dans un article publié sur The Conversation France, trois chercheurs de INSA Rennes présentent une piste originale : les algorithmes évolutifs.

Karol Desnos, Mickaël Dardaillon et Quentin Vacher, chercheurs à l’IETR au sein de l’équipe VAADER, s’intéressent à des approches d’intelligence artificielle inspirées des mécanismes de sélection naturelle. À l’image de l’évolution du vivant, ces méthodes visent à faire émerger progressivement les solutions les plus adaptées à un problème donné, tout en limitant la complexité des calculs réalisés.

Dans leur article intitulé « Les algorithmes évolutifs, une piste pour rendre les IA plus sobres », les auteurs rappellent que les systèmes d’intelligence artificielle actuels nécessitent des capacités de calcul toujours plus importantes, avec des conséquences croissantes en matière de consommation énergétique et d’impact environnemental.

Les travaux menés à l’IETR explorent ainsi des alternatives permettant de concevoir des IA plus sobres et plus efficientes, en adaptant automatiquement la complexité des modèles aux besoins réels des tâches à accomplir.

Ces recherches sont notamment soutenues depuis 2023 par le projet ANR FOUTICS, co-porté par Karol Desnos et Mickaël Dardaillon.

> Lire l’article original : Les algorithmes évolutifs, une piste pour rendre les IA plus sobres

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