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Les IA sont partout, mais leur appétit énergétique pose un vrai problème. Une nouvelle IA, inspirée du cerveau humain, pourrait tout changer en consommant beaucoup moins. Moins de watts, plus d’intelligence ? Allumez la lampe frontale, nous partons explorer.
J’ai toujours trouvé fou que mon cerveau, avec ses 86 milliards de neurones, tienne la route avec juste 20 watts. Pendant ce temps-là, les IA comme ChatGPT tournent dans des data centers géants, engloutissant des mégawatts juste pour répondre à nos questions existentielles ou nos prompts Midjourney. Le contraste est dingue.
Des chercheurs de l’Université Texas A&M ont donc décidé de s’inspirer de ce qu’on a de plus efficace. Et c’est nous-mêmes. Ils ont alors développé une IA baptisée Super-Turing, capable de traiter l’info et de mémoriser de manière intégrée, comme un cerveau humain. Il s’agit d’une IA qui apprend plus vite et qui consomme moins.
Une IA écolo inspirée par notre cerveau humain
Je ne sais pas pour vous, mais moi à chaque fois que je lance une IA comme ChatGPT ou Gemini, je me demande combien d’énergie ça pompe en arrière-plan. Nous le savons tous. Ces modèles actuels, aussi puissants soient-ils, sont de vrais gloutons énergétiques.
Ces IA vivent dans d’immenses centres de données qui consomment des gigawatts d’électricité, alors que le cerveau humain, ce petit bijou de bio-ingénierie, se débrouille avec à peine 20 watts. Comme une ampoule de chevet.
Ainsi, une équipe de chercheurs menée par Suin Yi, à l’Université Texas A&M, a travaillé sur un projet nommé Super-Turing AI. Ils voulaient donc créer une IA qui fonctionne un peu comme un cerveau humain. Et surtout, qui ne crame pas la planète à chaque requête.
?ref_src=twsrc%5Etfw">March 26, 2025Super-Turing AI, a groundbreaking approach that mimics the human brain’s neural processes to drastically cut energy consumption. #OleeAI #MachineLearning #EnergyEfficiency #SustainableTech #SuperTuringAI #GreenAI #TechInnovation #FutureOfComputing pic.twitter.com/n804I8GWsR
— OleeAi (@OleeAILLC)
Contrairement aux IA classiques qui séparent l’apprentissage de la mémoire (les transferts massifs de données entre composants), Super-Turing AI intègre tout ça d’un seul bloc, comme le cerveau humain. Par conséquent, avec moins de déplacements d’infos, moins d’énergie est consommée.
Adieu rétropropagation, bonjour apprentissage biologique
La plupart des IA d’aujourd’hui utilisent la rétropropagation. Il s’agit d’un algorithme efficace, mais loin d’être naturel. Suin Yi et son équipe ont alors décidé de s’inspirer directement de notre matière grise. Ils ont intégré des mécanismes comme l’apprentissage hebbien, la plasticité synaptique et la synchronisation temporelle.
Ces approches, bien plus près du fonctionnement réel du cerveau humain, permettent à l’IA d’apprendre en continu, sans avoir besoin de centres de données surdimensionnés.
Par ailleurs, lors d’un test, un circuit basé sur cette nouvelle architecture a permis à un drone de naviguer dans un environnement inconnu, sans entraînement préalable. Il a appris à la volée, littéralement. Et il l’a fait plus vite, plus efficacement et avec moins d’énergie que les IA classiques.
En outre, l’avenir de l’IA est prometteur, mais aussi lourd sur le plan environnemental. De plus en plus d’entreprises se retrouvent ainsi coincées entre leur envie d’innovation et la réalité énergétique. Construire des nouveaux centres de données à chaque fois ? Je pense que ce n’est clairement pas viable.
Avec Super-Turing AI, Suin Yi propose donc une IA plus intelligente, mais aussi plus durable. Et franchement, je trouve ça aussi génial que rassurant. Et vous ? Qu’en pensez-vous ?
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