L’intelligence artificielle (IA) se développe à une vitesse fulgurante, touchant divers secteurs, y compris la santé et plus particulièrement la radiologie. Cependant, cette progression rapide soulève des préoccupations quant à l’impact environnemental des modèles d’IA de plus en plus complexes et la nécessité de solutions plus durables.
Les systèmes de diagnostic basés sur l’IA connaissent une croissance remarquable, avec une adoption rapide par les hôpitaux pour assister les radiologues. Ces technologies promettent d’améliorer l’efficacité et la précision des diagnostics médicaux.
En revanche, l’augmentation de la complexité des modèles d’IA soulève des questions sur leur consommation énergétique et leur impact environnemental. Les centres de données, essentiels au fonctionnement de ces systèmes, génèrent d’importantes émissions de carbone et des déchets électroniques.
Recherche sur les coûts environnementaux de l’IA
Le professeur associé Daiju Ueda de l’Université Métropolitaine d’Osaka, membre de la Société Radiologique du Japon, a dirigé une équipe de recherche pour examiner les coûts environnementaux de l’IA. Les chercheurs ont analysé la consommation d’énergie des systèmes d’IA dans le domaine médical, les émissions de carbone des centres de données et les problèmes liés aux déchets électroniques.
Des solutions spécifiques pour atténuer ces impacts ont été discutées, telles que le développement de modèles d’IA économes en énergie, l’implémentation de l’informatique verte et l’utilisation d’énergies renouvelables. Ces mesures visent à réduire l’empreinte écologique des technologies d’IA.
Propositions pour un déploiement durable de l’IA
La revue propose également des mesures pour un déploiement durable de l’IA dans le secteur médical. Ces lignes directrices sont cruciales pour les institutions médicales, les décideurs politiques et les développeurs d’IA afin de garantir une utilisation responsable des systèmes d’IA.
« L’IA a le potentiel d’améliorer la qualité des soins de santé, mais son impact environnemental ne peut être ignoré. Les meilleures pratiques que nous avons recommandées sont les premières étapes pour équilibrer ces deux facteurs », a indiqué le professeur Ueda. « Le défi pour l’avenir sera de vérifier et d’élaborer davantage ces recommandations dans la pratique médicale réelle. Elles devraient également contribuer à la standardisation des méthodes d’évaluation de l’impact environnemental de l’IA et au développement d’un cadre réglementaire international. »
Article : « Climate change and artificial intelligence in healthcare: Review and recommendations towards a sustainable future » – DOI: 10.1016/j.diii.2024.06.002
