Approccio frugale all'IA: la scelta eco-responsabile di Nomadia

Tempo di lettura: 5 min

Immagine di Lucie Monnot
Lucie Monnot

Responsabile Content Marketing

L’intelligenza artificiale si insinua ovunque, al prezzo di un consumo sempre crescente di risorse materiali e di energia. Scoprite come Nomadia limita l’impatto ambientale delle sue soluzioni e ne aumenta l’efficienza operativa grazie a un approccio frugale all’IA, pragmatico e ragionato.

Sommaire

Portrait de profil d'un homme avec un grand symbole de recyclage vert et un arbre superposés, sur fond de paysage naturel, illustrant une approche écoresponsable

L'IA non si riduce agli LLM!

Dal 2022 e dall’irruzione sulla scena di ChatGPT, il discorso mediatico ambientale riduce l’intelligenza artificiale ai grandi modelli linguistici (LLM, Large Language Models) e alle applicazioni di IA generativa. Si dimentica un po’ in fretta tutto ciò che ha preceduto, vale a dire 40 anni di progressi in computer vision, in speech to text/text to speech, in analisi e in apprendimento automatico grazie a algoritmi collaudati, ma molto meno energivori delle soluzioni basate sugli attuali LLM.
 
La facilità di accesso agli LLM, nonché la loro versatilità, fanno facilmente dimenticare le pesanti infrastrutture molto materiali che li supportano e che, ovunque esse siano, mobilitano una quota crescente dell’elettricità disponibile, potenzialmente a scapito di altri usi essenziali.
Reverse Logistics Understanding the Challenges

L'IA "verde" è un miraggio

Sapere che i giganti del digitale e dell’IA investono direttamente nella produzione di elettricità, in particolare nelle tecnologie nucleari, per alimentare i loro super datacenter con elettricità “verde” non fa che confermare le loro fenomenali ambizioni di sviluppo e di egemonia. Tutti scommettono su un’IA sempre più potente e, quindi, sempre più avida di energia e altre risorse: chip, server, cavi, satelliti, sistemi di ventilazione e di raffreddamento dei datacenter, senza dimenticare i materiali da costruzione dei datacenter stessi…
 
Di fatto, i modelli LLM sono sempre più potenti e, ciò che li rende ancora più attraenti, sempre meno costosi. Infatti, più una tecnologia progredisce e si diffonde, meno è finanziariamente costosa, il che incita a usarla sempre di più, al prezzo di un impatto ambientale insostenibile di cui i grandi attori pretendono di affrancarsi parlando di “Green AI”.
 
Ora non c’è nessuna IA “verde” che tenga in un settore le cui emissioni cumulative di CO2 progrediscono già del 6-8% all’anno. E quando Jensen Huang, il patron di Nvidia, annuncia che le potenze di calcolo attuali dovranno essere moltiplicate per 100 nei prossimi anni per rispondere ai bisogni della società in IA, qualsiasi azienda socialmente ed eco-responsabile non può che interrogarsi: occorre mettere dell’IA ovunque? Per Nomadia, la risposta è chiaramente no.

La filosofia di Nomadia: fare meglio con meno

Per un editore di software come Nomadia, rivolgersi sistematicamente agli LLM, qualunque sia il problema da risolvere o il bisogno a cui si vuole rispondere, equivale in molti casi a usare un cannone per uccidere una mosca, là dove una semplice zanzariera e un minimo di abilità basterebbero.
 
“È per questa ragione che rivendichiamo un approccio frugale e ragionato dell’IA, in linea con le nostre responsabilità di azienda a missione. Consiste, ogni volta che è possibile, nel fare meglio con meno, prendendo sempre in considerazione i limiti di un sistema che si pretende infinito mentre ovviamente non lo è. L’eco-responsabilità è un valore cardinale di Nomadia. Non è un valore per far bella figura. Orienta e determina tutte le decisioni che prendiamo in materia di concezione, sviluppo e utilizzo dei nostri prodotti. Ciò implica scelte radicali, in particolare vis-à-vis dell’IA generativa.”
Stéphane Delbecque, Chief Product & AI Officer, Nomadia
Machine learning challenging AI domain scenario

I pilastri dell'IA frugale di Nomadia

Un utilizzo ragionato e frugale dell’IA inizia necessariamente con un interrogativo sui casi d’uso, il che presuppone di fare lo sforzo di inventariarli e di gerarchizzarli in funzione della loro utilità e del loro valore aggiunto per gli utenti delle soluzioni Nomadia. L’identificazione di un bisogno non pregiudica il modo in cui vi si risponderà tecnicamente. La questione del “come” interviene solo in un secondo tempo e consiste nel testare i diversi modi di fare nel rispetto dei seguenti principi:
  • Non limitarsi agli LLM, ma considerare sempre le alternative possibili, tipicamente il ricorso ad algoritmi che possono essere addestrati da Nomadia in modo autonomo a fini molto precisi.
  • Utilizzare unicamente tecnologie open source, in modo da mantenere il controllo sugli strumenti, i processi e i dati, tanto durante i test che in modalità produzione.
  • Lavorare quanto più possibile localmente, con tecnologie deployate sui server di Nomadia, in Francia e non in lontani datacenter, per ragioni di sovranità e sicurezza dei dati dei clienti.
L’applicazione di questi principi porta Nomadia a privilegiare sistematicamente le tecnologie di intelligenza artificiale più sobrie:
 
“Per noi, la buona tecnologia, la soluzione ottimale è quella che risponde nel modo più frugale possibile a ogni caso d’uso identificato. E quando si affrontano le cose da questa angolazione, non è necessariamente IA generativa. Ad esempio, nel dominio del riconoscimento di immagini, abbiamo ottenuto risultati migliori utilizzando il giusto algoritmo e addestrando il nostro proprio modello piuttosto che utilizzando un LLM, e questo per una spesa energetica 100 volte inferiore. È ciò che chiamo fare meglio con meno.”
Stéphane Delbecque, Chief Product & AI Officer, Nomadia
Nomadia non si priva tuttavia delle possibilità offerte dagli LLM e dall’IA generativa. Fedele ai suoi principi, il gruppo ha scelto di lavorare con la società francese Mistral che, oltre alla nazionalità, presenta il vantaggio di proporre un LLM open source del tutto adatto ai bisogni e alle esigenze di Nomadia. Questa soluzione è ospitata in Francia, presso Mistral, ed è utilizzata secondo necessità da Nomadia per testare e far girare i modelli che vengono ad arricchire le funzionalità delle sue soluzioni e potenziarne le performance.

Progetto, richiesta di dimostrazione o prova gratuita?

Domande frequenti

FAQ – Le domande più frequenti su Nomadia

Perché scegliere Nomadia?

Primo editore francese di soluzioni SaaS di Smart Mobility, Nomadia accompagna ogni giorno più di 175 000 professionisti sul campo. Le nostre soluzioni sono semplici da utilizzare, rapide da implementare e garantiscono un ritorno sull’investimento importante e immediato.
Forti dell’expertise di un editore-integratore e di una società di consulenza, i team di Nomadia vi forniscono un accompagnamento su misura, dalla consulenza sui dati al deployment di terminali mobili. Infine, il nostro supporto tecnico è a vostra disposizione 24h/24, 7 giorni su 7.

A chi si rivolgono le soluzioni Nomadia?

Le soluzioni Nomadia accompagnano la trasformazione digitale di tutti i professionisti itineranti: commerciali sul campo, autisti-corrieri, tecnici, auditor, personale sanitario, diagnosticatori, fornitori di servizi, addetti ai controlli, periti…
 
PMI e grandi aziende, le nostre soluzioni si adattano a tutte le dimensioni d’impresa e a tutti i settori di attività.

È possibile gestire più magazzini o depositi?

Sì, la nostra soluzione permette di gestire più magazzini o depositi. Centralizza i dati e ottimizza i giri o gli interventi per ciascuno di essi.

Esiste un limite al numero di punti nelle ottimizzazioni?

No, non esiste un limite rigido al numero di punti nelle ottimizzazioni. La nostra soluzione è in grado di gestire grandi quantità di punti e calcolare rapidamente itinerari ottimizzati.

nomadia logo

Geoconcept devient Nomadia

 Les marques Geoconcept évoluent
officiellement vers Nomadia

nomadia logo

Tour Solver devient
Nomadia TourSolver