L’impression en 3D est généralement présentée comme moyen écologique qui permet de mettre fin à la production de masse. La diminution de la consommation d’énergie, la baisse de la production de déchets, et la fin de l’obsolescence programmée sont les principaux atouts écologiques de cette dernière.
Avec l’impression en 3D, on peut fabriquer de nombreux objets personnalisés selon le besoin des consommateurs. Ainsi, on peut les fabriquer sur mesure, comme il est demandé par le client.
Afin d’imprimer un objet en 3D, il est nécessaire d’avoir une imprimante 3D, un ordinateur, un logiciel, un fichier numérique et de la matière première. Si tous les objets étaient imprimés en 3D, cela veut dire que c’est la fin des entrepôts et des transports de marchandises et des usines manufacturières. En outre, développer l’impression 3D permet d’obtenir les objets directement chez les utilisateurs.
L’impression 3D s’oppose aux méthodes traditionnelles de fabrication soustractive par découpage ponçage, ou fraisage. Elle repose sur le principe de la fabrication additive, en superposant couche par couche un matériau (métal, plastique, béton alvéolaire, …) afin de fabriquer un objet. Parmi ses avantages, il n’y a pas de chutes, le poids de l’objet est équivalent à la quantité de matière utilisée pour sa fabrication.
Parmi les points négatifs de l’impression en 3D, on retrouve l’utilisation des filaments en plastique fondus, en effet certains d’entre eux émettent des composés organiques volatils toxiques (COV).
A part le PLA qui est biosourcé, la majorité des plastiques qui sont utilisés dans les filaments sont issus d’énergies fossiles. Des start-up se lancent sur le segment des filaments à base de plastiques recyclés afin d’avoir plus d’éco-conception. Par exemple, il y a Armor 3D qui recycle des toners d’imprimante et des pots de yaourts. Certains start-up américaines comme Refil et 3dbrooklyn recyclent la matière des emballages alimentaires, des bouteilles d’eau, du plastique automobile et de la vaisselle en plastique.
De nombreuses start-up se sont également spécialisées dans le développement d’extrudeuses, ces dernières permettent de broyer sur place les déchets avant de les fondre afin d’obtenir son propre filament d’impression 3D. Ces solutions permettent d’un coté le développement d’une économie circulaire locale, et d’un autre coté elles simplifient la gestion des déchets. Par exemple il y a la start-up française Plast’if qui développe un broyeur de déchets plastique en PP, PS, et PET relié à une imprimante 3D qui les transforme en nouveaux objets imprimés en 3D. C’est le même cas pour FilaMaker, ProtoCycler et 3DEvo.
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Les fermes de serveurs qui sont utilisées afin de stocker les données issues du Cloud consomment beaucoup d’énergies. Pour qu’ils restent allumés 24 heures sur 24 sans surchauffer, les fermes de serveurs de Google consommaient 4 402 836 MWh d’électricité selon les rapports de 2014.
On peut dire que c’est l’équivalent de l’électricité utilisée annuellement par 700 000 maisons en France. Avant, ce dilemme écologique n’intéressait pas grand de monde, mais depuis, les demandes importantes des utilisateurs et la COP21, Google et les autres grandes sociétés s’intéressent désormais à l’intelligence artificielle afin de réduire la consommation énergétique.
Pourquoi doit-on utiliser l’Intelligence Artificielle ?
Les données collectées dans les fermes des serveurs existent en grandes quantités et elle sont très difficiles à organiser, regrouper, et analyser. Il n’est pas facile d’indiquer les facteurs qui amènent à cette forte consommation, c’est un travail long et complexe pour l’homme contrairement à l’ordinateur. C’est à ce moment que les intelligences artificielles prennent le relais.
C’est quoi le Deep Learning ?
Le Deep Learning ou Apprentissage profond est la technique utilisée dans les intelligences artificielles « contemporaines ». C’est une technologie basée sur des réseaux de neurones artificiels numériques. En se basant sur des couches de neurones au préalablement établie par l’homme et l’apprentissage, l’IA est capable d’analyser, détecter et apprendre les fonctions qu’il lui ont été programmés. Google Voice, Alexa, et Siri d’Apple sont quelques exemples d’intelligence artificielle qui utilisent le Deep Learning.
C’est quoi le Deep Mind ?
Deep Mind est le nom de l’entreprise d’Intelligence Artificielle de Google. Ces dernières années elle a rapidement fait des progrès au niveau de la robotique. Récemment, pour la première fois, le Deep Mind a battu le meilleur joueur au monde au jeu Chinois de Go.
Quels sont les accomplissements ?
Afin d’évaluer l’efficacité énergétique des fermes de serveurs, les Intelligences Artificielles étudient la Power Usage Effectiveness (PUE). Contrairement à la méthode utilisée auparavant qui consiste à allumer moins de serveurs mais à une grande puissance, le Deep Mind a pu déterminer qu’allumer tous les serveurs en même temps mais à une plus basse puissance permettait d’économiser plus d’électricité. En 2008, la PUE était de 1.23, en 2014, elle a chuté à 1.12.
Pour conclure, on ne peut pas nier l’efficacité des Intelligences Artificielles. Elles ont aidé les fermes des serveurs Google à réduire leur facture d’électricité ainsi que leur consommation énergétique.
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