LES RÉSEAUX DE NEURONES EN GRAPHES : UNE SOLUTION ÉNERGÉTIQUE EFFICACE POUR L’ANALYSE DE DONNÉES STRUCTURÉES

Avec la montée en puissance des modèles d’intelligence artificielle, la question de la consommation énergétique des algorithmes est devenue centrale. Les modèles Transformers, bien qu’extrêmement performants, sont souvent critiqués pour leur coût énergétique élevé, particulièrement pour le traitement de données complexes. En revanche, les réseaux de neurones en graphes (Graph Neural Networks, GNN) se positionnent comme une alternative beaucoup plus économe en énergie pour certaines applications, notamment l’analyse de données structurées et la détection d’effets réseaux. Cet article explore pourquoi et comment les GNN surpassent les Transformers en termes d’efficacité énergétique.

Les défis énergétiques des Transformers

Les Transformers, introduits en 2017 avec l’article fondateur « Attention is All You Need », ont révolutionné le traitement des séquences dans des domaines tels que le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Cependant, leur architecture repose sur un mécanisme d’attention auto-régressif qui compare chaque élément d’une séquence à tous les autres. Cette approche nécessite une puissance de calcul exponentielle par rapport à la taille des données.

La consommation énergétique élevée est induite par trois facteurs principaux :

1/ Taille des modèles : Les Transformers, comme GPT-4, contiennent des milliards de paramètres, nécessitant une infrastructure GPU massive et énergivore.

2/ Complexité computationnelle : La complexité en O( n2 ) des mécanismes d’attention, où n représente la longueur de la séquence, est un gouffre énergétique pour des graphes ou séquences de grande taille.

3/ Entraînement : Entraîner un modèle Transformer peut consommer des milliers de kilowattheures (kWh), générant des émissions de CO₂ significatives.

Les GNN : une architecture économe et spécialisée

Les réseaux de neurones en graphes sont spécifiquement conçus pour traiter des données structurées, comme les réseaux sociaux, les molécules, ou les réseaux d’infrastructure. Contrairement aux Transformers, les GNN exploitent la structure intrinsèque des graphes pour effectuer des prédictions en se concentrant uniquement sur les relations locales.

Pourquoi les GNN consomment moins d’énergie ?

Optimisation locale :

• Les GNN utilisent des mécanismes d’agrégation locale, souvent appelés message passing. Chaque nœud échange des informations uniquement avec ses voisins immédiats, réduisant ainsi le besoin de calculs globaux.
• Cette approche a une complexité linéaire en fonction du nombre de nœuds et d’arêtes, soit O(∣V∣+∣E∣), bien plus économe que les Transformers.

Parcimonie des paramètres :

• Les modèles GNN sont généralement beaucoup plus petits que les Transformers, avec des millions plutôt que des milliards de paramètres.
• Moins de paramètres signifient des besoins moindres en mémoire et en puissance de calcul.

Adaptation aux données structurées :

• Là où les Transformers doivent convertir des graphes en séquences (entraînant une surcharge computationnelle), les GNN traitent directement les graphes, éliminant ainsi des étapes de prétraitement coûteuses.

Études comparatives de la consommation énergétique

D. Trystman, R. Couillet et T. Ménissier invitent à une éthique de l’IA pour une meilleure sobriété énergétique dans un article commun : « Apprentissage profond et consommation énergétique : la partie immergée de l’IA-ceberg?« . 

En effet des recherches récentes ont mis en lumière la différence énergétique entre GNN et Transformers sur des tâches de graphes.

Par exemple :

• Détection de communautés dans des réseaux sociaux :
• Un modèle GCN (Graph Convolutional Network) a traité des graphes contenant des millions de nœuds avec une consommation énergétique 10 à 20 fois inférieure à celle d’un Transformer modifié pour des graphes (comme Graph-BERT).
• Prédiction de propriétés moléculaires :
• Les GNN, comme le modèle Message Passing Neural Network (MPNN), consomment environ 5 fois moins d’énergie qu’un Transformer pour des tâches similaires, tout en atteignant des performances comparables.
• Modèles à grande échelle :
• Sur des graphes à très grande échelle, tels que ceux des infrastructures routières ou des réseaux électriques, les GNN ont montré une consommation d’énergie jusqu’à 30 fois inférieure, notamment parce qu’ils nécessitent moins de passes pour converger.

Applications typiques des GNN et des Transformers

TâchesModèles TransformersRéseaux de neurones en graphesNLP (traduction, résumé)GPT, BERTPeu adaptésAnalyse de réseaux sociauxGraph-BERT, GraphormerGCN, GAT, MPNNPrédiction moléculaireMolBERTMessage Passing NetworksDétection d’anomaliesTransformers appliqués aux graphesGNN spécialisésSystèmes de recommandationTransformers multimodauxGraph-based collaborative filtering.

Un avenir centré sur l’efficacité énergétique

Alors que les préoccupations environnementales grandissent, les GNN offrent une alternative viable pour les tâches nécessitant des graphes. Leur consommation énergétique réduite est un atout majeur dans des domaines critiques comme :

• La recherche scientifique, où des graphes massifs (génomique, chimie) sont courants.
• Les infrastructures technologiques, où l’analyse des flux et des réseaux nécessite une approche efficace.
• Les systèmes de recommandation, où les graphes utilisateurs-produits évoluent constamment.

Conclusion 

La consommation énergétique des réseaux de neurones en graphe est donc très réduite par rapport à celle des Transformers.

Les Transformers sont des modèles puissants, mais leur consommation énergétique élevée les rend inefficaces pour certaines tâches spécifiques. Les réseaux de neurones en graphes (GNN), grâce à leur traitement ciblé et économe, constituent une alternative plus durable, tout en répondant aux exigences des applications basées sur des données structurées.

Dans ce contexte, des solutions comme celles développées par Heptalytics, qui exploitent la puissance des GNN pour l’analyse de réseaux complexes et la détection d’effets relationnels, se démarquent par leur efficacité énergétique et leur précision. En tirant parti des structures naturelles des graphes, ces technologies permettent d’obtenir des performances optimales tout en réduisant l’empreinte carbone de l’IA.

À mesure que la demande d’IA verte augmente, les GNN et des acteurs comme Heptalyticsapparaissent comme des solutions de choix pour allier puissance analytique et sobriété énergétique.