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Région Hauts-de-France

« 215 milliards d’euros d’aliments sont gâchés tous les ans » : un GPU peut-il changer les choses ?

L’entrée des processeurs graphiques Nvidia était attendue puisqu’ils permettent d’augmenter la rapidité de certains calculs que les CPU (Central Processing Unit, unité centrale de traitement ou processeur) peinent à effectuer. Les scientifiques pourront s’appuyer sur les GPU (Graphic Process Unit, processeur graphique) du début à la fin de leur cycle de machine learning et accélérer considérablement leurs processus. Un exemple : l’industrie alimentaire. Nvidia a travaillé notamment avec Wallmart, géant américain de la distribution. « Chaque année, c’est plus de 250 milliards de dollars de nourriture qui sont gâchés. Si les stocks sont trop importants, l’entreprise perd de l’argent, s’ils sont trop faibles, elle perd des clients. », expose-t-il. L’enjeu pour les data scientists est donc de trouver le stock optimal, sans manque ni surplus. Plusieurs données sont collectées pour optimiser ce stock (l’historique des ventes, la météo, la conjoncture…) : ces données sont nettoyées puis les chercheurs les combinent, pour sortir des modèles de prédiction. Parfois, ce calcul prend une journée. Rapids va accélérer ces opérations, ce qui permettra de sortir plus souvent des modèles de prédiction, qui devraient être eux-mêmes plus précis.