15:00-15:20 – Salle Cézembre · Quickie · Beginner
L’Empreinte Environnementale de l’IA : De la Prise de Conscience à l’Action
Vous pensez que l’Intelligence Artificielle est seulement une affaire de données et d’algorithmes ? Détrompez-vous ! Derrière chaque modèle se cache un monde d’infrastructures énergivores qui laisse une empreinte non négligeable sur l’environnement…
Découvrons quels sont les principaux défis à relever pour l’évaluer et la réduire !!!
1. Mise en lumière de l’impact environnemental de l’IA : Découvrez comment ses infrastructures sous-jacentes contribuent à son empreinte tout au long de son cycle de vie.
2. Mesures & éco-conception : Repartez de la session avec des outils de mesure et des documents de référence à (re)découvrir.
3. Prédiction : Explorez le datamodel créé avec l’association Boavizta, destiné à collecter des métriques de consommation des tâches de machine learning de manière open source et participative. Ces données sont nécessaires pour nous aider collectivement à mieux comprendre l’impact de l’IA et pour imaginer d’autres outils permettant la réduction de cet impact.
4. Passage à l’action : Grâce aux indicateurs appréhendés précédemment, imaginez la solution la plus frugale possible pour répondre à vos besoins.
Sarah Oury
Ingénieure en informatique · Sopra Steria
Je m’appelle Sarah et je suis développeuse IA et Fullstack chez Sopra Steria Rennes depuis 1 an et demi. J’y ai commencé par un stage de recherche et d’innovation sur l’estimation et la réduction des impacts environnementaux de l’IA.
J’ai eu la chance de rapidement monter en compétences sur l’impact environnemental du numérique auprès de relais numérique responsable confirmés.
Après ce stage qui a donné lieu à un prototype, j’ai continué à travailler sur la suite de ce prototype et sur d’autres missions liées au sustainable IT en tant que membre du pôle sustainable IA du Groupe.
C’est dans ce cadre que j’ai eu la chance de participer aux groupes de travail de l’afnor pour la rédaction de l’Afnor Spec sur l’IA frugale ou encore de faire partie du chantier Machine Learning au sein de l’association Boavizta. Ce sont des missions qui me tiennent particulièrement à cœur étant donné l’importance et l’urgence de réduire les impacts environnementaux de nos activités.