Évaluer les impacts du cycle de vie des modèles IA au-delà de l’énergie

• Identifier les impacts d’un modèle d’IA autres que l’énergie
• Analyser chaque étape du cycle de vie d’un modèle d’IA
• Intégrer ces impacts dans les choix de conception et d’achat

Data scientists, architectes IA, responsables RSE, achats IT

Connaître les grandes étapes de conception d’un modèle d’IA

• Définir le cycle de vie d’un modèle d’IA de la conception au retrait
• Identifier les impacts liés aux matériaux et aux équipements
• Évaluer la consommation d’eau des centres de données hébergeant l’IA
• Analyser l’empreinte de la fabrication des serveurs et des puces
• Prendre en compte les déchets électroniques et la fin de vie
• Mesurer l’effet des données collectées et stockées sur l’impact
• Repérer les impacts sociaux liés à l’annotation et aux données
• Comparer les impacts selon les choix techniques d’un projet IA
• Choisir les indicateurs d’impact à documenter dans un projet
• Intégrer l’évaluation des impacts dans les décisions d’achat

• Cartographier les impacts d’un modèle d’IA à chaque étape
• Comparer deux choix techniques selon leurs impacts globaux
• Rédiger la synthèse des impacts d’un projet IA pour un comité

• Modèle de cartographie du cycle de vie d’un modèle d’IA
• Fiche repère des impacts environnementaux autres que l’énergie
• Check list d’évaluation des impacts écologiques d’un projet IA