L’impact environnemental de l’intelligence artificielle

• Comprendre les impacts environnementaux liés au développement et à l’utilisation de l’IA
• Identifier les leviers pour réduire l’empreinte carbone et énergétique des projets IA
• Intégrer des pratiques de sobriété numérique et d’éco-conception dans les projets d’intelligence artificielle

Tous profils

Aucun

• Comprendre l’impact environnemental du numérique et de l’intelligence artificielle
• Identifier les sources de consommation énergétique des modèles IA
• Analyser l’empreinte carbone des modèles génératifs et des infrastructures cloud
• Comprendre le cycle de vie des équipements et infrastructures numériques
• Mesurer les impacts environnementaux des projets IA : énergie, CO₂, stockage et ressources
• Découvrir les méthodes d’éco-conception et de sobriété numérique appliquées à l’IA
• Optimiser les modèles et infrastructures pour réduire les impacts environnementaux
• Choisir des solutions technologiques et hébergements plus responsables
• Intégrer les critères environnementaux dans la gouvernance et les projets IA
• Développer une stratégie d’amélioration continue pour une IA plus durable et responsable

• Estimation de l’empreinte carbone d’un projet IA
• Comparaison environnementale de différentes architectures ou modèles IA
• Élaboration d’une grille d’éco-conception pour un projet d’intelligence artificielle

• Checklist des bonnes pratiques pour réduire l’impact environnemental de l’IA
• Outils de mesure de l’empreinte carbone et énergétique des projets numériques
• Guide d’éco-conception et de sobriété numérique appliqué à l’IA