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Inria (French Institute for Research in Computer Science and Automation)

Les défis de l'IA frugale

Inria (French Institute for Research in Computer Science and Automation) via France Université Numerique

Overview

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L’intelligence artificielle transforme en profondeur nos sociétés et s’impose dans de nombreux domaines. Mais derrière ses promesses se cachent des impacts environnementaux et sociétaux encore trop peu connus.

Peut-on concilier développement de l’IA, sobriété numérique et respect des limites planétaires ?

Ce MOOC vous propose de découvrir les enjeux de l’IA frugale et de questionner sa pertinence : est-elle nécessaire? pour quels besoins? avec quels impacts? et à quelles conditions?

Au fil de cinq parties, vous découvrirez l’écosystème numérique et les principales technologies de l’IA, avant d’explorer ses impacts environnementaux et les méthodes pour les évaluer sur l’ensemble du cycle de vie des équipements et des services.
Vous découvrirez également des approches pour améliorer l’efficience de l’IA et en comprendre les possibilités et les limites.
Enfin, à travers différents regards : scientifique, industriel et institutionnel, vous questionnerez la place de l’IA dans un monde soutenable et le numérique que nous souhaitons pour demain.

Ce MOOC vous donnera les clés pour porter un regard éclairé et critique sur l’IA, comprendre ses impacts et contribuer à des usages plus frugaux.

Syllabus

1 - Les defis de l'IA frugale
  • 1.1 L'écosystème du numérique
    1.2. Focus sur l’IA
    1.3. Focus DeepLearning et IA générative
    1.4. La crise environnementale
2 - Estimer les impacts environnementaux de l’IA
  • 2.1 - Identifier les impacts de l’IA
    2.2 - Méthodologie pour mesurer les impacts du cycle de vie des équipements
    2.3 - Focus sur la consommation des serveurs
    2.4 - Impacts nets d’un service d’IA
3 - Green IA & Efficience
  • 3.1. Datacenter : le matériel derrière l'IA
    3.2. Calculer sur du renouvelable et optimisation du mixe énergétique
    3.3. Le calcul neuromorphique
    3.4. Podcast
4 - Approches techniques d'efficacité
  • 4.1. Convivialité algorithmique
    4.2. Federated Learning
    4.3. Compressions de modèles d'IA
    4.4. L’efficience seule peut-elle réduire les impacts ?
5 - Place de l’IA dans un monde soutenable
  • 5.1 Un regard critique sur L’IA au service de l’atténuation et de l’adaptation de la crise
    5.2. Regard industriel
    5.3. Regard institutionnel
    5.4. Quel numérique demain ?

Taught by

Sylvain Bouveret, Aurélie Bugeau, Georges Da Costa, Didier Mallarino, Kim Thang Nguyen, Denis Trystram, and Anne-Laure Ligozat

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