Formation Green IA : l’intelligence artificielle responsable Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité

Durée 2 jours
Niveau Avancé
Classe à distance
Non

Vous ne pouvez pas suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...

Référence GRIA
Éligible CPF Non

Désormais, les entreprises se doivent d'être durables et responsables. La sobriété numérique n'est plus une option et ce constat concerne bien évidemment l'Intelligence Artificielle.

Cette formation Green AI, à destination des data scientists et des CDO, pose un regard différent sur la matière manipulée et la méthodologie afin de questionner la recherche frénétique de performance, pour promouvoir une IA plus frugale.
Durant deux jours, nous passerons en revue les différentes étapes, entre la première idée et son implémentation en production, afin d'identifier les grands « postes de dépenses et gâchis énergétiques ». Nous aborderons également leur optimisation et réduction au travers des principaux leviers à votre disposition : code, hardware et méthodologie.

À la fin de cette formation Green AI, vous aurez une compréhension solide des bonnes pratiques et outils pour vous permettre d'établir le bilan énergétique de vos modèles de Machine Learning en production et d'éco-concevoir les nouveaux.

Objectif opérationnel : 

Avoir une compréhension solide des bonnes pratiques et outils pour vous permettre d'établir le bilan énergétique de vos modèles de Machine Learning.

Objectifs pédagogiques : 

A l'issue de cette formation Green IA vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :

  • Définir le périmètre du green AI
  • Identifier les grands postes de dépenses et de gâchis en Machine Learning
  • Assimiler l'état de l'art des alternatives en termes d'algorithmes de Machine Learning, notamment pour les réseaux neuronaux, ainsi qu'en termes de matériels hardware
  • Découvrir les leviers méthodologiques que nous pouvons utiliser à très court terme dans une démarche de Data Science
  • Contribuer à l'adoption d'un comportement d'éco-conception en Machine Learning
  • Utiliser les outils d'éco-conception en Machine Learning
  • Quantifier l'empreinte CO2 d'un modèle : de la conception à son usage en production

Public :

Ce cours Green AI s'adresse à un : 

  • Analyste
  • Statisticien
  • Data Scientist
  • Chief Data Officer (CDO)
  • Machine Learning Engineer

Prérequis :

Pour suivre cette formation Green AI, une bonne connaissance des principaux algorithmes de Machine Learning ainsi qu'une connaissance des réseaux de neurones sont nécessaires.

Jour 1

Enjeux environnementaux

Le concept du donut et les limites planétaires
Dessine-moi un donut
Les dernières études sur les limites planétaires
Le plancher social du donut
Le donut comme liste des critères extra-financiers
Première conclusion générale
Focus sur le changement climatique : Mini-Fresque
Les derniers rapports du GIEC
La consommation énergétique
L’objectif 2 tonnes

Impacts environnementaux du numérique

QuizQuelle est l’empreinte carbone du numérique aujourd’hui ? Et pourquoi l’éco-conception est un levier important ?Impact en eau
Impact en métaux
Émissions de gaz à effet de serre du numérique
Le numérique est une ressource non renouvelable
Économiser les artéfacts numériques
Jour 2

Les algorithmes de machine learning en question

La performance
Coût algorithmique
La backpropagation
Les artefacts numériques et gâchis
Vers des neurones artificiels moins…artificiels
État de l’art des alternatives actuelles

Le hardware

Limites des matériels actuels
Neurones à impulsions
Puces neuromorphiques, crossbar arrays, memristors
Vers une nouvelle ère analogique

La méthodologie

Expérimentation, apprentissage, inférence
Évaluer la bonne performance
Chiffrer le coût énergétique d’une erreur
Mise en pratiqueAtelier, un exemple concret de d’éco-modélisation qui challenge la performance algorithmique

Clôture et bilan

Synthèse des points abordés
Partage sur la formation
Et demain par quoi je commence pour démarrer l'éco-modélisation?
Questions/réponses additionnelles
Date de mise à jour du programme : 22/02/2024

Dates et lieux

Du 20 au 21 juin 2024
Lieu
Paris
Durée
2 jrs
2100 € HT


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