Penser les modèles d’IA en fonction de leur impact climatique
● Chercheur à l’université de Copenhague et spécialiste en machine learning, Raghavendra Selvan nous explique pourquoi l’IA consomme autant d’énergie et comment l’optimiser.
● Il a développé des méthodes de mesure de l’empreinte carbone des outils de machine learning, et propose d’optimiser les modèles d’IA pour limiter leur impact climatique.
● Tant dans l’utilisation des logiciels et leur optimisation que dans la manière dont sont réalisés les calculs, il est possible de créer des outils performants moins énergivores.
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● Il a développé des méthodes de mesure de l’empreinte carbone des outils de machine learning, et propose d’optimiser les modèles d’IA pour limiter leur impact climatique.
● Tant dans l’utilisation des logiciels et leur optimisation que dans la manière dont sont réalisés les calculs, il est possible de créer des outils performants moins énergivores.
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