La production et la consommation de données sont en train d’exploser à l’échelle mondiale. Avec le développement du big data, les centres de données se multiplient et leur impact écologique, qui était encore minime il y a 15 ans, représente désormais environ 4% de la consommation électrique mondiale. Un data center consomme autant d’électricité que 30 000 habitants européens. N’oublions pas les entraînements de modèles en data science !
L’entraînement des modèles de machine learning a un coût environnemental. Quel est leur impact pour l’écologie ? Mais y a-t-il des solutions à ces problèmes ?
Découvrez quelles sont les pistes à explorer pour réduire la consommation d’énergie et l’impact environnemental des centres de données et des entraînements de modèles de machine learning.
Intervenants :
- Jean-Marc Pierson // UPS/IRIT, enseignant-chercheur spécialisé en systèmes informatiques distribués à grande échelle et problématique énergétique
- Max Halford // Data scientist spécialisé en online machine learning
- Olivier Lefebvre // Ingénieur-docteur en robotique, spécialisé dans les relations entre les innovations technologiques et les transformations sociales
- Discussion animée par Yann Ferguson // Icam, enseignant-chercheur spécialisé en éthique de l’IA
Inscriptions gratuites & obligatoires
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