EcoLLM Guide

Le guide EcoLLM

Le guide qui vous aide sur vos projets d'intelligence artificielle et sur leur frugalité

Guide vers l'Intelligence Artificielle et l'IA Verte : Un Voyage vers une Technologie Durable

L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer radicalement nos modes de vie et nos industries. Des assistants virtuels aux voitures autonomes, en passant par l’optimisation des processus industriels, l’IA occupe une place de plus en plus centrale dans notre quotidien. Cependant, cette révolution numérique, portée par des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et des réseaux neuronaux profonds (deep learning), soulève également des questions cruciales en matière d’impact environnemental.

À travers ce guide, nous vous proposons une exploration de l’IA et de ses applications, tout en mettant en lumière un aspect essentiel de cette technologie : l’IA verte (Green AI). Ce concept vise à rendre l’IA plus durable en réduisant sa consommation énergétique et en optimisant son impact écologique.

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L’Empreinte Écologique des LLM en Action – Podcast

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L’Empreinte Écologique des LLM en Action Ce document (arxiv) évalue l’impact environnemental des modèles de langage à grande échelle (LLM) en termes de consommation d’énergie, d’eau et d’émissions de carbone, se concentrant sur la phase d’inférence plutôt que sur la … Read More

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Coût énergétique de l’inférence des LLM – Podcast

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Green Prompting Cette étude explore l’impact de la conception des prompts et des caractéristiques des réponses sur la consommation d’énergie des grands modèles linguistiques (LLMs) pendant l’inférence. En utilisant trois modèles open-source et différents types de tâches, les chercheurs ont constaté que … Read More

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RGIAF BP 31 : Guide pour l’A/B Testing de modèles IA afin d’optimiser le ratio performance/ressources

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Introduction La bonne pratique RGIAF BP 31 issue du référentiel AFNOR SPEC 2314 met en lumière l’importance de l’A/B Testing de modèles d’Intelligence Artificielle (IA) afin d’identifier celui offrant le meilleur équilibre entre performance et consommation de ressources. Cette démarche … Read More

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RGIAF BP29 : Réutiliser et Partager des Algorithmes Entraînés pour une IA Frugale et Responsable

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Introduction La bonne pratique BP29 du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314) encourage la réutilisation des algorithmes déjà entraînés et le partage des modèles réalisés en Open Source. Cette démarche aide à réduire l’impact environnemental de l’intelligence artificielle … Read More

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RGIAF – BP 30 : Privilégier des modèles plus frugaux pour une IA respectueuse de l’environnement

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Introduction La bonne pratique BP 30 du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314) met en lumière l’importance de privilégier des modèles d’intelligence artificielle (IA) plus frugaux, c’est-à-dire moins énergivores et moins gourmands en données. Cette démarche vise à … Read More

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RGIAF BP27 : Rationaliser les modèles pour une IA frugale et performante

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Introduction La bonne pratique BP27 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) propose de rationaliser les modèles d’intelligence artificielle afin d’optimiser leur efficacité tout en réduisant leur impact environnemental. Cette approche modérée en termes de gains de frugalité et … Read More

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Guide d’implémentation RGIAF BP28 : Décomposer un gros modèle d’IA en plusieurs petits modèles

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Introduction La bonne pratique RGIAF BP28 consiste à décomposer un gros modèle d’IA généraliste en plusieurs petits modèles spécialisés. Cette approche permet de réduire l’empreinte environnementale globale liée à la conception, l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, tout en améliorant … Read More

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BP 26 RGIAF : Guide pratique pour un codage durable et réutilisable dans l’IA frugale

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Comprendre la Bonne Pratique BP 26 du référentiel RGIAF La Bonne Pratique 26 du Référentiel Général pour l’IA Frugale (RGIAF), édité par AFNOR, souligne l’importance d’un codage responsable comme levier majeur pour réduire l’impact environnemental des solutions d’intelligence artificielle. Pourquoi … Read More

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Assurer la frugalité des infrastructures tout au long de l’exploitation – RGIAF BP 24

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Introduction La bonne pratique n°24 du référentiel général pour l’IA frugale (RGIAF BP 24) porte sur l’assurance de la frugalité des infrastructures tout au long de l’exploitation d’un service d’intelligence artificielle. Cette démarche permet de minimiser l’impact environnemental en optimisant … Read More

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RGIAF BP 25 : Guide pour la Réévaluation Stratégique de la Mesure d’Impact Environnemental en IA Frugale

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Introduction La bonne pratique BP 25 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) met en lumière l’importance d’adapter continuellement les stratégies de mesure d’impact environnemental dans le cadre des services d’IA, afin de préserver leur frugalité. Pourquoi réévaluer les … Read More

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