Introduction La bonne pratique BP 05 du Référentiel Général pour l’IA Frugale (RGIAF) met l’accent sur l’intégration de mesures d’écoconception pendant la phase de développement des services d’intelligence artificielle. Cette étape est cruciale car elle engage des équipements informatiques dont … Read More

RGIAF BP 06 : Maîtriser le volume des données pour une IA frugale et durable Introduction La bonne pratique BP 06 du référentiel AFNOR SPEC 2314, intitulée « Maîtriser le volume des données », s’inscrit dans une démarche de réduction … Read More

Introduction Le réentraînement d’un modèle d’Intelligence Artificielle est une étape clé mais particulièrement énergivore dans son cycle de vie. La bonne pratique BP 04 issue du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314) met en avant la nécessité de … Read More

Introduction La bonne pratique BP02 du Référentiel Général pour l’IA Frugale (RGIAF) met en lumière l’importance cruciale de choisir et de développer des solutions numériques répondant spécifiquement aux besoins sans recourir systématiquement à l’intelligence artificielle. Cette démarche est essentielle pour … Read More

Introduction La bonne pratique BP 03 du référentiel RGIAF (Référentiel général pour l’IA frugale) propose d’utiliser des méthodes de compression pour réduire l’empreinte environnementale des algorithmes d’intelligence artificielle. Cette approche vise à diminuer la taille des modèles IA tout en … Read More

Introduction La bonne pratique RGIAF BP 01, issue du référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314), souligne l’importance d’utiliser des méthodes d’analyse de besoin pour garantir une mise en œuvre frugale de l’IA. Cette démarche vise à réduire l’impact … Read More