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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

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

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

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

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

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

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

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

Introduction Ce guide explique la bonne pratique numéro 23 du référentiel RGIAF (Référentiel Général pour l’IA Frugale) qui consiste à réaliser une estimation préalable de la consommation énergétique d’un modèle d’intelligence artificielle. Cette méthode permet de réduire l’impact environnemental des … Read More

Introduction La Bonne Pratique N°22 du référentiel AFNOR SPEC 2314 RGIAF met en avant une approche frugale pour réduire l’impact environnemental des services d’IA. Elle recommande de favoriser l’usage des terminaux existants des utilisateurs ou salariés pour réaliser l’entraînement ou … Read More