Durabilité à l'ère numérique : Impacts environnementaux des systèmes d'IA

Aperçu

Welcome to the "Sustainability in the Digital Age" series Artificial Intelligence (AI) offers transformative potential across industries, but its development and deployment come with environmental costs. The course covers topics such as the carbon footprint of AI models, methods for measuring and reporting environmental impacts, and challenges in estimating the sustainability of AI technologies.

Students will gain insights into energy and carbon accounting, along with case studies demonstrating how AI’s environmental footprint is assessed. The course aims to provide a comprehensive understanding of the relationship between AI and the environment, equipping learners with knowledge to contribute to more sustainable AI practices.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

Programme

• Introduction à l'IA et à la durabilité
Aperçu des technologies de l'IA et de leur potentiel transformateur
Comprendre la durabilité dans le contexte de l'IA
• Impacts environnementaux des systèmes d'IA
L'empreinte carbone des modèles d'IA
Consommation d'énergie lors de l'entraînement et de l'inférence de l'IA
Analyse du cycle de vie des systèmes d'IA
• Mesurer et rapporter les impacts environnementaux
Méthodes pour le suivi énergétique et le comptage du carbone
Outils et cadres pour l'évaluation des impacts environnementaux
Rapport et transparence dans l'impact environnemental de l'IA
• Défis dans l'estimation de la durabilité de l'IA
Évaluation des impacts directs et indirects
Obstacles à la mesure et au reporting précis
Considérations éthiques et compromis
• Études de cas
Exemples concrets de l'empreinte environnementale de l'IA
Études de cas réussies de réduction de l'impact environnemental de l'IA
Leçons tirées de l'industrie et du monde académique
• Stratégies pour une IA durable
Conception d'algorithmes d'IA économes en énergie
Optimisation des centres de données et des services cloud
Politiques et régulations pour le développement durable de l'IA
• Directions futures et innovations
Technologies émergentes pour une IA durable
Le rôle de l'IA dans la promotion de la durabilité à travers les secteurs
Efforts collaboratifs pour un avenir numérique durable
• Conclusion et récapitulatif du cours
Récapitulatif des principaux enseignements et résultats d'apprentissage
Opportunités pour les étudiants de contribuer aux pratiques d'IA durable
Prochaines étapes et ressources pour un apprentissage continu
• Projet final et évaluation
Développer une évaluation de l'impact environnemental pour une technologie d'IA
Proposer des solutions pour atténuer l'impact environnemental des systèmes d'IA

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Enseigné par

Vanessa Parli

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Matières

Social Sciences