Déployer la sobriété numérique et l’IA responsable dans vos projets

Conformité & Responsabilité
Durée: 1 jours
Paris
AI DRIVEN
Philippe Nieuwbourg
Spécialiste des données, Philippe Nieuwbourg conseille les entreprises, au travers de ses formations, de ses articles, et de missions d’accompagnement. Ses sujets de prédilection sont la gouvernance des données et de l’IA, la valorisation des actifs informationnels, et l’acculturation des entreprises aux data. Proche des métiers et des directions générales, mais également connaisseur des technologies, il construit, sur la base d’études de cas concrètes, les ponts entre les usages, les meilleures pratiques et les outils. voir plus
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Objectifs

  • Comprendre les enjeux environnementaux et sociétaux de l’IA (consommation
    énergétique, empreinte carbone, biais).
  • Évaluer l’impact environnemental d’un projet IA (cycle de vie des données, cloud,
    modèles).
  • Choisir des solutions et modèles IA à faible impact (open source, optimisation
    énergétique).
  • Mettre en place des indicateurs de sobriété numérique pour le reporting RSE.
    Rédiger une charte IA responsable intégrant durabilité, inclusion et transparence

Programme

1. Impacts environnementaux de l’IA

  • Identifier les principales sources d’empreinte carbone (data centers, entraînement de modèles, stockage).
  • Mesurer la consommation énergétique d’un projet IA et ses leviers de réduction.
    Découvrir les référentiels et initiatives clés : Green IT, INR, ISO 14001, Pacte Numérique Responsable

2. Conception d’une IA responsable et durable

  • Intégrer les critères RSE et de durabilité dans le choix des technologies et fournisseurs.
  • Privilégier les modèles open source et l’optimisation énergétique.
  • Favoriser la diversité des données et la réduction des biais pour des usages inclusifs.

3. Sobriété numérique

  • Mettre en place des indicateurs de performance durable et de sobriété.
  • Collecter les données environnementales pour le reporting RSE.
  • Définir une charte interne d’IA responsable et des engagements mesurables.

4. Atelier pratique : diagnostic de durabilité d’un projet IA

  • Étude de cas : évaluer l’impact environnemental d’un projet IA et proposer un plan de réduction.
  • Restitution : formulation d’indicateurs et d’engagements pour un projet IA durable.

Évaluation

Le formateur évalue la progression des participants tout au long de la formation
à travers des échanges, QCM et études de cas. Un test de positionnement ou
une activité de synthèse permet d’évaluer les acquis en début et fin de session.

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