Méthodologie pour mesurer et réduire l'impact environnementale des algorithmes de Deep Learning afin de concevoir des projets en IA éco-responsables - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Méthodologie pour mesurer et réduire l'impact environnementale des algorithmes de Deep Learning afin de concevoir des projets en IA éco-responsables

Maya Guillaumont (1)
Maya Guillaumont
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1269364
Capgemini [Paris]

Résumé

Invited conference during the Artificial Intelligence Platform (PFIA) for the National Conference on the Practical Applications of Artificial Intelligence (APIA 2023), July 6, 2023 in Strasbourg, France. The conference proceedings contains a summary of the show. The slides are available on the conference web site.
Présentation invitée de la conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle (APIA 2023), le 7 juillet 2023 à Strasbourg, France. Les actes de la conférence contienne un résumé de la présentation. Les transparents sont disponibles sur le site web de la conférence.

Domaines

Intelligence artificielle [cs.AI]
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Soumis le : lundi 17 juillet 2023-13:34:29

Dernière modification le : jeudi 14 septembre 2023-11:10:37

Archivage à long terme le : mercredi 18 octobre 2023-18:04:16

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Dates et versions

hal-04158806 , version 1 (17-07-2023)

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  • HAL Id : hal-04158806 , version 1

Citer

Maya Guillaumont. Méthodologie pour mesurer et réduire l'impact environnementale des algorithmes de Deep Learning afin de concevoir des projets en IA éco-responsables. 9ème Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle APIA@PFIA2023, AFIA-Association Française pour l'Intelligence Artificielle; ICube-laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.9. ⟨hal-04158806⟩

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