Réduction de l'empreinte carbone des modèles d'apprentissage automatique
Résumé
La consommation énergétique est la principale source anthropique d'émissions des gaz à effet de serre qui sont à lâorigine du réchauffement climatique. Or, avec leur utilisation et leur complexité toujours croissantes, les modèles dâapprentissage automatique consomment de plus en plus d'énergie. Après un rapide tour des outils permettant dâévaluer lâimpact de ces modèles, nous aborderons dans cette présentation plusieurs familles de bonnes pratiques permettant de réduire lâimpact de l'apprentissage et lâutilisation de ces modèles.
Revoir la vidéo :
A propos - Malt
Malt est une marketplace européenne où plus de 430 000 consultants freelances mettent
leurs compétences et leurs expertises au service des entreprises qui recherchent des talents
externes pour accélérer leur projets.
www.malt.fr
A propos de l'orateur
Marc Palyart
Staff Data Scientist
Docteur en informatique, cela fait plus de 10 ans que je travaille dans la data. Avec un mix dâexpériences en recherche universitaire et dans lâindustrie, j'ai eu la chance de collaborer avec des personnes fabuleuses. Je suis actuellement lead de la partie search et matching chez Malt, la marketplace de freelances.