Recherche & formation sur l’intelligence artificielle régénérative

Au sein d’ACOVia, nous nous intéressons très fortement au sujet de l’intelligence artificielle régénérative. Il y a 6 mois environ, nous avions consacré un premier article à ce sujet dans ce blog. Depuis, nous avons progressé dans notre approche et nous ne cessons d’encourager nos clients et prospects à s’engager dans cette voie. Pour les aider, et pour nous permettre également de progresser, nous avons initié plusieurs travaux dont nous aimerions vous faire part aujourd’hui.

Ce travail consiste principalement à créer un corpus de contenus relatifs à cette question. Pour cela, nous collectons, nous organisons et nous mettons en forme le contenu le plus pertinent sur ce sujet. Nous produisons également notre propre contenu.

Notre objectif est de définir des bonnes pratiques, un modèle de travail sur le sujet, d’identifier les bonnes questions à se poser et les meilleures réponses possibles qui puissent être données à ces questions.

Nous envisageons de diffuser ce contenu selon plusieurs modalités :

• Via des articles dans ce blog.
• Via un portail de contenus en accès libre que nous espérons pouvoir lancer prochainement.
• Via le portail communautaire du Lab ACOVia, qui sera bientôt accessible sur inscription et abonnement.
• Via un cursus de formations qui pourront être diffusées en ligne ou en présentiel.
• Enfin, dans le cadre de nos missions de conseil ou de projet.

Pour vous donner un avant-goût de nos travaux, voici un premier draft de programme pour notre cursus de formation :

• Module 1 : L’intelligence artificielle au service de l’économie régénérative et d’une soutenabilité forte

• Leçon 1 : L’économie régénérative et le modèle de soutenabilité forte

• Leçon 2 : Éviter le piège du techno-solutionnisme

• Leçon 3 : Quel framework pour penser l’intelligence artificielle régénérative ?

• Leçon 4 : L’intelligence artificielle au prisme du Regenerative Transformation Framework

• Leçon 5 : Le Référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR SPEC 2314)

• Leçon 6 : Questionner la raison d’être et la nécessité de mon usage de l’IA (discernement technologique).

• Leçon 7 : L’intelligence artificielle et les business models sobres

• Module 2 : Décarboner l’intelligence artificielle (Green AI)

• Leçon 1 : Le cycle de vie de l’IA et son impact environnemental

• Leçon 2 : Introduction à la démarche Green AI

• Leçon 3 : Comment mesurer l’empreinte carbone de l’IA ?

• Leçon 4 : Réduire l’empreinte carbone de l’IA par la sobriété

• Leçon 5 : Réduire l’empreinte carbone de l’IA par les choix technologiques et de conception

• Leçon 6 : Réduire l’empreinte carbone de l’IA lors de l’usage

• Module 3 : L’intelligence artificielle et les ressources énergétiques et matérielles (Green AI)

• Leçon 1 : Les besoins de l’intelligence artificielle en métaux rares et autres matériaux

• Leçon 2 : Réduire la pression de l’IA sur les métaux rares et les ressources

• Leçon 3 : L’IA et l’eau

• Leçon 4 : L’IA et l’énergie

• Module 4 : Vers un impact social positif de l’intelligence artificielle (Good IA & IA for Good)

• Leçon 1 : Impact en amont de la chaîne de production de l’IA

• Leçon 2 : Impact de la course permanente à l’innovation technologique sur les entreprises et la société

• Leçon 3 : Créer une IA éthique et à impact social positif

• Leçon 4 : Approches sectorielles

• Module 5 : Intégrer l’IA dans l’entreprise de façon régénérative

• Leçon 1 : Démarche globale de transformation IA régénérative

• Leçon 2 : Identifier les opportunités et les risques de l’IA pour son entreprise

• Leçon 3 : Comprendre les attentes et les freins des salariés et des dirigeants face à l’IA

• Leçon 4 : Mise en œuvre régénérative des projets d’IA

• Module 6 : IA for green

Si vous êtes intéressés par ces travaux à quelque titre que ce soit, n’hésitez surtout pas à nous contacter à ce sujet.