Formation - Déployer une IA responsable - Green IT et numérique responsable

1 - Comprendre l’impact environnemental de l’IA

• Analyser le cycle de vie complet d’un projet d’intelligence artificielle
• Identifier les sources de consommation énergétique des systèmes IA
• Comprendre les impacts indirects (infrastructures, données, usage)
• Étudier un cas concret chiffré d’un projet IA

2 - Appliquer les principes du Green AI

• Comprendre les fondamentaux de l’IA écoresponsable (Green AI)
• Appliquer les principes d’éco-conception aux solutions IA
• Choisir des architectures techniques sobres et optimisées
• Intégrer les enjeux du cloud responsable et des infrastructures durables
• Prendre en compte les énergies renouvelables dans les choix technologiques

3 - Déployer une stratégie d’IA durable

• Définir les objectifs d’un projet IA en intégrant les enjeux business et environnementaux
• Sélectionner les technologies et partenaires alignés avec une démarche responsable
• Mettre en place des outils de pilotage et de monitoring des consommations
• Intégrer les enjeux environnementaux dans le reporting RSE
• Structurer une gouvernance durable des projets IA
• Accompagner le changement et sensibiliser les équipes

4 - Réaliser un diagnostic de maturité Green AI

• Comprendre les objectifs d’un diagnostic d’IA écoresponsable
• Évaluer les pratiques existantes à l’aide d’une grille d’analyse
• Identifier les axes d’amélioration techniques et organisationnels
• Anticiper les freins et contraintes à la transformation durable

5 - Étude de cas : mise en oeuvre d’une IA écoresponsable

• Analyser les enjeux d’un projet IA optimisé sur le plan énergétique
• Concevoir une architecture adaptée et performante
• Identifier les leviers d’optimisation de l’empreinte carbone
• Définir un plan de déploiement opérationnel
• Mettre en place des indicateurs de performance et de suivi
• Capitaliser sur les retours d’expérience et bonnes pratiques