Alors que les algorithmes d’IA sont de plus en plus performants, ils peuvent devenir extrêmement gourmands en énergie.

Les architectures pour l’IA embarquée doivent donc tenir compte de cette composante énergétique.

Voyons ensemble comment des techniques telles que le Neuromorphic Computing vont permettre de réduire la consommation de ces algorithmes.

Et voyons également avec des exemples concrets comment l’IA se met d’ores et déjà au service de la réduction de notre consommation énergétique quotidienne.

Programme et intervenants

14h00 | Introduction14h10 | Les technologies pour l'IA Frugale en énergie

14h10 - Le Neuromorphic Computing - Julie Grollier, Directrice de Recherche (CNRS-Thales)
14h30 - Les approches hardware de l'IA économe en énergie - Alexandre Valentian (CEA)

14h55 - Échanges15h10 | IA pour l’économie d’énergie, Témoignages d'utilisateurs

15h10 - Comment gérer l'énergie de ses bâtiments grâce à l’IA ? - Juliette Mattioli, Senior Expert IA (Thales)
15h25 - Les données territoriales peuvent-elles se mettre au service de l'économie d'énergie ? - Mauna Traikia, Conseillère territoriale développement numérique (CA Plaine Commune Grand Paris)
15h50 - Comment les énergiticiens utilisent-ils l'IA pour optimiser la gestion de notre énergie ? - Sophie Charvet, Chef de produit Economies d’énergie (Total - Direct Energie)

16h10 - Échanges

Atelier 5 - IA et Consommation Energétique par Systematic