Qu'est-ce qui est silencieux, colossal et terrifiant ? Non, ce n'est pas le monstre sous votre lit, c'est bien pire : les émissions de carbone de l'IA ! Pour affronter ce monstre, nous devons d'abord le comprendre : quel est l'impact de l'IA générative et des LLM ?

Il y a beaucoup de questions sur les impacts de l’IA. On estime que l'entraînement de GPT-3.5 a généré des émissions de CO2 équivalentes à 800 vols Paris-New York. Mais qu'en est-il des requêtes ? Dois-je éviter de l'utiliser pour limiter mon empreinte carbone ? Si j'utilise un assistant IA pour coder, comme GitHub Copilot ou CodeWhisperer, est-ce que cela émet beaucoup de CO2 ?
De plus, chacun veut créer son propre LLM ou IA générative. Quel est l'impact de l'entraînement, du fine-tuning et de l'utilisation de ces modèles ? De nombreuses entreprises se préoccupent de leur bilan carbone, et le développement ainsi que l'utilisation des IA ont un impact qu'il est crucial de mesurer et de réduire.

Avec une démonstration sur un cas concret, je vais enfin montrer qu’il existe des outils et des bonnes pratiques de hosting et GreenOps pour maîtriser ce monstre !
Découvrons ensemble comment affronter ce monstre invisible !