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Author: marc-bouvier

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@@ -3,6 +3,7 @@ date: 2024-12-22T14:57
 date_updated: 2024-12-22T23:36
 title: AI AI AILLE ! Pourquoi j’évite d’utiliser l’IA
 ---
+
 # AI AI AILLE ! Pourquoi j’évite d’utiliser l’IA?
 
 Status: Structure préparée
@@ -15,16 +16,14 @@ TYPE de CONTENU: Opinion
 
 ## Les différents types d'algorithmes
 
-
 | Problème                   | Complexité (big O notation ) | Algo recommandé | LLM |
-| -------------------------- | ---------------------------- | --------------- | --- |
+|----------------------------|------------------------------|-----------------|-----|
 | Addition                   | O(1)                         |                 |     |
 | Tri                        | O(n log n)                   |                 |     |
 | Multiplication matricielle | O( n^3)                      |                 |     |
 
 ## Les usages : du futile au critique
 
-
 ## L‘impact
 
 Quelques pistes d’actions à déployer dans votre entreprise, proposées par le Think Tank Impact AI :
@@ -33,12 +32,13 @@ Quelques pistes d’actions à déployer dans votre entreprise, proposées par l
 - ACV
 - Sensibilisation impact carbone de l'IT et en particulier l’IA : lien vers une source de référence (ademe ? inr ?)
 - Sobritété dans les choix technologiques
-	- usage uniquement lorsque nécessaire
-	- priorisation d’un modèle d’IA plus sobre
-	- limitation des données inutiles
+    - usage uniquement lorsque nécessaire
+    - priorisation d’un modèle d’IA plus sobre
+      - limitation des données inutiles
 - Deep Learning : éviter ou limiter, prioriser des modèles moins gourmands
 - Limiter les entraînements des algorithmes et des réseaux de neurones au minimum
-- Mettre en place une politique d’archivage, expiration, suppression des données (aka la data) afin de limiter la consommation d’énergie inutile
+- Mettre en place une politique d’archivage, expiration, suppression des données (aka la data) afin de limiter la
+  consommation d’énergie inutile
 - Définir une performance acceptable minimale au delà de laquelle on arrêtera les optimisations
 
 ## LLM c'est quoi en fait ?
@@ -47,11 +47,11 @@ Prédiction de la suite la plus probable.
 
 ## ChatGpt vs avant
 
-
 | Tâche              | Avant                    | Conso ChatGpt |
-| ------------------ | ------------------------ | ------------- |
+|--------------------|--------------------------|---------------|
 | Recherche internet | Recherche traditionnelle | 6 - 10 x      |
 |                    |                          |               |
+
 ![](public/img/IMG_1733.jpeg)
 
 https://www.goldmansachs.com/pdfs/insights/pages/generational-growth-ai-data-centers-and-the-coming-us-power-surge/report.pdf
@@ -76,25 +76,19 @@ Stratégie AI responsable
 
 Compréhension
 
-
-Jeu : la fabrique de l'intelligence artificielle responsable 
+Jeu : la fabrique de l'intelligence artificielle responsable
 
 https://grainedia.fr/index.php/la-fabrique-de-lia-responsable-fresque-ia
 
-
 --
 
-
-
-
 Boite à outils pour résolution de pb
-	⁃	Intelligence Artificielle (boite a outils de résolution de pbs) : -> Programmer à resourdre des pbs 
-	⁃	Machine Learning : -> Entrainer à résoudre des Pbs (ex. régression linéaire)
-	⁃	Deep Learning : Réseaux de neurones 
+⁃ Intelligence Artificielle (boite a outils de résolution de pbs) : -> Programmer à resourdre des pbs
+⁃ Machine Learning : -> Entrainer à résoudre des Pbs (ex. régression linéaire)
+⁃ Deep Learning : Réseaux de neurones
 
 Faut des données de qualité (labellisée).
- Ex. Captcha
-
+Ex. Captcha
 
 Applications de l'IA
 
@@ -121,9 +115,6 @@ https://www.inserm.fr/dossier/intelligence-artificielle-et-sante/
 
 [https://vert.eco/articles/electricite-eau-mineraux-co2-on-a-tente-de-mesurer-lempreinte-ecologique-de-chatgpt](https://vert.eco/articles/electricite-eau-mineraux-co2-on-a-tente-de-mesurer-lempreinte-ecologique-de-chatgpt)
 
-
-
-
 IAs spécialisées
 
 
@@ -134,34 +125,31 @@ https://www.lesnumeriques.com/intelligence-artificielle/l-intelligence-artificie
 
 Intelligence artificielle générative
 Produire du contenu
-	⁃	Générer des molécules (médecine)
-	⁃	Générer des images
-	⁃	Générer du texte
-
+⁃ Générer des molécules (médecine)
+⁃ Générer des images
+⁃ Générer du texte
 
 IA en tant que commodité
 L'IA est dans la poche de tout le monde.
 Impact de société.
 
 Enjeux
 
-
 	1.	Biais
 	2.	Confiance
 	3.	Explicabilité
 	4.	Impact Social
 	5.	Impact Environnemental
 	6.	Géopolitique
+
 ...
 
 Biais
 
 IA sont entrainées sur des données contenant des biais. Et en plus, les utiliser renforcent les biais.
 
-
 ![](public/img/Pasted%20image%2020241222224009.png)
 
-
 Confiance
 
 Facilité avec laquelle on peut fabriquer des fake news.
@@ -170,17 +158,15 @@ Explicabilité
 
 Réseaux de neurones : pourquoi ils ont donné ce résultat. Ajd c'est un véritable enjeu de recherche.
 
-
 Impact environnemental
 
-Tout le monde le met sous le tapis car on 
+Tout le monde le met sous le tapis car on
 arrive pas à le mesurer.
 Effet d'emballement. L'usage appelle l'usage.
 
 Génération d'une image : équivalent de charger 2x son téléphone.
 
-Carbon footprint strubell et al 
-
+Carbon footprint strubell et al
 
 	⁃	Entrainement
 	⁃	Inférence
@@ -190,9 +176,10 @@ Impact de la génération d'images pour les slides de l'épisode 1 de Yaniv ?
 Nb images : 18
 Nb d'essais? 4 par image
 72 essais
-186 Wh pour le modele le plus econome (mitsua-diffusion-one) 2024 (https://huggingface.co/spaces/AIEnergyScore/2024_Leaderboard)
+186 Wh pour le modele le plus econome (mitsua-diffusion-one)
+2024 (https://huggingface.co/spaces/AIEnergyScore/2024_Leaderboard)
 13392 Wh : 13,392 kWh
-0.05 kgco2e/kwh
+0.05 kgco2e/kwh
 0,669 kgco2e
 
 https://www.rte-france.com/eco2mix/les-emissions-de-co2-par-kwh-produit-en-france
@@ -203,11 +190,9 @@ https://www.rte-france.com/eco2mix/les-emissions-de-co2-par-kwh-produit-en-franc
 
 Si on le fait 10 fois dans l'année
 
-
-
 https://huggingface.co/blog/sasha/ai-environment-primer
 
-Visualiser impact carbone : 
+Visualiser impact carbone :
 https://impactco2.fr/outils/comparateur
 
 https://fr.wikipedia.org/wiki/DALL-E
@@ -219,26 +204,20 @@ https://arxiv.org/pdf/2303.06219
 
 https://www.researchgate.net/publication/355392831_The_AI_gambit_leveraging_artificial_intelligence_to_combat_climate_change-opportunities_challenges_and_recommendations
 
-
 Géopolitique
-	⁃	
+⁃
 
 Des faits
 
 Crise des semi-conducteurs
 
 Boavizta - hackathon décembre 2024
 
-https://boavizta.org/media/pages/blog/intelligence-artificielle-croissance-et-impacts-environnementaux/0ed838a1c5-1734085915/hackathon-boavizta-9-intelligence-artificielle.pdf 
-
-
-
-
-
-AI act 
-	⁃	4 niveaux de dzngerosité IA
-	⁃	règles
+https://boavizta.org/media/pages/blog/intelligence-artificielle-croissance-et-impacts-environnementaux/0ed838a1c5-1734085915/hackathon-boavizta-9-intelligence-artificielle.pdf
 
+AI act
+⁃ 4 niveaux de dzngerosité IA
+⁃ règles
 
 	⁃	
 
@@ -248,9 +227,6 @@ Feuille de route intelligence artificielle et transition écologique
 
 https://www.ecologie.gouv.fr/politiques-publiques/feuille-route-intelligence-artificielle-transition-ecologique
 
-
-
-
 Mes prédictions ?
 
 Je n'en fais pas.
@@ -262,79 +238,61 @@ J'emets plutôt des souhaits.
 	⁃	Des sources de confiance hors IA
 	⁃	Savoir choisir les outils adaptés face à un problème
 
-
 Des inquiétudes
 
 	⁃	Du contenu normalisé et entrainé sur lui-même. Cosanguinité de contenu
 	⁃	Des décisions prises automatiquement par des algorithmes (voiture autonome, santé, usages critiuques)
 	⁃	On fait quoi du matériel (serveur, terminaux) quand ils deviennent obsolètes ?
 	⁃	Est-ce qu'on a vraiment besoin de résoudre certains de ces problèmes?
 
-
-
-
 Green AI
 
 	⁃	Mesurer
 	⁃	Optimiser
 
-
 Optimiser
 
 	⁃	Quantization
 	⁃	No algo -> Choose adequat algo (LLM is last resort)
 	⁃	
 
-
-
-
-
-
-
-
-
-
 ## LLM ou autre chose ?
 
 Deep learning (apprentissage profond).
 IA générative
 
-
 Alternatives aux LLM selon la tâche
 
 - LLM : Grand modèle de langage
-	- usage 1
+    - usage 1
 - SLM : Petit modèle de langage
 
-
 Applications
+
 - Génération d'art
 - Ecriture assistée
 - Traduction
 - Robotique
 - Santé
 - Planification automatique
-	- 
+  - 
 - Véhicule autonome
 - Vision par ordinateur (computer vision) : compréhension d'images et vidéos
-	- Reconnaissance d'objets
-	- détection d'événements
-	- Suivi vidéo
-	- apprentissage
-	- indéxartion
-	- estimation de mouvement
-	- modelisation scene 3D
-	- restauration image
+    - Reconnaissance d'objets
+    - détection d'événements
+    - Suivi vidéo
+    - apprentissage
+    - indéxartion
+    - estimation de mouvement
+    - modelisation scene 3D
+    - restauration image
 
 ## genai-impact ecologits calculator
 
-
-
 https://huggingface.co/spaces/genai-impact/ecologits-calculator
 
 ## CTA : Rezofora
 
-
 Démarche Green IT, RGESN par ex.