Frugalité et apprentissage machine

Les méthodes d'intelligence artificielle, ou d'apprentissage machine, obtiennent aujourd'hui des performances spectaculaires dans de nombreux domaines. Cependant, l'entraînement des modèles sous-jacents s'appuie sur une consommation importante de ressources informatiques; et donc énergétiques. Pour les modèles les plus performants, ces ressources sont loin d'être négligeables.

Il devient donc important d'aller vers plus de "frugalité" et d'être capable de construire des modèles d'apprentissage sous des contraintes de ressources. Cette journée a pour but de discuter de la faisabilité de cet objectif, tant d'un point de vue technique que sociétal: comment construire des modèles avec peu de ressources tout en maintenant de bonnes performances ? et est-ce possible de dépasser certaines limites telles que celles imposées par l'effet rebond ?

A venir : Le programme complet