QUESTIONS A … Thomas LEDOUX, IMT Atlantique

Thomas LEDOUX est enseignant-chercheur à l’IMT Atlantique. Il a accepté de répondre à nos questions en lien avec la techno conférence Numérique Responsable – Le déclic pour un avenir durable, organisée le 13 janvier prochain  à l’IMT Atlantique, à Nantes. 

 

 

Entretien.

Pouvez-vous vous présenter ?

Je suis Thomas Ledoux, enseignant-chercheur et professeur d’informatique à IMT Atlantique. Depuis plusieurs années, je milite pour intégrer une sensibilisation au numérique responsable dans le tronc commun de la formation généraliste, une initiative qui a été concrétisée cette rentrée.

Mes recherches se concentrent sur l’empreinte carbone du Cloud computing et sur la possibilité de développer des services numériques conscients de leur consommation énergétique.

Pourquoi avez-vous souhaité contribuer à la programmation de cette techno conférence?

Avec l’essor de l’IA générative, nous assistons à une révolution technologique qui aura un coût écologique considérable. En effet, l’explosion des besoins en puissance de calcul pour l’IA menace les efforts de réduction des émissions de carbone sur lesquels je travaille actuellement. Je souhaitais aborder ce dilemme lors de votre techno conférence.

Quel est l’intérêt de l’IMT Atlantique sur le sujet de cet évènement « Numérique Responsable – Le déclic pour un futur durable » ?

Mon établissement est engagé depuis longtemps dans le domaine du numérique responsable.

Deux exemples me viennent à l’esprit :

• notre participation au projet Ecolog avec l’INR, qui visait à créer un guide open source pour aider les acteurs de l’enseignement supérieur à concevoir des formations sur le numérique responsable.
• Plus récemment, IMT Atlantique est en train de mettre la dernière main à sa politique “numérique responsable” afin de définir les engagements et ambitions de l’Ecole dans ce domaine.

Quelle est l’importance de développer des nouvelles technologies de GPU (Unités de Traitement Graphique) pour entraîner les algorithmes d’IA ?

Le développement de nouvelles technologies de GPU est essentiel pour entraîner les algorithmes d’IA pour plusieurs raisons : améliorer l’efficacité énergétique, réduire le temps d’entraînement, gérer des modèles d’IA plus complexes et explorer de nouvelles architectures de modèles.

Cependant, cela ne diminue pas nécessairement l’empreinte énergétique de ces infrastructures. Au contraire, nous allons assister à un effet rebond, ce qui va augmenter l’empreinte carbone de nos activités numériques !