Table ronde "Quelle est l’empreinte écologique du Big Data ?"

Quelle est l’empreinte écologique du Big Data ?

Zoom webinaire (inscription gratuite mais obligatoire: https://univ-toulouse-fr.zoom....

Intervenants :

• Jean-Marc Pierson // UPS/IRIT, enseignant-chercheur spécialisé en systèmes informatiques distribués à grande échelle et problématique énergétique

• Max Halford // Data scientist spécialisé en online machine learning

• Olivier Lefebvre // ingénieur-docteur en robotique, spécialisé dans les relations entre les innovations technologiques et les transformations sociales

Discussion animée par Yann Ferguson // Icam, enseignant-chercheur spécialisé en éthique de l'IA. 

La production et la consommation de données sont en train d’exploser à l’échelle mondiale. Avec le développement du big data, les centres de données se multiplient et leur impact écologique, qui était encore minime il y a 15 ans, représente désormais environ 4% de la consommation électrique mondiale. Un data center consomme autant d’électricité que 30 000 habitants européens.

N’oublions pas les entraînements de modèles en data science ! En effet, l’entraînement des modèles de machine learning a un coût environnemental. Quel est leur impact pour l’écologie ?

Mais y a-t-il des solutions à ces problèmes ? Découvrez quelles sont les pistes à explorer pour réduire la consommation d’énergie et l’impact environnemental des centres de données et des entraînements de modèles de machine learning.

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Jean-Marc Pierson est professeur à l’Université Toulouse - Paul Sabatier et chercheur à l’IRIT. Depuis 2008 il se spécialise en systèmes informatiques distribués à grande échelle et problématique énergétique. Il fait partie d’un groupe de recherche sur l'informatique distribuée efficace sur le plan énergétique. Son objectif est de trouver les moyens de réduire l’impact écologique, économique et sociétal des clouds et des data grids.

Max Halford est data scientist et il se spécialise en online machine learning. Il a créé une librairie open-source appelée River, dédiée à l’online machine learning. Cela permet de mettre à jour le modèle plutôt que de le rentraîner « from scratch » et comme conséquence de réduire la consommation énergétique.

Olivier Lefebvre est ingénieur. Il a travaillé pendant une dizaine d'années en entreprise (Magellium, EasyMile) à la coordination de la R&D, notamment dans le domaine de la robotique. Il mène actuellement un travail de recherche sur les relations entre les innovations technologiques et les transformations sociales. Il est chargé d’enseignement en philosophie de la technique dans plusieurs écoles d’ingénieur. Il est membre du collectif de chercheurs ATECOPOL (Atelier d’Ecologie Politique de Toulouse).

Yann Ferguson est sociologue et enseignant-chercheur à l’Icam – site de Toulouse. Il consacre une large partie de ses travaux à l'éthique de l'IA et ses effets sociétaux. Depuis juillet 2020, il fait partie du groupe consacré au futur du travail, au sein du PMIA (partenariat mondial pour l’intelligence artificielle). Le PMIA est une initiative internationale et multipartite visant à guider le développement et l’utilisation responsables de l’IA dans un esprit de respect des droits de l’Homme, d’inclusion, de diversité, d’innovation et de croissance économique.

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*Conférence organisée dans le cadre de la formation Certificat "Sciences des données et Big Data"