Formation IA responsable

Les impacts environnementaux de l'IA

Combien consomme réellement une requête d'IA générative ? Quelles ressources mobilise l'entraînement d'un modèle ? Cet atelier remet des ordres de grandeur fiables sur des chiffres souvent fantaisistes et identifie les leviers de réduction accessibles à votre organisation.

⏱ ½ journée (3h30) 👥 Tous publics — direction, équipes techniques, métiers 📍 Présentiel · Distanciel

Informations pratiques

Durée

½ journée (3h30)

Public cible

Tous publics — direction, équipes techniques, métiers

Tarif

Sur devis selon effectifDevis sur demande

Délai d'accès

2 à 3 semainesÀ partir de la demande

Format

Présentiel ou distancielInter ou intra-entreprise

Accessibilité

Nous contacterRéférent handicap disponible

Objectifs pédagogiques

À l'issue de cette formation, le participant sera capable de :

Compétences visées

Comprendre les ordres de grandeur de l'empreinte environnementale de l'IA (énergie, eau, métaux)
Distinguer l'impact de l'entraînement, de l'inférence et de l'infrastructure
Identifier les leviers de sobriété (Carbon Aware Computing, éco-conception, choix de modèles)
Intégrer la dimension environnementale dans l'évaluation d'un projet IA
Connaître les travaux de référence (études ADEME, rapports IEA, Shift Project)

Prérequis

Aucun prérequis
Adapté aux décideurs comme aux équipes techniques
Une curiosité pour les enjeux environnementaux suffit

Programme

Contenu détaillé

Partie 1 · 1h

L'IA, une industrie physique

Les ressources mobilisées : énergie, eau, terres rares, métaux critiques
Ordres de grandeur : entraînement d'un LLM vs requête de recherche
La chaîne de valeur de l'IA : du datacenter au terminal
Études de référence : ADEME, IEA, Shift Project, Stanford AI Index

Partie 2 · 1h

Mesurer et comparer

Les métriques disponibles : CO₂ eq, PUE, WUE, consommation GPU
Comparaison des modèles : GPT-4, Mistral, LLaMA — quelle empreinte ?
L'effet rebond : l'IA réduit-elle ou augmente-t-elle l'empreinte numérique ?

Partie 3 · 1h30

Leviers d'action et sobriété

Carbon Aware Computing : principes et mise en œuvre
Éco-conception des systèmes IA : choix du modèle, fine-tuning vs fondation
Grille d'évaluation environnementale d'un projet IA
Atelier : évaluer un cas concret apporté par les participants

Modalités pédagogiques et évaluation

Méthodes et suivi des acquis

Méthodes pédagogiques

Apports théoriques avec données chiffrées et sources vérifiables
Comparaisons concrètes entre systèmes IA
Atelier d'évaluation environnementale
Références bibliographiques fournies

Évaluation des acquis

Questionnaire de positionnement avant la formation
Atelier d'évaluation en fin de session
Évaluation de satisfaction à chaud

💡 Positionnement : un questionnaire de positionnement est envoyé avant la formation afin d'adapter le contenu au niveau et au contexte des participants. Une évaluation à chaud est réalisée en fin de session. Un suivi à froid peut être proposé à 30 jours.

Intervenant

Formateur

Jérôme Lesaffre — Fondateur de Soéthik

15 ans d'expérience en protection des données personnelles
Expert RGPD, RIA / IA Act et numérique responsable
DPO externe auprès de collectivités et d'entreprises
Formateur certifié, interventions régulières auprès de publics mixtes (juridique, technique, direction)
Veille réglementaire active : CNIL, CEPD, Commission européenne

Qualité de la formation

Indicateurs Qualiopi couverts

Cette formation est conçue en référence au Référentiel National Qualité (RNQ). Les indicateurs ci-dessous sont documentés dans notre dossier de démarche qualité.

Critère 1

Information du public — Objectifs, programme, durée, tarif, délai d'accès et résultats attendus sont publiés.

Critère 2

Objectifs et adaptation — Objectifs pédagogiques précis, public et prérequis identifiés. Positionnement avant entrée en formation.

Critère 3

Adaptation aux bénéficiaires — Questionnaire préalable, contenu adapté au contexte et au secteur du commanditaire.

Critère 4

Moyens pédagogiques — Méthodes actives, études de cas, mises en situation, évaluation des acquis en cours et en fin de formation.

Critère 5

Qualification du formateur — Jérôme Lesaffre — 15 ans d'expérience, expert RGPD/RIA/NR, veille réglementaire continue.

Critère 6

Environnement professionnel — Contenu mis à jour en continu (recommandations CNIL, délibérations CEPD, textes RIA).

Critère 7

Satisfaction et réclamations — Évaluation à chaud en fin de session. Suivi à froid à 30 jours. Procédure de réclamation disponible.