6. Conclusion
Cet article présente un ensemble structuré et quantifié de stratégies techniques et organisationnelles visant à réduire l’empreinte carbone des systèmes d’intelligence artificielle industriels. Les cinq axes développés, éco-conception algorithmique, optimisation des infrastructures, gouvernance organisationnelle, méthodologie multicritère et analyse des effets rebond, forment un cadre cohérent et opérationnel pour les ingénieurs et les décideurs industriels.
Les principaux enseignements sont les suivants. Premièrement, les potentiels de réduction sont considérables : le cas d’étude démontre des réductions de 98 % par combinaison de mesures complémentaires, sans perte de performance au-delà des seuils métiers acceptables. Deuxièmement, les leviers les plus impactants sont la compression de modèles (facteur de 4 à 10), le choix du mix énergétique (facteur pouvant aller jusqu’à 80), et le passage...
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