Transparence et accès aux couts énergétiques de l’IA

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Transparence et accès aux couts énergétiques de l’IA
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Dans son TED Talk, Sasha Luccioni souligne un angle mort démocratique fondamental : l’opacité entourant la dépense énergétique et l’empreinte carbone des modèles d’IA empêche les publics d’orienter leurs choix technologiques de manière informée. L’enjeu n’est pas seulement environnemental, mais épistémique : sans indicateurs traçables et accessibles, il est difficile pour les usager.ères de faire des choix éclairés.

Face à ce constat, Luccioni initie un renversement concret du récit : elle fonde le AI Energy Score Project. Avec son équipe, elle teste une centaine de modèles en libre accès pour la génération de textes et d’images, afin de leur attribuer un score comparatif fondé sur leur consommation énergétique réelle. Ce geste ne produit pas seulement un indicateur technique : il effectue un déplacement narratif, transformant l’impact carbone de l’IA — jusque-là relégué à un discours global et abstrait — en un objet mesurable et comparable par le public.

En donnant aux publics les moyens d’interpréter eux-mêmes l’échelle écologique des modèles, Luccioni défend une IA dont la responsabilité carbone ne serait plus un récit abstrait, mais une information concrète permettant la délibération collective et la diversification de l’innovation au-delà des seules grandes corporations technologiques.
Le contenu à relier (ressource physique, actant, conceptuelle)
We're Doing AI All Wrong. Here's How to Get it Right
Ressource(s) associée(s) (ressource physique, actant, conceptuelle)
AI Energy Score
How AI uses our drinking water
Climate Change AI (CCAI)
AlphaEarth Foundation
E-mail de la personne ayant créé cette relation / annotation
Julie-Michèle Morin

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