Évaluation des impacts environnementaux des méthodes d’apprentissage machine

Face aux enjeux environnementaux, nous nous devons de questionner l’utilisation toujours croissante du numérique. Hors, les outils comme Green Algorithms ou Carbontracker,  proposant des études d’impact environnementaux des calculs tels l’entraînement d’un modèle de machine learning, ne s’intéressent qu’à la consommation dynamique induite par un calcul et n’évaluent que son empreinte carbone.

Ces outils ne prennent pas en compte d’autres types d’impacts tels que l’épuisement des ressources naturelles.

Dans le but de combler ce manquement, nous développons un outil d’estimation multicritère tenant compte des impacts de production du matériel utilisé pour réaliser ces calculs.