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Accueil > Forum TERATEC > Ateliers > Atelier 8
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Forum TERATEC 2025 |
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Défis énergétiques et solutions durable dans le calcul haute performance et l’intelligence artificielle
Présidé par Charles Huot, Chargé du développement, Eclairion
et Victor Martin, Manager, R&D Digital Hub Paris-Saclay, TotalEnergies
Mesurer l'empreinte carbone des algorithmes d'intelligence artificielle : Une approche pratique
Par Gwenaëlle Berthier, project manager et Dimitra Politaki, Senior Research Engineer, IRT SystemX
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Comment évaluer l'impact environnemental des systèmes numériques ? Le projet Impact environnemental des technologies numériques (Projet IEN - IRT SystemX) vise à créer des outils et des indicateurs normalisés pour mesurer les impacts du cycle de vie des technologies, afin d'aider les organisations à réduire leur empreinte numérique.
Comment minimiser l'empreinte carbone et mesurer efficacement la durabilité au cours du processus d'IA ? Le cas d'utilisation de l'IEN de TotalEnergies se concentre sur l'évaluation des progrès, la recommandation d'améliorations et la fourniture d'indicateurs clés de performance. L'objectif est de fournir les meilleures pratiques en matière de durabilité, et comment comparer les performances à la consommation d'énergie ?
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Biographie : Gwenaëlle est titulaire d’un doctorat en modélisation de l’Université Pierre et Marie Curie (2007). Elle réalise ensuite plusieurs post-doctorats en France et à l’étranger (essentiellement sur la modélisation : intercomparaison, rétroactions de modèles numériques). De 2014 à 2019, Gwenaëlle travaille au sein d’une start-up travaillant sur l’assurance indicielle avec comme principale mission la quantification des risques climatiques. Son champ d'expertise couvre à la fois les modèles numériques, les données, la science des données dans différents secteurs applicatifs. Elle rejoint ensuite l’IRT en mars 2019 en tant que cheffe de projet du projet SystemX IEN. |
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Biographie : Dimitra est titulaire d’un doctorat de l’Université Côte d’Azur (INRIA, 2019), portant sur l’informatique, avec une spécialisation dans la prédiction de l’énergie solaire renouvelable et les data centers verts à l’aide de l’intelligence artificielle et de modèles stochastiques. Elle a ensuite participé activement à la gestion de projets européens, notamment dans le domaine des systèmes énergétiques (logistique de transport) et des jumeaux numériques. Son champ d’expertise couvre les modèles d’intelligence artificielle, stochastiques et d’optimisation pour soutenir le développement de solutions énergétiques durables et numériques. Elle a rejoint SystemX en 2023, où elle travaille actuellement sur l’empreinte carbone de l’IA, l’analyse du cycle de vie (ACV), les indicateurs environnementaux (KPIs) et la maintenance prédictive des batteries. Elle pilote le cas d’usage porté par TotalEnergies dans le cadre du projet IEN et contribue au programme SystemX Digital twins for complex industrial systems, Jumeaux numériques des systèmes industriels sur l’optimisation des systèmes énergétiques. |
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