--- tags: Semaine-Entreprise, ICE --- # [Entreprise] Talan ``` Intervenant : Laurent Cervoni, Directeur de la Recherche et de l'Innovation du Groupe Talan Entreprise : Talan ``` ## Talan Talan est une entreprise de services numériques (ESN) Implémentée en France et à l'international. Partenaire Epitech/Epita ## Rappel IA Definition : Appareils faisant preuve de capacités relevant de l'intelligence humaine pour automatiser des tâches sans les programmer On distingue trois phases: - Apprentissage - Perception - Cognition L'intervenant est le responsable du comité scientifique du journal Actu IA. ![](https://i.imgur.com/kvMLV4u.png) ## IA et consommation energétique Il y a un papier qui déclare qu'une IA coûte energétiquement autant que 5 voitures durant toute leur vie. Pour inscrire l'IA dans une démarche de développement durable : - utiliser la chaleur des data center - algorithme moins gourmant en énergie Le vrai sujet = les équipements numériques dans leur ensemble (pénurie de ressources, émission de gaz à effet de serre, obsolescence programmé, extraction de ressources rares) Le numérique représenterait 3% de la consommation énergetique mondiale et 6 % en 2025. L'IA ne représente qu'une petite partie de cela. À ça, on peut ajouter l'IoT qui risque d'exploser la consommation. Les émissions du numériques sont composées : - 63 % d'utilisateur - 22 % réseau informatique - 15 % centre de données L'IA numérique a un impact énergétique lors de la phase de préparation et d'apprentissage. L'humain peut faire un premier filtrage sur le type d'algorithme à utiliser au lieu de tester tous les algorithmes pour voir le plus efficace pour un problème donné. IA pour optimiser la gestion centralisée de l'énergie des centre commerciaux. Réduction de la consommation d'energie d'environ 20%, grâce à 4 variables simples. L'IA peut aussi aider à augmenter la production d'energie renouvelable. ## Data pour l'IA Il y a de plus en plus de volume de données numériques. Explosion de la capacité des algos à gérer les données. Quelques solutions : - Transfert Learning (limiter l'entraînement en utilisant un modèle déjà entrainé, on récupère les couches d'entrée et cachées du modèle déjà entrainé et on entraine la couche de sorie) Livre conseillé : The Master Algorithm, de Pedro Domingos. ## Conclusions L'IA n'est pas la seule solution (stockage ADN par exemple, en effet toutes les données créées en 2018 équivaut à 73 gr d'ADN). L'IA n'est qu'une petite partie des dépenses énergetiques mondiales, mais peut (et doit) servir à aider à la réduction d'énergie dans le monde. ## Jobs / Offres de Stages Talan recrute principalement des doctorants. Talan Operation et Talan Solution. Mail: laurent.cervoni@talan.com