CONTEXTE

L'apprentissage automatique est un des domaines les plus consommateurs d'électricité avec un développement en forte croissance, ce qui a un fort impact négatif sur la crise climatique. A partir de ce constat alarmant, « quelle position doit on adopter lorsque l'on travaille dans ce secteur ? »

Fort du succès des éditions 2022, 2023 et 2024 des JRAF, nous avons le plaisir de renouveler l'évènement en novembre 2025 avec un focus "Au delà de l'efficacité".

Les JRAF ont pour vocation de faire le point entre nous, chercheurs en optimisation/apprentissage, théoriciens ou expérimentateurs, pour présenter nos travaux, les discuter, débattre et échanger autour de nos réflexions.

INSCRIPTION

Gratuite, mais nécessite de s'enregistrer en suivant ce lien d'inscription. Merci de respecter la consigne pour pouvoir nous organiser au mieux et vous réserver le meilleur accueil.

PROGRAMME

MERCREDI 26/11/2025

Mesurer l’IA : du token aux activités humaines

Objectif : comprendre comment mesurer l’empreinte énergétique, hydrique et matérielle de l’IA, depuis le code jusqu’à l’échelle système, en reliant mesures locales, modèles estimatifs et logiques de cycle de vie.

• Accueil par un lunch à partir de midi
• 13h30 - 14h30 : Mesurer l’IA dans sa globalité : périmètres, limites et ACV IA.
• Poser les bases conceptuelles et méthodologiques de la mesure à l’échelle global.
• Périmètres d’analyse : modèle, service, usage, écosystème.
• Positionnement de l’ACV IA et articulation avec la future Spec AFNOR « ACV numérique ».
• Cycle de fabrication.
• Premiers enseignements des études d'impact de Gemini - Google et Mistral.
• Discussion croisée sur les approches et leurs limites.
• Intervenants :
  • Mistral (à confirmer), Danilo Carastan dos Santos.
• 14h30 – 15h00 — Mesurer l’impact de l’inférence
  • Estimer l’impact de l’inférence à partir de bibliothèques de mesure.
  • Comparer un déploiement local en edge sur carte Orin et sur GPU en datacenter.
  • Intervenant :
    • Djoser Simeu
• 15h00 – 15h20 - Défis d'une gouvernance mondiale de l'IA
  • Intervenante : 
    • Marie-Fleur Simmet.
• 15h20 – 15h40 - Pause
• 15h40 – 16h40 - Mesure instrumentée et modélisée : de l’expérience aux outils.
  • Objectifs : Confronter les approches empiriques et modélisées.
  • Comprendre les mécanismes instrumentaux et leurs limites.
  • Protocoles d’étalonnage, incertitudes, attribution des consommations.
  • Présentation croisée des outils : GreenAlgorithms (modélisé-amont), CodeCarbon (instrumenté-embarqué), Ecologits (modélisé-aval), Alumet (mesures in situ).
  • Hypothèses, méthodes de calcul, facteurs d’émission, limites et divergences.
  • Intervenants :
    • Loïc Lannelongue,  Guillaume Raffin, Samuel Rincé (en visio), Amine Saboni.
• 16h40 – 17h30 - Table ronde : quelle mesure pour demain ?
  • Objectif : Interroger la quantification.
  • Bonnes pratiques pour des mesures crédibles et reproductibles.
  • Standard unifié ou diversité d’approches ?
  • Que reste-t-il à mesurer : eau, matérialité, obsolescence, contre-mesures ?
  • Comment faire évoluer la quantification vers une approche systémique ?
  • Participants :
    • les intervenants des sessions précédentes.
    • Modération : Ana Semedo.
• 17h30 - 18h00
  • Christoph Becker: The insolvent.
• 18h00 - Clôture festive -- Conclusion et échanges informels devant un buffet.

 JEUDI 27/11/2025 :

• 8h30-9h30 : Discours d'ouverture conjoint avec la 4ème édition des Open Science Days, IA et Science Ouverte suivi de l'exposé de :
  • Thomas Moreau (Inria)
    Reproducibility and frugality in AI benchmarking: lessons from Benchopt
    
• Pause (commune)
• 10h00-12h30 : Contributions techniques
• Mohamed Chahlal, S. Bouchenak, S. Ben Mokhtar, The cost of decentralized Federated Learning: A survey.
• E. Galvez, A. Munier-Kordon, A. Cassagne, M. Bouyer, Benchmark deep learning convolutions on energy-constrained CPUs.
• J. Anselmi, B. Gaujal, K. Goettlieb, Leveraging statistical information to minimize energy consumption at run-time.
• Pause
• M. Guidez, S. Duffner, Y. Alpou, O. Roth, C. Garcia, ERDE: Entropy-regularized distillation for early-exit.
• Ahmed Hamdi, Knowledge distillation beyond compression: towards frugal and adaptable AI.
• M. Mimouni, JC. Moissinac, Perspectives pour l’exploitation des graphes de connaissance.
• P.K Nguyen, Handling heterogeneous, noisy and scarce data for robust PHM solutions.

• 12h30-13h30  : lunch
• 13h30-14h20 : Session « carte blanche »
  • Bogdan Robu - Questions sur la diminution de la consommation de l’IA.
  • Valentin Girard - désescalade du numérique, le cas de l’IA.
  • Présentation du MOOC Efelia/Inria « IA frugale ».
• 14h20-16h00 : table ronde « L’IA au delà de l’efficacité » 
  
  • Alice Drahon, Marina Reyboz, Ana Semedo
  • Modération : Laurent Lefèvre.

COMITES ET INFORMATIONS DE CONTACT

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SPONSORS

Date limite de soumissions :

10 Octobre 2025

LIEU :

       MACI, domaine universitaire, 38400 Saint-Martin-d'Hères

Date du colloque :

26 et 27 novembre 2025