Stratégies de distribution des données pour un apprentissage frugal et soucieux de l'empreinte carbone avec des sources d’énergie hétérogènes.

Le Laboratoire d’Informatique, Systèmes, Traitement de l’Information et de la Connaissance (LISTIC) est une Unité de Recherche (UR) de l’Université Savoie Mont Blanc (USMB), reconnue depuis 2003 par le Ministère en tant qu’équipe d’accueil (EA3703). Son projet scientifique se concentre sur l’apprentissage automatique et la fusion d’information ainsi que sur les réseaux et les systèmes. Ses travaux portent sur la modélisation, la spécification et le développement de théories, d’algorithmes et de systèmes pour extraire et gérer les connaissances, notamment dans les domaines de l’observation de la Terre et du comportement humain.

Objectif du stage d'une durée de 3 à 6 mois : Réduction de l'empreinte carbone de l'apprentissage automatique distribué

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique distribué est devenu une approche incontournable pour traiter de grandes quantités de données. Cependant, cette pratique s'accompagne d'un coût énergétique considérable, notamment en termes d'empreinte carbone. Ce stage vise à concevoir un outil capable d'évaluer cet impact environnemental et de proposer des stratégies d'optimisation pour rendre ces systèmes plus durables.

Ce stage orienté recherche se déroulera dans le laboratoire de recherche en informatique LISTIC sur le site d'Annecy.

Les missions du stagiaire consisteront à :

Analyse de l'état de l'art : Étude des recherches existantes sur l'impact environnemental des systèmes d'apprentissage automatique et identification des méthodologies et des outils actuels pour l'optimisation de leur empreinte carbone.

Amélioration d'un outil de simulation : Extension des fonctionnalités d'un outil existant pour intégrer le calcul de l'empreinte carbone des systèmes distribués et prise en compte des paramètres clés tels que la localisation des serveurs et le mix énergétique régional.

Développement d'algorithmes d'optimisation : conception d'algorithmes pour répartir les données de manière optimale, en minimisant l'empreinte carbone.

Pour plus d'information sur ce stage, veuillez vous rendre sur le lien suivant : https://projects.listic.univ-smb.fr/emploi/stage/2025_Stage_GREENER.pdf

• Appétence pour la recherche
• Connaissance en système distribué, réseau, et en optimisation
• Connaissance en Apprentissage.