Nous recrutons un postdoc pour une période de 12 mois sur la thématique de l'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage profond [1,2,3]. Il s'agira de bien maitriser la littérature et les outils existants sur le sujet et de proposer de nouvelles approches permettant de systématiser cette évaluation, en particulier via des techniques d'IA.
[1] Strubell et al., Energy and Policy Considerations for Deep Learning in NLP, AAAI Conf. on AI, 2020.
[2] Henderson et al., Towards the Systematic Reporting of the Energy and Carbon Footprints of Machine Learning, JMLR, 2020.
[3] AFNOR, Référentiel général pour l'IA frugale - Mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA, Spec 2314, 2024.
Activités
- étude bibliographique sur la méthodologie d'évaluation des impacts environnementaux des modèles d'apprentissage et veille technologique sur les outils associés
- conception et réalisation d'une base de données de modèles d'apprentissage et de mesures d'impact
- développement de nouveaux outils méthodologiques pour l'évaluation des impacts
- rédaction d'articles et diffusion des résultats
Compétences
- expertise en apprentissage profond et apprentissage automatique en général
- sensibilisation à la question des impacts environnementaux de l'IA
- bonne capacité de rédaction d'articles scientifiques et de présentations orales
- ouverture sur d'autres champs disciplinaires
- bon relationnel, bonne motivation, autonomie.
Contexte de travail
Le.la chercheur.euse recruté.e travaillera en étroite collaboration avec Valentin Emiya (LIS) et Julien Lefèvre (INT), à Marseille, avec une intégration dans l'équipe QARMA du LIS.
Le.la chercheur.euse recruté.e travaillera en étroite collaboration avec Valentin Emiya (LIS) et Julien Lefèvre (INT), à Marseille, avec une intégration dans l'équipe QARMA du LIS.
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