• Résumé

    Votre mission est de concevoir un modèle prédictif ayant la plus faible empreinte carbone. Cette compétition est organisée dans le cadre du salon Big Data World Paris les 16 et 17 novembre 2022.

    Citation : Mamavi, O. (Sep 2022). Développer un projet data éco-responsable. https://management-datascience.org/challenges/20642/.
    L'auteur : 
    • Olivier Mamavi
       (omamavi@gmail.com) - Paris School of Business  - ORCID : https://orcid.org/0000-0002-6421-1048
    Copyright : © 2022 l'auteur. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
    Liens d'intérêts : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir connaissance de conflit d'intérêts impliqués par l'écriture de cet article.
    Financement : Le ou les auteurs déclarent ne pas avoir bénéficié de financement pour le travail mis en jeu par cet article.
    Objectifs

    Contexte

    Le numérique (ordinateurs, data centers, réseaux…) représente aujourd’hui près de 10% de la consommation d’électricité et 5 % des émissions de gaz à effet de serre au niveau mondial. Comme pour les autres secteurs de l’économie, les technologies de l’information vont devoir prendre en compte leur impact environnemental. La tendance à la surconsommation numérique n’est plus soutenable au regard de l’approvisionnement énergétique qu’elle requiert. Au-delà des discours, la sobriété numérique devient un impératif.
    La sobriété numérique désigne les changements de comportement qui permettent, notamment, une diminution des consommations d’énergie. La démarche consiste à concevoir des services numériques plus sobres et possédant une faible empreinte carbone. Une entreprise qui s’inscrit dans une démarche de sobriété numérique doit prendre en compte l’impact du stockage des données et des applications dans des serveurs distants. Elle doit également tenir compte des puissances de calcul nécessaire pour le traitement et l’exploitation des données.
    Pour apporter une réponse concrète qui permet de réduire le coût énergétique et environnemental d’un projet data, Management & Datascience organise une compétition dans le cadre du salon Big Data World du 16 et 17 novembre à Paris.

    Mission

    Vous devrez concevoir un modèle prédictif en deep learning ayant la plus faible empreinte carbone.
    Les métriques qui mesureront la consommation d’énergie du serveur nécessaire pour déployer le script sont :
    1. la puissance de l’unité centrale de traitement,
    2. la mémoire vive utilisée,
    3. l’espace de stockage mobilisé,
    4. la vitesse de calcul.
    Les meilleurs résultats seront présentés pendant le salon Big Data World Paris le 17 novembre 2022 à 10h30, lors d’une master class. Des experts scientifiques et professionnelles discuterons ces résultats pour comprendre comment développer un projet data éco-responsable.
    Modalités

    Les modalités du data challenge vont paraitre prochainement.

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