« Intelligence artificielle frugale » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Définition ==
== Définition ==
Le micro-apprentissage automatique est une technologie essentielle de l’[[infonuagique proximale]] qui rapproche les applications de l'endroit où les données sont produites par des objets connectés, des serveurs périphériques locaux et des appareils ou dispositifs responsables de la cueillette des données, avec une consommation d'énergie extrêmement faible.
Approche générique permettant de réduire la taille des modèles et des applications d’intelligence artificielle afin de les faire fonctionner en [[infonuagique proximale] ou sur des appareils plus petits, notamment des microcontrôleurs, des objets connectés, des processeurs bon marché, des serveurs périphériques locaux ou des puces d’intelligence artificielle à faible coût et à faible consommation d'énergie.  


== Français ==
== Français ==
''' micro-apprentissage automatique '''
'''intelligence artificielle frugale'''
 
'''IA frugale'''
 
'''micro-apprentissage automatique'''
 
'''micro-apprentissage'''


== Anglais ==
== Anglais ==
Ligne 15 : Ligne 21 :
[https://www.datacamp.com/blog/what-is-tinyml-tiny-machine-learning  Source : datacamp ]
[https://www.datacamp.com/blog/what-is-tinyml-tiny-machine-learning  Source : datacamp ]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle_frugale Wikipedia - Intelligence artificielle frugale]
[https://www.ecologie.gouv.fr/presse/publication-du-referentiel-general-lia-frugale-sattaquer-limpact-environnemental-lia ''Publication du référentiel général pour l'IA frugale : s'attaquer à l'impact environnemental de l'IA et défendre la diffusion de l'IA frugale'', Gouvernement français ]
[https://www.lemagit.fr/conseil/IA-frugale-les-precautions-a-prendre-pour-bien-deployer-TinyML ''IA frugale : les précautions à prendre avant de déployer TinyML'', LeMagIT]


[[Catégorie:vocabulaire]]
[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:101]]
[[Catégorie:101]]

Version du 8 avril 2025 à 15:29

Définition

Approche générique permettant de réduire la taille des modèles et des applications d’intelligence artificielle afin de les faire fonctionner en [[infonuagique proximale] ou sur des appareils plus petits, notamment des microcontrôleurs, des objets connectés, des processeurs bon marché, des serveurs périphériques locaux ou des puces d’intelligence artificielle à faible coût et à faible consommation d'énergie.

Français

intelligence artificielle frugale

IA frugale

micro-apprentissage automatique

micro-apprentissage

Anglais

tiny machine learning

tiny ML

tinyML

Source

Source : datacamp

Wikipedia - Intelligence artificielle frugale

Publication du référentiel général pour l'IA frugale : s'attaquer à l'impact environnemental de l'IA et défendre la diffusion de l'IA frugale, Gouvernement français

IA frugale : les précautions à prendre avant de déployer TinyML, LeMagIT

Contributeurs: Arianne , Patrick Drouin, wiki