Dans cet épisode, nous poursuivons notre exploration des liens entre intelligence artificielle et transition écologique, avec le témoignage du ministère de la Culture.
Lucie Termignon, intrapreneuse du projet Compar:IA au sein de BetaGouv, présente une \"arène\" de comparaison en double aveugle dont l’objectif premier est de collecter des données en langue française et de promouvoir la diversité linguistique, tout en rendant visible l’empreinte environnementale de l’inférence. Les préférences des utilisateurs alimentent des corpus ouverts (Licence Ouverte Etalab 2.0) publiés sur data.gouv.fr et Hugging Face.
À travers cet échange, découvrez comment Compar:IA mobilise le grand public et les réseaux éducatifs (PIX, médiation numérique, ateliers « Duels de l’IA »), les choix méthodologiques de mesure d’impact, ainsi que la feuille de route : ouverture à d’autres langues européennes (pilotes en Suède, Danemark, Lituanie) et futur classement des modèles pondéré par satisfaction, empreinte et loyauté.
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