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Plan du cours

Introduction à l'IA pour la durabilité

  • Aperçu des enjeux de durabilité et du rôle de l'IA
  • Techniques clés de l'IA pour l'impact environnemental et social
  • Présentation des modèles DeepSeek appliqués à la durabilité

Application de l'IA au suivi environnemental

  • Analyse des données satellitaires et géospatiales
  • Prédiction des modèles climatiques et des événements météorologiques extrêmes
  • Suivi de la déforestation, de la pollution et de la biodiversité

IA pour la gestion durable des ressources

  • Optimisation de la consommation énergétique grâce à l'IA
  • Analyse prédictive pour la gestion de l'eau et des déchets
  • Chaîne d'approvisionnement durable pilotée par l'IA

Utilisation de l'IA pour l'impact social

  • Applications de l'IA pour la réponse aux catastrophes et la gestion de crise
  • Amélioration de la santé publique et de l'urbanisme grâce à l'IA
  • L'IA au service de la lutte contre la pauvreté et de l'accès à l'éducation

Conception de solutions d'IA pour les objectifs de développement durable (ODD)

  • Alignement des projets d'IA avec les objectifs mondiaux de durabilité
  • Études de cas d'initiatives de durabilité pilotées par l'IA
  • Développement de solutions d'IA à impact mesurable

Garantie d'une IA responsable dans les applications liées à la durabilité

  • Prise en compte des biais et des préoccupations éthiques dans les applications de l'IA
  • Confidentialité et sécurité des données dans les systèmes d'IA dédiés à la durabilité
  • Meilleures pratiques pour des solutions d'IA transparentes et équitables

Tendances futures de l'IA et de la durabilité

  • Innovations émergentes de l'IA pour la durabilité
  • Progrès en matière de modélisation prédictive et d'IA environnementale
  • Opportunités de collaboration entre les secteurs de l'IA et de la durabilité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Familiarité avec les enjeux de durabilité et environnementaux
  • Expérience en analyse et visualisation de données (recommandée mais non obligatoire)

Public visé

  • Professionnels de la durabilité intégrant l'IA dans leurs initiatives environnementales
  • Chercheurs analysant des données liées au climat et à l'impact social
  • Développeurs d'IA concevant des applications axées sur la durabilité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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