Une IA sobre et efficace : Siba Haidar, enseignante chercheuse de l’ESIEA intervient au GreenTech Forum 2025

Le GreenTech Forum 2025, salon phare du numérique durable, à lieu les 4 et 5 novembre 2025, Palais des Congrès de Paris, France, consacre une session inédite à l’« IA sobre et efficace ». Parmi les intervenants, Siba Haidar, enseignante‑chercheuse en informatique à l’ESIEA, présentera la conférence intitulée « Vers une IA sobre et efficace : modèles réduits, bio-inspiration, intelligence embarquée et open source au service d’un numérique soutenable ».

Cette session met en avant la nécessité de repousser les limites technologiques en faveur de la sobriété numérique : on y prône des architectures légères, l’edge computing et l’open source, ainsi que l’adoption de nouveaux langages et standards ouverts (comme Rust et RISC‑V). Le programme souligne que, pour concevoir des IA moins énergivores, il faut repenser en profondeur l’architecture des systèmes et des modèles.

Thématiques clés : sobriété, edge computing et technologies ouvertes

Les travaux présentés au GreenTech Forum insistent sur les liens entre ces innovations techniques et les enjeux du numérique responsable. Par exemple, l’edge computing, qui consiste à traiter les données directement à la source, fait diminuer la latence et réduit le besoin de transferts vers des serveurs distants, ce qui contribue à limiter la consommation énergétique globale. Cette approche locale du calcul permet en outre une meilleure gouvernance des données sensibles. Comme l’explique une étude récente, un cloud centralisé présente des coûts énergétiques souvent prohibitif et soulève des questions de souveraineté des données ; à l’inverse, le edge computing concilie « performance, sécurité et responsabilité environnementale » dans l’IA.

Un autre levier pour rendre l’IA plus responsable repose sur le choix des outils de développement. Par exemple, le langage Rust permet de concevoir des logiciels à la fois performants et économes en ressources, tout en réduisant les erreurs informatiques. De leur côté, les processeurs construits selon l’architecture RISC‑V, libre et ouverte, sont pensés pour consommer moins d’énergie, notamment dans les appareils connectés et les centres de données. Ces technologies, souvent issues du monde open source, favorisent des solutions plus transparentes, modulables et durables, tout en renforçant notre autonomie numérique.

Tous ces sujets, modèles réduits, bio-inspiration pour des architectures neuronales éco‑efficaces, IA embarquée (edge AI), logiciels libres s’inscrivent dans un objectif commun de sobriété numérique. Ils sont au cœur des travaux sur le numérique responsable et la performance environnementale du secteur informatique. Le GreenTech Forum encourage la mutualisation de bonnes pratiques : l’émergence de modèles d’IA compacts et de systèmes open source favorise la maîtrise de l’impact environnemental de l’IA, en lien direct avec les enjeux RSE et bas-carbone.

Expertise en IA responsable et réduction des biais

Siba Haidar est aussi reconnue pour son expertise sur l’IA responsable. Elle a co-signé une étude internationale sur les biais algorithmiques qui fait aujourd’hui référence. Publiée en septembre 2024 dans le Journal of Computer Science and Technology, cette recherche se demandait comment concevoir une intelligence artificielle « capable d’être performante tout en réduisant les biais discriminatoires, notamment sexistes et raciaux ». En effet, les systèmes d’IA peuvent reproduire ou amplifier des inégalités présentes dans les données d’entraînement (reconnaissance faciale moins fiable pour certaines populations, recommandations biaisées, etc.).

Pour répondre à ces défis éthiques, l’équipe de chercheurs dirigée par Siba Haidar explore notamment l’apprentissage fédéré. Ce mode d’entraînement décentralisé permet de travailler sur plusieurs ensembles de données dispersées sans les centraliser, ce qui limite « l’exposition et la manipulation des informations sensibles ». Dans leur article, les auteurs proposent une nouvelle architecture dite « Diff Gated », combinant techniques de super-convergence et transfert d’apprentissage, qui optimise la détection d’événements (par exemple la violence sur vidéo) tout en raccourcissant le temps d’entraînement.

Les résultats sont prometteurs : l’étude démontre qu’il est possible d’obtenir de meilleures performances qu’avec les méthodes classiques, tout en limitant les biais discriminatoires. Autrement dit, une IA plus performante et éthique et donc plus durable est envisageable. Ces travaux illustrent concrètement comment l’intelligence artificielle durable passe par des techniques innovantes (apprentissage fédéré, modèles optimisés) et par une remise en question de la collecte massive des données.

ESIEA et The Shift Project : vers un numérique bas-carbone

Cette dimension sociétale est au cœur de l’engagement de l’ESIEA. L’école d’ingénieurs est partenaire de The Shift Project, think tank dédié à la décarbonation, et elle intègre dans ses enseignements les enjeux de sobriété énergétique et numérique responsable. À titre d’exemple, Siba Haidar a contribué aux travaux du Shift Project sur l’empreinte écologique de l’IA. Elle siège au comité de rédaction du rapport « Quelles infrastructures numériques pour un monde décarboné ? » (2025), qui analyse notamment l’impact des centres de calcul et des IA génératives sur le climat.

Dans ce cadre, elle prône une IA frugale : des modèles plus compacts et optimisés, reposant sur des infrastructures énergétiquement propres. Elle a présenté la « Boussole de l’IA » du Shift Project, un outil d’évaluation permettant de mesurer l’impact énergie-climat de chaque projet d’IA.

L’idée est claire : chaque technologie doit être pensée en fonction de son utilité réelle et de sa responsabilité environnementale. L’ESIEA forme ainsi les futurs ingénieurs à concevoir des systèmes conscients de leurs limites physiques et écologiques, transformant le défi climatique en opportunité d’innovation responsable.

Vers une transformation numérique soutenable

Au-delà de l’intervention de Siba Haidar, cette session du GreenTech Forum illustre les dynamiques en marche pour rendre l’intelligence artificielle plus soutenable. Entre recherche appliquée, technologies légères, open source et initiatives collectives comme The Shift Project, les pistes convergent vers un numérique sobre et maîtrisé.

L’engagement de profils comme celui de Siba Haidar montre que performance technologique et responsabilité environnementale peuvent aller de pair. L’intelligence artificielle durable n’est plus une utopie, mais une voie réaliste où innovation et sobriété se rejoignent.