IA
17 ressources du numérique responsable classées dans le thème « IA », sélectionnées et vérifiées par l'Institut du Numérique Responsable.
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IA
Adversarial robustness toolbox
Bibliothèque Python pour la sécurité de l'apprentissage automatique. ART fournit des outils qui permettent aux développeurs et aux chercheurs de défendre et d'évaluer les modèles et les applications d'apprentissage (ML) contre les menaces adverses. ART prend…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Aequitas Framework
aequitas est une boîte à outils open-source de vérification des biais et de ML équitable destinée aux scientifiques des données, aux chercheurs en apprentissage automatique et aux décideurs politiques. L'objectif de ce paquetage est de fournir un outil facile…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Ai fairness 360 (aif360)
Bibliothèque open-source regroupant des techniques pour détecter et atténuer les biais dans les modèles d'apprentissage automatique tout au long du cycle de vie des applications d'IA. Le package AI Fairness 360 est disponible en Python et R.
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Anatomie d'une ai
Anatomie des systems AI par le biais de cartes interactives pouvant faire reference dans le cas de la mesure et ou de l'ACV d'une AI
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Artificial Intelligence Index Report (2023)
Rapport de Stanford University
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Carbontracker
Carbontracker est un outil de suivi et de prédiction de la consommation d'énergie et de l'empreinte carbone des modèles d'apprentissage (IA)
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
claude-carbon
Extension open source qui affiche l'empreinte carbone d'une session Claude Code directement dans la barre d'état du terminal : coût, consommation du quota et grammes de CO₂ émis, mis à jour en continu. Rend visible l'impact d'un usage quotidien de l'IA…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
EcoLogits
Bibliothèque Python open source qui estime la consommation d'énergie et l'empreinte environnementale des appels aux modèles d'IA générative (OpenAI, Anthropic, Mistral, Google, Hugging Face…). S'ajoute au code existant et rend les impacts visibles à chaque…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Ethics guidelines for trustworthy ai
Lignes directrices en matière d'éthique pour une IA digne de confiance
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Etude de cas sur l'IA en Europe
Rapport sur les impacts environnementaux du numérique en Europe (= études de cas sur l'IA, l'IoT, le Cloud, etc)
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Green-ai
Le Green AI Standard vise à développer une norme et à sensibiliser aux meilleures pratiques environnementales dans la recherche et le développement de l'IA
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Impact'IA (SNCF)
Calculateur d'empreinte environnementale des grands modèles de langage, accompagné d'un document de méthodologie détaillé. Couvre 30 modèles d'IA générative de Google, Anthropic, OpenAI et Mistral, et restitue émissions de gaz à effet de serre, consommation…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Interpretable machine learning
Un guide pour comprendre les modèles de la boîte noire.
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Ml co2 impact
Calcul de l’impact carbone, uniquement pour le cas d’utilisation particulière du machine learning.
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
MOOC IA Responsable (Académie NR)
Formation d'une heure sur les enjeux éthiques, environnementaux et de gouvernance de l'intelligence artificielle. Proposée par l'Académie NR de l'INR.
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
Tfjs-models
Ce référentiel héberge un ensemble de modèles pré-entraînés qui ont été portés vers TensorFlow.js. Les modèles sont hébergés sur NPM et unpkg afin qu'ils puissent être utilisés dans n'importe quel projet prêt à l'emploi. Ils peuvent être utilisés directement…
Lien vérifié le 15/08/2026
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IA
The turing way
he Turing Way est un manuel de Data Science reproductible, éthique et collaborative. Nous impliquons et soutenons une communauté diversifiée de contributeurs pour rendre la science des données accessible, compréhensible et efficace pour tous. Notre objectif…
Lien vérifié le 15/08/2026