Le compromis entre la performance et le coût énergétique des algorithmes d'IA se réfère à l'équilibre entre la complexité et la précision des algorithmes d'IA et la quantité d'énergie qu'ils consomment. Des algorithmes plus complexes et précis nécessitent souvent des ressources computationnelles accrues, ce qui entraîne une consommation énergétique plus élevée. Notre objectif est de développer des algorithmes efficaces qui maintiennent une haute performance tout en minimisant leur empreinte énergétique.

L'incertitude dans les projections climatiques est principalement due à la complexité des systèmes climatiques et à la variabilité naturelle. Les modèles climatiques doivent intégrer une multitude de variables et de processus interconnectés, comme les interactions entre l'atmosphère, les océans, les glaces et la biosphère. De plus, les futurs scénarios d'émissions de gaz à effet de serre, qui dépendent des politiques mondiales et des comportements socio-économiques, introduisent une variabilité supplémentaire.

Nous utilisons des approches basées sur des ensembles de modèles, où plusieurs modèles climatiques et scénarios d'émissions sont utilisés pour produire une gamme de projections possibles. Nous appliquons également des techniques de sensibilité et d'analyse de scénarios pour identifier les principales sources d'incertitude et leur impact sur les résultats. Cela nous permet de fournir des recommandations robustes et d'aider les entreprises à développer des stratégies flexibles et résilientes.

Nous collaborons avec plusieurs universités et instituts de recherche renommés, tels que l’Université Paris Saclay, Centrale Supélec et l’institut DataIA, pour co-développer des solutions innovantes et valider nos méthodologies à travers des études conjointes et des programmes de recherche financés.