Tristan Coignion
Doctorant en deuxième année
L'environnement aujourd'hui
Il faut absolument réduire les impacts du numérique
IA et Large Language Models
Large Language Model (LLM) :
Technologie d'intelligence artificielle qui génère du texte.
Large Language Models pour le code : LLMs spécialisés dans la génération du code.
Assistant de code : LLM pour le code qui s'intègre dans les outils du développeur
Aide les développeurs à créer des logiciels
IA et Large Language Models
Les IA et la consommation électrique
Licence d'Informatique à l'Université de Lille
Master Génie Logiciel à l'Université de Lille
en alternance dans une entreprise de finance
Doctorat à l'Inria et l'Université de Lille
Mon parcours
Ma thèse :
Étude de l'impact environnemental des LLMs et des assistants de code.
- Aider les développeurs à produire du code qui consomme moins d'énergie
- Étudier le gain de temps des assistants
- Étudier la consommation en ressources des assistants de code
- Réduire l'impact des assistants de code.
Mes objectifs à moyen terme
- Comprendre la performance (en temps) du code généré par LLM, afin d'éventuellement l'améliorer
- Regarder à quel point utiliser un assistant de code (comme GitHub Copilot) consomme de l'électricité
Mes objectifs à moyen terme
- Comprendre la performance (en temps) du code généré par LLM, afin d'éventuellement l'améliorer
- Regarder à quel point utiliser un assistant de code (comme GitHub Copilot) consomme de l'électricité
Merci de m'avoir écouté !
RIC 2023
By Tristan Coignion
RIC 2023
This presentation explores the use of large language models (LLMs) for code generation and the energy consumption of code assistants. It discusses research on LLMs, temperature studies, and presents the findings of the "Cold Enough" experiment. Exciting insights and future directions are shared.
