Framamia

+ Impacts positifs

• Encourage l’usage d’une IA lightweight qui consomme moins d’énergie que les modèles massifs.

• Réduit la dépendance aux infrastructures très énergivores des géants du cloud.

• Favorise des pratiques numériques plus sobres (réduction du stockage, calcul local, modèles petits).

• Sensibilise la population aux impacts réels de l’IA : électricité, métaux, data centers → peut orienter vers des usages modérés.

− Impacts négatifs

• Toute IA reste consommatrice d’énergie et de matériel → ne régule pas totalement

• Effet rebond : une IA plus légère → plus accessible → plus utilisée → potentiellement plus de consommation totale.

• Risque que des organisations adoptent Framamia en plus des IA existantes (surcouche), et non à la place.

• Besoin de serveurs dédiés ou d’infrastructures locales (même si plus petits évidemment)

+ Impacts positifs

• Favorise l’autonomie numérique : en cas de crise (coupure réseau, géants inaccessibles), les modèles légers fonctionnent localement.

• Réduit la dépendance technologique aux acteurs extérieurs ce qui implique une meilleure souveraineté numérique.

• Modèle plus simple donc plus facilement maintenable.

• Décentralisation : possibilité d’hébergements multiples donc meilleure robustesse si un « nœud » est cassée.

• Diminution dépedance : avec l’habitude d’utiliser une IA frugale, (et la réduction de son utilisation aussi), la population est moins touchée si elle doit réduire la surface du numérique (puissance...) ou la disponibilité Internet (IA en Intranet)...

− Impacts négatifs

• L’IA reste dépendante d’approvisionnements en matériel électronique, souvent importé (d’un très grand nombre de pays) et vulnérable en cas de crise.

+ Impacts positifs

• L’apartenance à une communauté contributive permet une mobilisation collective forte en cas de besoin .

• Le projet permet, par le biais d’une éducation accessible à tous, à la population de réagir face aux problèmes liés à l’IA : permet de sortir de la dépendance aux technologies de ce type.

− Impacts négatifs

• Les petits modèles peuvent être moins performants sur des tâches critiques (analyse de données massives, ...)

• Ne permet pas de rester "à jour" dans la course à l'innovation (ce qui peut augmenter parfois le temps de réaction du pays car il n'aura pas le même stade d'avancées techniques que d'autres)

+ Impacts positifs

• Le monde du logiciel libre encourage la collaboration internationale (partage de code, contributions, formations).

• Permet aux pays alliés de mutualiser des outils communs et de capitaliser des retours d’expérience (archipélisation)

• Facilite l’interopérabilité des systèmes: mêmes modèles légers, standards ouverts.

• Peut être un acteur de diplomatie technologique : montrer qu’un pays mise sur l’éthique et la low-techisation .

− Impacts négatifs

• Certains pays amis pourraient préférer des solutions propriétaires ce qui amène un risque de tensions ou d’incompréhension.

• Le choix du libre peut être perçu comme un “retrait” des écosystèmes mondialisés dominés par les grandes entreprises, ne plaisant donc pas aux géants des grandes puissances (Etats Unis,...)

• Peut amener à des tensions car on n'exploite plus/ne dépend plus des ressources des autres pays amis.

+ Impacts positifs

• IA indépendant permet moins de risques d’espionnage, de surveillance, ... (protection des utilisateurs)

• Peut renforcer l’indépendance technologique face à des adversaires dominants dans l’IA.

• Permet de maîtriser son propre modèle informationnel, linguistique et culturel en cas de rupture.

− Impacts négatifs

• Les adversaires pourraient « profiter » du code libre pour analyser les stratégies, les données utilisées, ...

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