Una formazione sull’IA può insegnare a produrre di più. Questo corso propone innanzitutto di guardare a ciò che tale produzione richiede. Il corso online «Les défis de l’IA frugale», realizzato da Inria e dal MIAI Cluster IA, è disponibile in francese dal 4 novembre al 31 dicembre 2026, secondo la pagina di autoformazione del MIAI. L’iscrizione su FUN è gratuita e obbligatoria.
La sua utilità va oltre la questione del costo di un abbonamento. Una bolletta più leggera non è, da sola, una misura dell’impronta ambientale. Per confrontare due soluzioni bisogna sapere quale servizio offrono e che cosa viene preso in considerazione nel calcolo. È questo modo di impostare le domande che può rendere la formazione utile a studenti, team digitali e utenti curiosi.
Un percorso accessibile, con alcune conoscenze di base consigliate
La scheda del corso su FUN indica una durata di cinque settimane e consiglia conoscenze scientifiche o matematiche di livello post-secondario. Il percorso comprende cinque parti, di cui le prime quattro costituiscono il programma comune oggetto di valutazione. Su richiesta, è possibile ottenere un Open Badge a partire dal 70 % di risposte corrette ai quiz.
I video sono corredati di sottotitoli in francese e trascrizioni scaricabili. Il programma spazia dall’ecosistema digitale alla valutazione ambientale, per poi affrontare le leve tecniche per migliorare l’efficienza e una riflessione sul ruolo dell’IA. Comprende risorse, attività, un forum e webinar annunciati con esperti.
Queste caratteristiche descrivono l’offerta formativa. Non garantiscono che, al termine del percorso, ogni partecipante sarà in grado di realizzare da solo un audit completo di un servizio industriale. Il badge attesta un risultato nei quiz del corso; non certifica la sostenibilità di un software o di un’azienda.
Partire dal compito, anziché dal modello
Per affrontare il tema in modo concreto, si può scegliere un caso d’uso che si conosce: classificare richieste, trovare un’informazione o riassumere documenti. La domanda iniziale diventa allora: quale risultato è necessario? Questo approccio consente di evitare confronti tra strumenti che non offrono lo stesso servizio.
Un esempio ipotetico lo illustra. Un’associazione vuole suddividere i messaggi in quattro categorie. Prima di scegliere il modello più grande, può esaminare le informazioni disponibili e il livello di errore accettabile. Se i messaggi hanno già un’etichetta affidabile, per una parte della classificazione può bastare una regola semplice. Se le formulazioni sono ambigue, la valutazione dovrà concentrarsi su questi casi difficili.
Non si tratta di affermare che le regole sostituiscano sempre l’IA. Si tratta di confrontare le risposte a un’esigenza definita. Uno strumento meno esigente in termini di risorse ma incapace di svolgere il compito non è una soluzione soddisfacente; allo stesso modo, uno strumento efficiente usato senza necessità non è automaticamente un progresso.
Misurare richiede di definire un perimetro
Il corso annuncia un approccio basato sul ciclo di vita delle apparecchiature e dei servizi. Questa espressione invita a guardare oltre la sola risposta visualizzata sullo schermo. In un confronto, la prima cosa da fare è quindi spiegare che cosa si conta e che cosa si esclude.
Un dato isolato può essere impressionante e, allo stesso tempo, poco utile. Si riferisce a un’operazione, a un utente o a un intero periodo? Il risultato riguarda una prova occasionale o un uso ripetuto? Senza queste precisazioni, due numeri apparentemente confrontabili possono descrivere situazioni diverse.
Un team che segue la formazione può tenere un piccolo quaderno con alcune domande: compito esaminato, risultato atteso, dati accessibili, ipotesi e limiti. Questo quaderno non è un calcolatore dell’impronta. Prepara a una valutazione più approfondita, soprattutto quando il fornitore non comunica un dato necessario.
Esiste già un quadro di riferimento per strutturare questa riflessione
Il referenziale generale per l’IA frugale presentato da Ecolab e AFNOR è stato pubblicato nel giugno 2024. Il ministero lo descrive come un quadro volontario che combina una metodologia di valutazione su diverse categorie di impatto e buone pratiche. Non si tratta quindi semplicemente di assegnare a un prodotto un bollino «verde».
Per chi si avvicina per la prima volta al tema, questa complementarità è utile: una formazione aiuta a comprendere i concetti, mentre un referenziale struttura le questioni da affrontare in un progetto. La presenza di queste risorse, tuttavia, non sostituisce né i dati sul servizio esaminato né il lavoro di analisi.
È inoltre possibile distinguere il progresso tecnico dalle decisioni sull’uso. Ridurre le risorse necessarie per un’operazione risponde a una domanda; decidere quante volte quell’operazione sia utile ne pone un’altra. Il programma del MOOC include proprio i limiti dell’efficienza tra i temi trattati. Non promette una riduzione universale, espressa in percentuale, per tutti i sistemi.
Che cosa ci si può ragionevolmente aspettare dal corso
L’obiettivo più concreto è acquisire domande migliori, un vocabolario più preciso e una maggiore capacità di esaminare le affermazioni dei fornitori. «Meno costoso», «più veloce» e «con un impatto minore» non sono tre espressioni intercambiabili.
Prima di iscriversi, si può consultare il programma dettagliato e verificare di possedere le conoscenze di base consigliate. Durante il percorso, lavorare su un caso reale ma circoscritto aiuterà a collegare i concetti a una decisione. Alla fine, anche le aree di incertezza avranno valore: sapere che cosa manca per arrivare a una conclusione fa parte di una valutazione onesta.
Foto illustrativa: una postazione informatica da ufficio, senza particolari legami con gli istituti che organizzano il corso.
