Uma formação em IA pode ensinar a produzir mais. Esta propõe, antes de mais, olhar para os recursos mobilizados por essa produção. O curso online «Les défis de l’IA frugale», desenvolvido pelo Inria e pelo MIAI Cluster IA, está disponível em francês de 4 de novembro a 31 de dezembro de 2026, segundo a página de autoformação do MIAI. A inscrição na FUN é gratuita e obrigatória.
O seu interesse vai além da questão do preço de uma assinatura. Uma fatura mais baixa não constitui, por si só, uma medida da pegada ambiental. Para comparar duas soluções, é preciso saber que serviço prestam e o que é tido em conta no cálculo. É esta forma de colocar as questões que pode tornar a formação útil para estudantes, equipas digitais ou utilizadores curiosos.
Um percurso acessível, com alguns conhecimentos de base recomendados
A ficha do curso na FUN anuncia uma duração de cinco semanas e recomenda conhecimentos científicos ou matemáticos ao nível pós-secundário. O percurso inclui cinco partes, das quais as quatro primeiras constituem o tronco comum sujeito a avaliação. Está disponível, mediante pedido, um Open Badge para quem obtiver pelo menos 70 % de respostas certas nos questionários.
Os vídeos têm legendas em francês e transcrições descarregáveis. O programa vai do ecossistema digital à avaliação ambiental, passando depois pelas alavancas técnicas de eficiência e por uma reflexão sobre o lugar da IA. Inclui recursos, atividades, um fórum e webinários anunciados com especialistas.
Estas características descrevem a oferta pedagógica. Não garantem que cada participante saiba, no final do percurso, realizar sozinho uma auditoria completa de um serviço industrial. O badge atesta um resultado nos questionários do curso; não certifica a frugalidade de um software ou de uma empresa.
Começar pela tarefa, em vez de pelo modelo
Para abordar o tema de forma concreta, pode escolher-se uma utilização que se conheça: classificar pedidos, encontrar uma informação ou resumir documentos. A pergunta inicial passa então a ser: de que resultado precisamos? Esta proposta de trabalho permite evitar a comparação entre ferramentas que não prestam o mesmo serviço.
Um exemplo fictício ilustra a ideia. Uma associação quer organizar mensagens em quatro categorias. Antes de escolher o modelo mais complexo, pode analisar a informação disponível e o nível de erro aceitável. Se as mensagens já tiverem uma etiqueta fiável, uma regra simples pode ser suficiente para uma parte da classificação. Se as formulações forem ambíguas, a avaliação deverá incidir nesses casos difíceis.
Não se trata de afirmar que as regras substituem sempre a IA. Trata-se de comparar respostas a uma necessidade definida. Uma ferramenta menos exigente em recursos, mas incapaz de realizar a tarefa, não é uma solução satisfatória; uma ferramenta eficaz, utilizada sem necessidade, também não é automaticamente um progresso.
Medir exige definir um âmbito
O curso anuncia uma abordagem baseada no ciclo de vida dos equipamentos e dos serviços. Esta expressão convida a olhar para além da resposta apresentada no ecrã. Numa comparação, a primeira exigência é, por isso, explicar o que se contabiliza e o que se deixa de fora.
Um número isolado pode impressionar e, ainda assim, ser pouco útil. Corresponde a uma operação, a um utilizador ou a um período inteiro? O resultado diz respeito a um teste pontual ou a uma utilização repetida? Sem estas precisões, dois números aparentemente comparáveis podem descrever situações diferentes.
Uma equipa que frequente a formação pode manter um pequeno registo de perguntas: tarefa analisada, resultado esperado, dados disponíveis, pressupostos e limites. Este registo não é uma calculadora de pegada. Prepara uma avaliação mais rigorosa, sobretudo quando um prestador não comunica um dado necessário.
Já existe um quadro para organizar esta reflexão
O referencial geral para a IA frugal apresentado pela Ecolab e pela AFNOR foi publicado em junho de 2024. O ministério descreve-o como um quadro voluntário que associa uma metodologia de avaliação em várias categorias de impacto a boas práticas. Não se trata, portanto, simplesmente de atribuir uma cor «verde» a um produto.
Para quem está a descobrir o tema, esta complementaridade é útil: uma formação ajuda a compreender os conceitos, enquanto um referencial estrutura as questões a tratar num projeto. A existência destes recursos não substitui, contudo, os dados sobre o serviço analisado nem o trabalho de análise.
Também é possível distinguir o progresso técnico da decisão de utilização. Reduzir os recursos necessários a uma operação responde a uma questão; decidir quantas vezes essa operação é útil coloca outra. O programa do MOOC inclui precisamente os limites da eficiência entre os seus temas. Não promete uma redução universal, expressa em percentagem, para todos os sistemas.
O que se pode esperar razoavelmente do curso
O objetivo mais concreto é terminar com melhores perguntas, um vocabulário mais preciso e maior capacidade para analisar as afirmações dos fornecedores. «Mais barato», «mais rápido» e «com menor impacto» não são três expressões intercambiáveis.
Antes de se inscrever, o leitor pode consultar o programa detalhado e verificar se os conhecimentos de base recomendados são adequados. Durante o percurso, trabalhar num caso real, mas limitado, ajudará a relacionar os conceitos com uma decisão. No final, as zonas de incerteza também terão valor: saber o que falta para chegar a uma conclusão faz parte de uma avaliação honesta.
Fotografia ilustrativa: um posto informático de escritório, sem ligação particular às instituições organizadoras do curso.
