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PME et Mondialisation : jusqu’à la délocalisation ?

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Entrepreneuriat, Management international

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PME et Mondialisation : jusqu’à la délocalisation ?

Les délocalisations de PME sont un sujet très peu étudié. Il est de fait peu mis en pratique, au vu des difficultés qu’un tel choix représente. Mais les exigences de la mondialisation soulèvent de nouvelles situations de concurrence et la reconstruction géographique de nombreuses chaînes de valeur. Cela oblige certaines PME à reconsidérer leur habitude de gérer dans la proximité, pour s’adapter à des contraintes dictées par leurs clients, contraintes commerciales ou contraintes de maîtrise des coûts. Pour les PME qui ont recours à ce choix, c’est souvent complexe. L’objectif de nos travaux est d’éclairer ces décisions de délocalisation, d’une part pour en expliciter les enjeux et d’autre part, pour les rendre plus rationnelles parce que mieux documentées.

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Mots clés

coûts, délocalisation, développement., Entrepreneuriat, internationalisation, PME, Strategie

Auteur.e(s)

BOUTARY Martine
Professeur
FNEGE

MONNOYER Marie-Christine
Professeur
FNEGE

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Méthodes et évaluations des émissions CO2 des modèles d’intelligence artificielle

Malgré les performances avérées des méthodes modernes d’intelligence artificielles, peu de travaux s’intéressent aux impacts environnementaux liés à la quantité de ressources nécessaires à l’entrainement et à l’usage de ces modèles. Ceci est très alarmant, lorsqu’on sait que le réchauffement climatique est une menace majeure qui met en péril notre planète et nos sociétés. Ainsi, nous abordons globalement dans ce travail la question de la mesure de l’empreinte carbone des modèles d’intelligence artificielle. Plus précisément nous considérons le cas des modèles visant à réduire les émissions de CO2. Pour de tels modèles, nous proposons de mesurer leurs impacts négatifs (quantité CO2 émise par l’entrainement et l’usage des modèles), et leurs impacts positifs (quantité de CO2 non émise du fait de l’usage des modèles). Les évaluations réalisées démontrent que l’empreinte carbone générée par l’entrainement et l’usage des modèles d’intelligence artificielle est globalement non-négligeable. Ainsi, les nouvelles métriques que nous proposons peuvent permettre d’évaluer et de comparer l’impact environnemental de ces modèles, au-delà des métriques usuelles d’évaluation des performances prédictives.

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CUSIN Julien - IAE Bordeaux |

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