Master’s internship “Environmental assessment of machine learning by life cycle analysis” - Saint-Étienne

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Internship
Localisation Saint-Étienne, France
Learning
Partial remote possible
600 - 600€ (Monthly)
Posted on 01-20-2022
Start : April 2022
> End : September 2022

Mines Saint-Etienne

Stage recherche de fin d'étude en Économie Circulaire. Analyse et développement d’indicateurs en économie circulaire. Approche multi-échelles

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The mission of this structure is to help companies and citizens improve their environmental and social impact. For example, CSR consulting, training, raising awareness of transition issues, media, etc.

More information
  • Website
  • Public institution
  • Between 250 and 2000 employees
  • Learning
Impact study
Mines Saint-Etienne did not yet communicate its impact measurement.
Labels and certifications
This structure did not communicate to us the labels or certifications that it was able to obtain.
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Ce stage s’inscrit dans un Atelier Thématique multidisciplinaire de l’Institut Fayol de l’Ecole des Mines de Saint-Etienne, intitulé BENUR (Bilan Environnemental pour un Numérique Responsable). Cette initiative rassemble des compétences de plusieurs départements de l’Institut Fayol et vise à faire un bilan des connaissances ainsi qu’à développer une méthode d’évaluation environnementale appliquée aux objets numériques, dans une perspective de sobriété.

L’objectif de ce stage est de contribuer au développement d’une méthode d’évaluation environnementale du machine learning, par analyse du cycle de vie (ACV). L’ACV est une méthode reconnue et normée d’évaluation des impacts environnementaux de produits et de services, qui considère tout leur cycle de vie. Plus spécifiquement, ce stage visera à faire une comparaison des impacts environnementaux d’un outil de machine learning avec ceux d’un scénario de référence, sans machine learning (par exemple, avec du digital labor). L’objet d’étude retenu pour le stage sera l’un des outils de e-commerce développés par OpenStudio (moteur de recommandation, prédiction de stocks, segmentation marketing, détection de fraudes, etc).


Voir : https://fayol.wp.imt.fr/2021/12/16/offre-de-stage-master-bilan-environnemental-du-machine-learning-par-analyse-du-cycle-de-vie/

Profile

Étudiant·e de master à l'université ou cycle d'école d'ingénieur·e, en sciences des données ou sciences de l'environnement. Une connaissance soit des principales méthode d'IA, soit de l'analyse du cycle de vie est attendue.