Thème sombre (dark mode) et mythe d’accessibilité - par Stéphanie Walter - UX Researcher & Designer
Le mode sombre n'est pas toujours meilleur pour l’accessibilité,laissez le choix à vos utilisatrices et utilisateurs. Et si vous créez un thème sombre, rendez-le accessible !
Notre certification à l’audit d’accessibilité numérique RGAA enregistrée par France Compétences – Access42
C’est la deuxième certification proposée par Access42 dont la valeur d’usage est appréciée et reconnue par l’État. En effet, notre première certification « Développer des sites web accessibles » a été enregistrée dès 2020 au répertoire spécifique de France Compétences. Pour mieux comprendre la signification de l’enregistrement par France Compétences des certifications…
Calcolare l'impatto ambientale di un sito web | Piano D
In Piano D siamo in prima linea nella riduzione dell’impatto ambientale del web. Se vogliamo raggiungere questo obiettivo, una delle fasi più importanti è la misurazione. In questo articolo vogliamo spiegare come noi calcoliamo l’impatto ambientale di un sito web, in particolare il consumo energetico, e come questa pratica sta evolvendo nel tempo. Metodologia Il […]
GreenOps through FinOps: How to kick-start your cloud sustainability journey with work you've already done (Guest blog from Greenpixie)
GreenOps means maximising the value of your cloud provisions for sustainability as well as typical considerations like performance, security, and cost.
Que sait-on des impacts environnementaux de la vidéo en ligne ? L’exemple de Netflix
Le numérique, par sa matérialité (impacts directs) et ses effets sur nos modes de production et de consommation (impacts indirects), contribue au franchissement des limites planétaires. Aurélie Bugeau, Gaël Guennebaud et Benjamin Ninassi nous éclairent sur la contribution de la vidéo à la demande (VoD) aux impacts environnementaux du numérique. Antoine Rouseau, Serge Abiteboul. Article … p class="link-more"a href="https://www.lemonde.fr/blog/binaire/2024/05/24/que-sait-on-des-impacts-environnementaux-de-la-video-en-ligne-lexemple-de-netflix/" class="more-link"Continuer la lecturespan class="screen-reader-text" de « Que sait-on des impacts environnementaux de la vidéo en ligne ? L’exemple de Netflix »/span/a/p
Analyse critique de la nouvelle version du Référentiel Général d'Éco-conception des Services Numériques (RGESN) - 3/3
Découvrez une analyse approfondie des critères de 6 à 9 du Référentiel Général d'Éco-conception des Services Numériques (RGESN) dans cette dernière partie de la série
Audit d'éco-conception et d'accessibilité des supports de communication - Rose Primaire
Évaluer les supports de communication (Réseaux-sociaux, newsletter, page intranet, vidéo et présentations PPT) du Crédit Agricole Technologies et Services (CA-TS)
Urgence à France Télévisions : inventer le floutage de demain
Pendant longtemps, la télé a flouté les personnes qui souhaitaient témoigner de façon anonyme. Ces floutages sont désormais contournables grâce à l’intelligence artificielle. Pour trouver des solutions qui permettent de continuer à assurer la protection de ces témoins, une course contre la montre s'est engagée à France Télévisions.
Knowing Machines is a research project tracing the histories, practices, and politics of how machine learning systems are trained to interpret the world.
Fonction et Unité Fonctionnelle
La norme ISO 14044, définit l’Unité Fonctionnelle comme :“Performance quantifiée d’un système de produits, destinée à être utilisée comme unité de référ (...)
Green and sustainable AI research: an integrated thematic and topic modeling analysis - Journal of Big Data
This investigation delves into Green AI and Sustainable AI literature through a dual-analytical approach, combining thematic analysis with BERTopic modeling to reveal both broad thematic clusters and nuanced emerging topics. It identifies three major thematic clusters: (1) Responsible AI for Sustainable Development, focusing on integrating sustainability and ethics within AI technologies; (2) Advancements in Green AI for Energy Optimization, centering on energy efficiency; and (3) Big Data-Driven Computational Advances, emphasizing AI’s influence on socio-economic and environmental aspects. Concurrently, BERTopic modeling uncovers five emerging topics: Ethical Eco-Intelligence, Sustainable Neural Computing, Ethical Healthcare Intelligence, AI Learning Quest, and Cognitive AI Innovation, indicating a trend toward embedding ethical and sustainability considerations into AI research. The study reveals novel intersections between Sustainable and Ethical AI and Green Computing, indicating significant research trends and identifying Ethical Healthcare Intelligence and AI Learning Quest as evolving areas within AI’s socio-economic and societal impacts. The study advocates for a unified approach to innovation in AI, promoting environmental sustainability and ethical integrity to foster responsible AI development. This aligns with the Sustainable Development Goals, emphasizing the need for ecological balance, societal welfare, and responsible innovation. This refined focus underscores the critical need for integrating ethical and environmental considerations into the AI development lifecycle, offering insights for future research directions and policy interventions.
