Quand l’IA se met au service de l’écologie
Si l’intelligence artificielle soulève des inquiétudes sur son impact énergétique, elle peut aussi devenir un levier puissant pour réduire l’empreinte environnementale. Plusieurs pistes se dessinent :
- Optimisation énergétique : l’IA permet d’améliorer l’efficacité des systèmes électriques, en ajustant la consommation en temps réel et en intégrant les énergies renouvelables dans les réseaux intelligents.
- Réduction des émissions industrielles : grâce à l’analyse prédictive, les entreprises peuvent anticiper les besoins, limiter les gaspillages et optimiser leurs chaînes de production.
- Gestion durable des ressources : des algorithmes sont utilisés pour surveiller la qualité de l’air, de l’eau et des sols, favorisant une meilleure protection des écosystèmes.
- Conception éco-responsable : l’IA aide à développer des matériaux plus durables et à concevoir des produits avec une empreinte carbone réduite.
- Agriculture de précision : en exploitant les données climatiques et agronomiques, elle contribue à une utilisation raisonnée de l’eau et des intrants, réduisant ainsi l’impact environnemental.
Ces applications montrent que l’IA, bien qu’exigeante en ressources, peut être un outil stratégique pour accélérer la transition écologique, à condition d’encadrer son développement et de promouvoir des infrastructures plus sobres. Par exemple, des capteurs installés sur les bennes des déchèteries dans l’agglomération de Toulouse permettent d’optimiser les collectes, réduisant ainsi de 7 % les rotations des camions. Une autre initiative a été développée par l’entreprise française Leakmited pour détecter les fuites d’eau en amont grâce à une base de données recensant près d’un million de cas.
Au-delà de ces usages vertueux, l’IA offre des gains de productivité significatifs aux entreprises françaises, renforçant leur compétitivité. Les acteurs qui développent ces technologies accèdent à de nouveaux marchés. Cependant, cette adoption massive se heurte à l’enjeu majeur que nous avons évoqué précédemment : la transition écologique du numérique.
Le défi est donc double : poursuivre la numérisation de nos économies tout en limitant l’impact environnemental des infrastructures numériques. Le développement de l’IA doit impérativement intégrer ces considérations. Évaluer l’empreinte carbone des systèmes et mettre en œuvre des actions pour la réduire sera essentiel afin d’atteindre les objectifs de développement durable fixés par les Nations Unies.
Vers une intelligence artificielle plus durable
Nous nous interrogeons alors, en tant que cabinet de conseil accompagnant entre autres nos clients dans leurs projets de transformation digitale, sur les questions à se poser avant d’adopter l’intelligence artificielle. Plus largement, comment envisager un usage raisonné de l’IA en entreprise.
Ainsi, avant de recourir à un service numérique basé sur l’IA, il semble essentiel de s’interroger :
- Pourquoi est-ce que je considère qu’une solution fondée sur l’IA répond à mon besoin ?
- Existe-t-il des alternatives plus simples ou moins impactantes ?
- Quels fournisseurs sont disponibles et quelles sont leurs pratiques en matière de conception responsable ?
Dans le cadre de la Stratégie nationale pour l’intelligence artificielle, l’AFNOR SPEC IA frugale a été défini comme référentiel opérationnel encourageant une conception responsable et respectueuse de l’environnement des services d’IA. Cet outil précieux, élaboré dans le cadre d’un travail collaboratif piloté par l’Ecolab, réunissant une centaine d’experts issus de la recherche, de l’industrie, du secteur associatif et des pouvoirs publics, permet notamment d’évaluer la prise en compte des enjeux environnementaux par un fournisseur de services basés sur l’IA. Des bonnes pratiques pour concevoir et utiliser l’IA sobrement, efficacement et durablement sont définies, abordant notamment les points suivants :
- Choisir la solution la plus adaptée au besoin, en examinant les alternatives à l’IA et en optimisant l’usage des équipements existants ;
- Adopter une posture ouverte, en acceptant des solutions non basées sur l’IA et en renonçant si nécessaire ;
- Optimiser l’utilisation des ressources déjà disponibles, afin de limiter l’impact environnemental.
L’AFNOR SPEC IA frugale intègre donc la frugalité à tous les niveaux : objectifs, conception, déploiement et usage, en questionnant la compatibilité du service avec les limites planétaires. Mais qu’entend-on par IA frugale ? Un service d’IA est qualifié de « frugal » lorsqu’il répond à trois conditions :
- La nécessité de recourir à l’IA plutôt qu’à une solution moins consommatrice a été démontrée pour atteindre l’objectif fixé ;
- Des bonnes pratiques sont mises en œuvre par le producteur, le fournisseur et le client afin de réduire les impacts environnementaux liés à l’algorithme ;
- Les usages et besoins ont été préalablement questionnés pour rester compatibles avec les limites planétaires.
D’autre part, l’Etat s’engage également à rendre le numérique plus vert. Adoptée en 2021, la loi REEN (Réduction de l’Empreinte Environnementale du Numérique) vise à concilier transitions numérique et écologique en responsabilisant l’ensemble des acteurs : entreprises, administrations et consommateurs. La filière numérique a défini une feuille de route pour la décarbonation, identifiant les obstacles à lever et les actions à mener afin d’atteindre les objectifs fixés pour 2030 et 2050. Dans le cadre de France 2030, un appel à projets dédié au numérique responsable soutient l’innovation pour des solutions plus éco-conçues. Et pour accompagner précisément la transition écologique de l’IA, l’État déploie plusieurs initiatives. L’évaluation de l’empreinte environnementale des IA reste un enjeu majeur. Des travaux, menés par des acteurs publics (comme l’Ademe) et privés, visent à mesurer la frugalité des modèles d’IA. Cependant, ces projets se heurtent à des difficultés : manque de données, notamment pour les grands modèles de langage, et faible standardisation des pratiques, nécessitant des tests adaptés à chaque usage. L’un des leviers essentiels pour avancer sera d’améliorer la transparence au sein de l’écosystème de l’IA.
Conclusion
Une responsabilité collective face à un paradoxe technologique
L’intelligence artificielle incarne un paradoxe : elle peut aggraver la crise climatique tout en offrant des solutions pour la combattre. Si son développement s’accompagne d’une consommation énergétique croissante et d’une pression sur les ressources, il ouvre aussi la voie à des innovations capables de réduire notre empreinte écologique.
La question n’est donc pas de freiner l’IA, mais de l’encadrer, l’optimiser et l’intégrer dans une stratégie durable. Entre régulation, infrastructures sobres et choix responsables des acteurs économiques, l’avenir de l’IA dépendra de notre capacité à concilier progrès technologique et préservation de la planète.
Le défi est clair : faire de l’intelligence artificielle un allié, et non un fardeau, dans la lutte contre le changement climatique.
Retrouvez la partie 1 ici : https://www.kern-consulting.fr/intelligence-artificielle-un-defi-energetique-pour-la-planete-partie-1/
