Impact AI dévoile un nouveau brief axé sur l’IA responsable. Il met en avant des pratiques pour limiter l’impact environnemental de l’IA générative. Ce guide s’appuie sur des études récentes et des retours d’expérience d’experts et d’organisations membres.
L’impact environnemental de l’IA sous le microscope
Impact AI a présenté un guide qui détaille l’impact environnemental de l’intelligence artificielle (IA), notamment de l’IA générative. Le rapport souligne que l’utilisation massive des grands modèles d’IA entraîne une consommation d’énergie importante. Plusieurs études récentes appuient ce constat :
L’Université Carnegie Mellon et la société Hugging Face estiment que la consommation énergétique des data centers a augmenté de 20 à 40 % ces dernières années. Cela représente jusqu’à 1,3 % de la demande mondiale d’électricité en 2022. Le laboratoire LISN et Graphcore ont évalué l’empreinte carbone du modèle Bloom à 24,7 tonnes d’équivalent CO2 pour son entraînement final. Des chercheurs de l’Université Cornell ont estimé que les besoins en eau pour l’IA atteindront entre 4,2 et 6,6 milliards de mètres cubes d’ici 2027.
Face à ces constats, le développement d’une IA générative écoresponsable s’impose comme une urgence. Il s’agit d’équilibrer les bénéfices apportés par ces technologies avec leur impact écologique.
La mise en place et l’utilisation d’une IA durable
Pour réduire l’empreinte environnementale de l’IA, Impact AI propose une série de recommandations. Le guide met en avant la nécessité d’adopter une approche holistique. Il prend en compte l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de la conception à la mise en production. Une telle démarche permettrait de minimiser l’empreinte écologique dès la phase de cadrage des projets.
Une gouvernance efficace apparaît également essentielle. Chaque projet d’IA doit intégrer une réflexion approfondie sur les enjeux environnementaux dès son lancement. Les entreprises sont encouragées à mobiliser toutes les parties prenantes pour une IA écoresponsable.
Par ailleurs, l’exploitation de cas d’usage concrets permet de démontrer l’impact positif de l’IA sur les opérations. Selon Impact AI, il s’agit de prouver rapidement les bénéfices des projets d’IA à partir du retour sur investissement carbone, une mesure qui inclut la durée de vie des projets.
Initiatives concrètes pour réduire l’empreinte carbone
Plusieurs organisations membres d’Impact AI ont déjà adopté des mesures pour réduire l’empreinte carbone de leurs modèles d’IA. Schneider Electric, par exemple, utilise l’intelligence artificielle pour optimiser la consommation d’énergie de ses clients. « L‘essentiel est d’appliquer à l’IA la même démarche que pour toutes les autres activités, utiliser le moins possible de ressources pour privilégier la durabilité », affirme Philippe Rambach, Chief AI Officer de Schneider Electric.
De son côté, le Crédit Agricole a mis en place une méthodologie stricte pour évaluer l’impact environnemental de chaque projet d’IA. Selon Aldrick Zappellini, Directeur Data Groupe, cette approche permet de maîtriser l’impact sur l’environnement et de répondre aux besoins des clients et des collaborateurs.
Le rapport d’Impact AI insiste aussi sur l’importance d’une veille technologique et réglementaire permanente. Les entreprises doivent rester à la pointe de l’innovation. Elles sont aussi appelées à respecter les exigences légales, comme celles définies par l’Afnor pour l’IA frugale et l’ISO 42005.
L’adoption d’une intelligence artificielle écoresponsable ne peut se faire sans une prise de conscience collective et une volonté affirmée des acteurs de l’industrie. Impact AI, à travers ce brief, incite à une réflexion approfondie et propose des pratiques concrètes pour équilibrer innovation technologique et responsabilité écologique.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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