Intelligence artificielle en entreprise : quels impacts environnementaux ?

L’intelligence artificielle peut apporter des gains de productivité non négligeables aux entreprises françaises, donc favoriser leur compétitivité. Les entreprises créatrices de systèmes d’IA s’ouvrent pour leur part de nouveaux marchés. Toutefois, l’usage croissant de l’intelligence artificielle est confronté à l’enjeu de la transition écologique du secteur du numérique.

Intelligence artificielle et environnement : entre risques et opportunités

Le numérique représente entre 3% et 4% des émissions de gaz à effet de serre dans le monde. C’est 2,5% des émissions de la France et 10% de notre électricité qui y est consacrée, soit l’équivalent de la consommation de plus de huit millions de foyers (étude de l’Ademe et de l’Arcep, 2023). À ce constat viennent s’ajouter les projections de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) selon laquelle la consommation en électricité des centres de données pourrait doubler en 2026 par rapport au niveau de 2022.

Certains cas d’usage de l’intelligence artificielle peuvent apporter des réponses à des problématiques environnementales. Dans le cas de systèmes créés pour répondre aux enjeux climatiques, elle est une force. Par exemple, cette innovation dans l’aire urbaine de Toulouse où les bennes des déchèteries ont été équipées de capteurs pour savoir quand les vider. Objectif : 7% de rotations en moins pour les camions de collecte. Ou encore la solution mise en place par Leakmited, entreprise française, pour détecter des fuites d’eau en amont grâce à une base de données unique de près d’un million de fuites.

Parallèlement, les intelligences artificielles, comme le numérique en général, ont un impact environnement car consommatrices de ressources : électricité, métaux rares et eau notamment. L’essor des IA génératives, telle ChatGPT accessible gratuitement depuis fin 2022, couplé à un usage de plus en plus récréatif, fait dire à Morgan Stanley qu’en 2027 l’IA générative pourrait consommer autant d’énergie qu’un pays comme l’Espagne. Dans les bilans RSE qu’ils ont publiés en 2024, Google et Microsoft affichent en effet des hausses significatives de leurs émissions de CO₂ : +48% entre 2019 et 2023 pour Google, +29,1% entre 2023 et 2023 pour Microsoft. Cette hausse s’expliquerait, selon ces deux géants du numérique, par l’explosion des besoins en puissance de calcul et en IA.

Le défi est donc double : poursuivre la numérisation de nos économies tout en limitant les impacts environnementaux du numérique. Le développement de l’IA ne peut se faire sans prendre en compte les enjeux environnementaux. Aborder l’impact environnemental des infrastructures d’IA et promouvoir des actions tendant à limiter cet impact seront essentiels pour atteindre les objectifs de développement durable des Nations Unies.

En entreprise, quelles questions se poser avant d’utiliser l’intelligence artificielle ?

Pour une entreprise qui souhaiterait utiliser un service numérique basé sur l’IA, il est important de s’interroger au préalable :  pourquoi je pense qu’une solution basée sur l’IA est la réponse à mon besoin ? Y a-t-il des alternatives ?  Quels sont les producteurs de services à ma disposition et quelles ont été leurs pratiques en matière de conception ? 

L’AFNOR Spec IA frugale (voir plus bas) est un outil utile pour mesure la capacité d’un fournisseur de services basés sur l’IA à prendre en compte les enjeux environnementaux. Il recommande notamment de :

• choisir la solution pour répondre au besoin en considérant les alternatives à l’IA et d’optimiser l’usage de l’équipement existant ;
• garantir une posture d’ouverture : accepter des solutions alternatifs à l’IA et renoncer si nécessaire ;
• envisager d’optimiser l’usage des équipements existants.

Quels outils pour les entreprises créatrices de services basés sur l’IA ?

La France a créé un référentiel général d’écoconception des services numériques (version anglaise - english version). Ce référentiel à destination des concepteurs de services numériques, y compris des services utilisant l’IA, propose une méthode pour s’assurer que le service opérationnel ou en cours de conception s’inscrit dans une démarche d’écoconception.

Il peut être complété par le référentiel général pour l’IA frugale de l’AFNOR, fruit d’un travail collaboratif piloté par l’Ecolab et qui a mobilisé une centaine d’experts issus du monde de la recherche, de l’industrie, du milieu associatif et des pouvoirs publics. Ce référentiel définit les méthodologies de calcul et les bonnes pratiques pour concevoir et utiliser l’IA de manière sobre et efficace, en minimisant son impact environnemental. Il est mis à disposition gratuitement.

Pour verdir le numérique, l’État agit

Promulguée en 2021, la loi visant à réduire l’empreinte environnementale du numérique (REEN) entend faire converger transition numérique et écologique en responsabilisant tous les acteurs : professionnels, acteurs publics et consommateurs. La feuille de route de décarbonation du numérique, établie par la filière du numérique, identifie des freins à lever et des actions à mener pour atteindre les objectifs de décarbonation aux horizons 2030 et 2050. Enfin, dans France 2030, un appel à projets dédié au numérique responsable vise à soutenir l’innovation pour des offres numériques plus éco-responsables.

L’évaluation de l’empreinte environnementale des IA doit être approfondie. Plusieurs projets sont en cours au sein du secteur public (notamment des travaux de l’Ademe) ou privé pour évaluer la frugalité des modèles d’IA. Mais ils se confrontent à plusieurs difficultés dont un manque de données, en particulier pour les grands modèles de langage, et une faible standardisation des modèles nécessitant de créer des tests adaptés à chaque usage. Une des clés sera d’accroître la transparence de l’écosystème IA.