Y a-t-il vraiment une place pour la durabilité avec l’IA ?

L’IA générative s’impose aujourd’hui comme une technologie incontournable, adoptée en quelques mois par des millions d’utilisateurs. Mais face à cette accélération, une question essentielle se pose : peut-elle s’inscrire dans une logique durable ?

IA au service de la durabilité

De nombreux cas d’usage montrent que l’IA peut contribuer positivement à la transition écologique :

• Énergie : optimisation en temps réel de la fourniture et réduction des consommations.

• Agriculture : pilotage intelligent des sols et des cultures pour limiter l’impact environnemental.

• Construction : conception plus rapide et efficace de bâtiments durables.

Les limites : impact environnemental et énergétique

Cependant, la durabilité de l’IA est loin d’être acquise. Les chiffres sont parlants :

• Une requête ChatGPT consomme 3 à 5 fois plus d’énergie qu’une recherche Google.

• Chaque interaction génère l’équivalent d’un demi-litre d’eau utilisé pour refroidir les serveurs .

• Les data centers pourraient représenter d’ici 2030 une des premières sources mondiales de consommation électrique.

Enjeux éthiques et gouvernance

Au-delà de l’énergie, se posent des défis majeurs :

• Biais et diversité : la plupart des modèles sont entraînés sur des données nord-américaines ou chinoises, laissant l’Europe à l’écart.

• Explicabilité et transparence : des modèles plus petits et spécialisés permettraient de mieux comprendre les décisions algorithmiques.

• Numérique responsable : intégrer l’IA dans une démarche d’éco-conception et de respect des valeurs organisationnelles.

Régulation et avenir

L’IA Act européen amorce un encadrement basé sur le risque, avec des interdictions (notation sociale, surveillance de masse) et des exigences de transparence. Mais au-delà de la régulation, c’est une responsabilité partagée : choisir le bon usage, au bon moment, et intégrer la durabilité dès la conception.

Conclusion

L’IA générative représente à la fois une réponse aux défis environnementaux et une source de nouveaux impacts. La clé réside dans une adoption raisonnée :

• privilégier les modèles sobres,

• limiter les usages superflus,

• exiger transparence et responsabilité.

La question n’est pas de savoir si l’IA peut être durable, mais comment nous décidons collectivement de la rendre telle.