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Recourir à un système d’intelligence artificielle (IA) peut impacter fortement l’environnement. En effet, l’IA utilise des ressources numériques de plus en plus performantes, qui consomment davantage de ressources. Il faut dix fois plus d’énergie pour une demande sur ChatGPT que sur un moteur de recherche, et avec l’IA, les émissions carbone de Google ont augmenté de 48 % en cinq ans. Or, collectivités et entreprises souhaitent aujourd’hui réduire les besoins en ressources matérielles et énergétiques et l’impact environnemental de l’IA. Ils peuvent désormais s’appuyer sur le « référentiel général pour l’IA frugale », proposé par l’Ecolab du Commissariat général du développement durable (CGDD), en partenariat avec l’Afnor, dans le cadre de la stratégie nationale pour l’IA. Créé après six mois de travail avec cent cinquante contributeurs (entreprises, recherche, associations et administrations), ce document d’application volontaire, facile d’accès, est une première au niveau international.
Un projet d’IA frugale se déroule en six étapes. Il convient au préalable de s’assurer du besoin réel et du fait que les scénarios d’usage sont décrits avec leurs limites, puis identifier toutes les solutions envisageables : qu’elles soient basées sur l’IA, sans l’IA, ou qu’elles s’appuient sur ce qui existe déjà. Il faut ensuite évaluer chaque solution en termes d’impact environnemental sur l’ensemble du cycle de vie du projet et de la solution, après quoi il faut intégrer une évaluation de ces impacts dans les processus de décision et de pilotage. La cinquième étape consiste à prévoir des outils pour surveiller l’utilisation réelle des solutions choisies. Enfin, il s’agit de réadapter les rôles et les responsabilités des intervenants, afin que toute la gouvernance intègre la frugalité.
Bonnes pratiques
Les impacts directs et indirects ou « l’effet rebond » doivent être évalués qualitativement, du lancement à l’arrêt d’un service d’IA. L’effet rebond, c’est l’augmentation de la consommation consécutive à des interventions d’efficacité environnementale, dues notamment à une réduction de prix ou de consommation d’énergie.
Le référentiel contient une méthodologie pour évaluer l’impact environnemental de l’IA et recense les bonnes pratiques pour le réduire. Collectivités et entreprises peuvent ensuite communiquer sur le faible impact environnemental de leurs systèmes d’IA, qui s’appuie sur un cadre de référence reconnu et partagé. Un bon moyen de se différencier.
Marie Gasnier
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Quelques bonnes pratiques
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