L\u2019intelligence artificielle change d\u2019\u00e9chelle. Avec son industrialisation, les entreprises ne doivent plus seulement se demander ce que l\u2019IA permet de faire, mais \u00e9galement quelles ressources sont n\u00e9cessaires pour le faire.<\/p>\n
Puissance de calcul, infrastructures, mod\u00e8les, volumes de requ\u00eates, \u00e9nergie\u00a0: chaque usage mobilise des ressources physiques et technologiques qui ont \u00e0 la fois une empreinte environnementale et un co\u00fbt.<\/p>\n
C\u2019est l\u2019un des enseignements que l\u2019on peut tirer du rapport d\u2019information sur l\u2019empreinte environnementale de l\u2019intelligence artificielle, adopt\u00e9 \u00e0 l\u2019unanimit\u00e9 le 16\u00a0septembre 2026\u00a0par la commission de l\u2019am\u00e9nagement du territoire et du d\u00e9veloppement durable du S\u00e9nat. Christian Cor, directeur g\u00e9n\u00e9ral de Saaswedo, a \u00e9t\u00e9 auditionn\u00e9 dans le cadre de ces travaux en sa qualit\u00e9 d\u2019administrateur de Numeum, r\u00e9f\u00e9rent environnement.<\/p>\n
Le rapport va cependant bien au-del\u00e0 de la seule question \u00e9nerg\u00e9tique. Son diagnostic couvre l\u2019ensemble de l\u2019empreinte de l\u2019IA\u00a0: l\u2019\u00e9lectricit\u00e9, avec une consommation mondiale qui pourrait atteindre environ 500\u00a0TWh en 2030\u00a0; les \u00e9missions, qui d\u00e9pendent fortement du mix \u00e9lectrique du pays d\u2019implantation\u00a0; les mati\u00e8res premi\u00e8res, avec des processeurs graphiques renouvel\u00e9s rapidement et fortement consommateurs de minerais critiques\u00a0; enfin l\u2019eau et le foncier.<\/p>\n
Ses 16\u00a0recommandations dessinent progressivement les contours d\u2019une v\u00e9ritable gouvernance des ressources utilis\u00e9es par l\u2019IA.<\/p>\n
Les recommandations du S\u00e9nat s\u2019organisent autour de trois grands axes.<\/p>\n
Le premier vise \u00e0 faire de l\u2019excellence environnementale un facteur d\u2019attractivit\u00e9 de la France pour les centres de donn\u00e9es.<\/strong><\/p>\n Le S\u00e9nat ne cherche pas \u00e0 freiner leur implantation. Il recommande au contraire d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer leur raccordement au r\u00e9seau \u00e9lectrique et de lever les freins administratifs, en s\u2019appuyant sur un atout\u00a0: une \u00e9lectricit\u00e9 d\u00e9carbon\u00e9e \u00e0 95\u00a0%. Dans le m\u00eame temps, il propose de r\u00e9compenser les centres les plus vertueux par un tarif r\u00e9duit sur la fiscalit\u00e9 de l\u2019\u00e9lectricit\u00e9, de d\u00e9velopper lorsque c\u2019est possible la r\u00e9cup\u00e9ration de chaleur fatale, de favoriser leur int\u00e9gration territoriale et de les faire contribuer au lissage de la consommation \u00e9lectrique.<\/p>\n L\u2019enjeu est significatif. Le rapport souligne que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative entra\u00eene un changement d\u2019\u00e9chelle des infrastructures\u00a0: alors qu\u2019un centre de donn\u00e9es classique pr\u00e9sente g\u00e9n\u00e9ralement une puissance de l\u2019ordre de 10\u00a0MW, les infrastructures n\u00e9cessaires \u00e0 l\u2019IA peuvent atteindre 100\u00a0MW, voire 1\u00a0GW.<\/p>\n Le deuxi\u00e8me axe porte sur le d\u00e9veloppement d\u2019une IA frugale.<\/strong><\/p>\n Le S\u00e9nat recommande de soutenir les petits mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s, de renforcer l\u2019\u00e9coconception des services num\u00e9riques et d\u2019int\u00e9grer davantage les crit\u00e8res environnementaux dans la commande publique. Ces principes devraient \u00e9galement \u00eatre port\u00e9s au niveau europ\u00e9en.<\/p>\n Le troisi\u00e8me axe concerne la mesure et les usages.<\/strong><\/p>\n Le rapport pr\u00e9conise la publication de donn\u00e9es relatives \u00e0 l\u2019empreinte environnementale des mod\u00e8les, la cr\u00e9ation d\u2019un standard europ\u00e9en d\u2019\u00e9valuation sur lequel devra reposer toute all\u00e9gation environnementale, la mise en place d\u2019un \u00e9coscore et le d\u00e9veloppement d\u2019actions de sensibilisation et de formation.<\/p>\n Ces trois dimensions sont \u00e9troitement li\u00e9es. Pour r\u00e9duire l\u2019empreinte de l\u2019IA, il faut pouvoir comprendre ce qui est utilis\u00e9, mesurer les ressources mobilis\u00e9es puis agir sur leur consommation.<\/p>\n Lues depuis l\u2019entreprise, ces recommandations ont une port\u00e9e qui d\u00e9passe la politique publique. Le rapport insiste particuli\u00e8rement sur une difficult\u00e9\u00a0: les entreprises comme les pouvoirs publics disposent encore de peu de donn\u00e9es comparables sur l\u2019empreinte des diff\u00e9rents mod\u00e8les.<\/p>\n Les analyses de cycle de vie publi\u00e9es par certains fournisseurs utilisent des p\u00e9rim\u00e8tres et des m\u00e9thodologies diff\u00e9rents, ce qui limite aujourd\u2019hui les comparaisons. Le S\u00e9nat propose donc davantage de transparence ainsi qu\u2019un standard commun d\u2019\u00e9valuation.<\/p>\n Ce principe d\u00e9passe largement le seul enjeu environnemental. Dans une entreprise, il devient tout aussi difficile de ma\u00eetriser les co\u00fbts de l\u2019IA sans disposer de visibilit\u00e9 sur sa consommation\u00a0:<\/p>\n Une facture globale fournit une information comptable. Elle ne permet pas n\u00e9cessairement de piloter l\u2019usage.<\/p>\n La gouvernance commence donc par la visibilit\u00e9.<\/p>\n La recommandation du S\u00e9nat en faveur des petits mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s illustre particuli\u00e8rement bien la convergence entre sobri\u00e9t\u00e9 environnementale et ma\u00eetrise \u00e9conomique.<\/p>\n Tous les cas d\u2019usage ne n\u00e9cessitent pas les m\u00eames capacit\u00e9s. Classification, extraction d\u2019informations, r\u00e9sum\u00e9, traduction, g\u00e9n\u00e9ration complexe, raisonnement ou analyse de documents n\u2019imposent ni les m\u00eames mod\u00e8les ni les m\u00eames ressources de calcul.<\/p>\n Utiliser syst\u00e9matiquement un mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9raliste tr\u00e8s puissant pour des t\u00e2ches simples peut conduire \u00e0 mobiliser davantage de ressources que n\u00e9cessaire. Numeum le souligne dans sa contribution au rapport\u00a0: pour un m\u00eame r\u00e9sultat, un mod\u00e8le inadapt\u00e9 pourrait consommer 10\u00a0\u00e0 15\u00a0fois plus d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 qu\u2019un autre mod\u00e8le.<\/p>\n L\u2019objectif de l\u2019IA frugale n\u2019est donc pas de r\u00e9duire arbitrairement les capacit\u00e9s mises \u00e0 disposition des utilisateurs. Il consiste \u00e0 dimensionner les ressources par rapport au r\u00e9sultat recherch\u00e9.<\/p>\n Autrement dit, appliquer \u00e0 l\u2019IA une logique d\u00e9j\u00e0 famili\u00e8re dans le cloud\u00a0: le right-sizing.<\/p>\n Cette logique poss\u00e8de une cons\u00e9quence \u00e9conomique directe. Compute, GPU, stockage, transferts de donn\u00e9es et inf\u00e9rence ont un co\u00fbt.<\/p>\n Lorsque les usages restent limit\u00e9s, une diff\u00e9rence de consommation entre deux mod\u00e8les peut sembler secondaire. Lorsqu\u2019un processus est ex\u00e9cut\u00e9 plusieurs centaines de milliers ou plusieurs millions de fois, elle devient structurelle.<\/p>\n Plusieurs leviers peuvent alors agir simultan\u00e9ment sur la consommation technique et sur le co\u00fbt\u00a0:<\/p>\n Pour autant, empreinte environnementale et co\u00fbt financier ne sont pas des m\u00e9triques \u00e9quivalentes. Le prix factur\u00e9 d\u00e9pend \u00e9galement des politiques tarifaires des fournisseurs, des remises, des engagements contractuels, de l\u2019architecture utilis\u00e9e ou encore de la localisation des infrastructures.<\/p>\n Il serait donc excessif d\u2019affirmer que r\u00e9duire les co\u00fbts r\u00e9duit automatiquement l\u2019empreinte environnementale dans les m\u00eames proportions. En revanche, les deux disciplines partagent de nombreux leviers d\u2019efficience.<\/p>\n Le S\u00e9nat ne limite d\u2019ailleurs pas ses recommandations aux infrastructures et aux mod\u00e8les. Il accorde \u00e9galement une place importante \u00e0 la sensibilisation des utilisateurs et \u00e0 l\u2019\u00e9volution des comportements.<\/p>\n C\u2019est un changement important. \u00c0 mesure que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative est mise \u00e0 disposition de milliers de collaborateurs et int\u00e9gr\u00e9e directement aux applications m\u00e9tiers, le volume de consommation n\u2019est plus uniquement d\u00e9termin\u00e9 par l\u2019infrastructure. Il d\u00e9pend aussi des usages.<\/p>\n Numeum, cit\u00e9 par le rapport, estime ainsi que le choix du mod\u00e8le par le collaborateur est d\u00e9terminant\u00a0: un choix inadapt\u00e9 peut d\u00e9cupler l\u2019empreinte.<\/p>\n La question ne devient donc plus seulement \u00ab\u00a0Combien co\u00fbte notre solution d\u2019IA\u00a0?\u00a0\u00bb, mais\u00a0:<\/p>\n \u00ab\u00a0Qu\u2019est-ce qui g\u00e9n\u00e8re cette consommation, et cette consommation est-elle proportionn\u00e9e au r\u00e9sultat obtenu\u00a0?\u00a0\u00bb<\/em><\/p>\n C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment le type de question que les entreprises ont d\u00e9j\u00e0 d\u00fb apprendre \u00e0 traiter avec le cloud et le FinOps.<\/p>\n Les principes du Technology Expense Management et du FinOps peuvent ainsi \u00eatre transpos\u00e9s progressivement \u00e0 l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n Il s\u2019agit d\u2019abord de disposer de visibilit\u00e9 sur les fournisseurs, services et mod\u00e8les utilis\u00e9s. Puis d\u2019associer la consommation aux \u00e9quipes, aux applications et aux cas d\u2019usage. Ensuite viennent l\u2019analyse des co\u00fbts unitaires, l\u2019identification des d\u00e9rives, l\u2019optimisation des ressources et la mise en place de r\u00e8gles de gouvernance.<\/p>\n La finalit\u00e9 n\u2019est pas simplement de d\u00e9penser moins. Elle est de mettre la ressource consomm\u00e9e en regard de la valeur produite. C\u2019est ce qui rapproche fondamentalement ma\u00eetrise \u00e9conomique et frugalit\u00e9.<\/p>\n Le rapport du S\u00e9nat ne porte pas sur l\u2019AI Cost Management. Ses recommandations poursuivent avant tout un objectif environnemental et de politique publique.<\/p>\n Mais elles mettent en \u00e9vidence un principe qui concerne directement les entreprises\u00a0: l\u2019industrialisation de l\u2019IA n\u00e9cessite une meilleure ma\u00eetrise des ressources qu\u2019elle mobilise.<\/p>\n \u00c0 mesure que l\u2019IA devient une composante permanente du syst\u00e8me d\u2019information, ces dimensions ne pourront plus \u00eatre pilot\u00e9es ind\u00e9pendamment. Les organisations devront \u00eatre capables de mesurer, arbitrer et optimiser.<\/p>\n L\u2019enjeu n\u2019est donc plus seulement d\u2019adopter l\u2019IA. Il est d\u2019apprendre \u00e0 la gouverner.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019intelligence artificielle change d\u2019\u00e9chelle. 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Le mod\u00e8le le plus puissant n\u2019est pas toujours le mod\u00e8le n\u00e9cessaire<\/strong><\/h2>\n
De la sobri\u00e9t\u00e9 environnementale \u00e0 la ma\u00eetrise des co\u00fbts<\/strong><\/h2>\n
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L\u2019usage devient une variable de gouvernance<\/strong><\/h2>\n
Vers une forme d\u2019AI Cost Managemen<\/strong>t<\/h2>\n
Gouverner l\u2019IA plut\u00f4t que simplement l\u2019adopter<\/strong><\/h2>\n
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