Tous acteurs d’une IA responsable : réflexions et impacts de la conception à l’usage

Sommaire :

• L’IA, un accroissement qui donne le vertige
• L’intelligence artificielle et son impact environnemental
• L’empreinte environnementale de l’IA : un problème peu concret pour l’utilisateur
• La place de l’IA dans la création des solutions digitales
• L’éco-conception et l’IA
• Soyons responsable, collectivement

L’IA, un accroissement qui donne le vertige

1,8 milliard.

C’est le nombre de visites mensuelles que ChatGPT a atteint, en seulement deux ans d’exploitation. Pour les connaisseurs du digital, ce chiffre donne le vertige et il devient presque irréaliste tellement il est incomparable avec les autres outils et sites disponibles en ligne.

En 2022, ChatGPT a donné le top départ de la course à l’IA et depuis, les principaux acteurs du numérique se sont mis en ordre de bataille pour tenter de concurrencer la firme OpenAI. De nombreux outils conversationnels basés sur l’IA sont apparus, comme par exemple : Google (avec Gemini : ancienne Bard), Claude, Jasper, etc.

Pour comprendre la grandeur de l’IA et son impact environnemental, il faut avant tout comprendre son écosystème. Ces IA “génératives” font partie d’un environnement plus global constitué de 4 grands types d’acteurs.

1. Les solutions d’IA générative 

Elles représentent la face visible de l’iceberg. Comme nous l’avons évoqué précédemment, ce sont les outils comme ChatGPT et Gemini qui nous permettent de converser facilement pour obtenir des réponses en fonction de nos besoins. Ce sont les acteurs les plus connus puisqu’ils sont aussi utilisés à grand échelle par le public.

2. Les acteurs autour du cloud et des GPUs

Les entreprises qui sont capables de proposer des infrastructures robustes pour les modèles d’IA (ex : Amazon AWS). Nous retrouvons aussi les organisations qui permettent de fournir les processeurs graphiques (ex : Nvidia) Depuis la mise à disposition de l’IA au grand public, ces acteurs ont connu une augmentation significative de leur empreinte environnementale.

3. Les acteurs du consulting 

Ici, nous retrouvons les entreprises qui font du conseil à l’international (ex : Accenture). Ces dernières ont généralement pour objectif d’analyser comment l’IA peut améliorer les processus métier de leurs clients (augmentation de la productivité, baisse des coûts, etc.) Ces acteurs ont un pouvoir important sur l’impact social et environnemental que l’IA aura dans les entreprises, nous pouvons ici intégrer les agences web comme Limpide.

4. Les éditeurs de logiciel

Ils représentent la majorité des solutions SAAS les plus connues du marché et proposent de l’IA à leurs utilisateurs pour des besoins métiers spécifiques. Par exemple, nous pouvons retrouver des CRM comme Hubspot ou Pipedrive. Ils vont généralement utiliser les modèles mis à disposition par les solutions d’IA citées ci-dessus pour proposer de nouvelles fonctionnalités innovantes à leurs clients.

Source : morning star.fr

Cette mise en contexte nous permet de comprendre le nombre conséquent d’acteurs nécessaire à faire fonctionner correctement une IA générative.

L’intelligence artificielle et son impact environnemental

Dans son rapport environnemental de 2024, Google relève que l’entreprise a vu ses émissions de CO2 augmenter considérablement en 2023 (+13%). De plus, depuis 2019, nous observons une augmentation de plus de 45%. 

Ces chiffres sont bien loin de l’objectif fixé par la firme il y a plusieurs années : “Atteindre zéro émissions nettes en 2030”. Cet objectif, discutable dans sa communication, ne sera évidemment pas atteint.

Cette augmentation significative des émissions est en grande partie due à une utilisation de plus en plus importante de l’IA au sein même de l’entreprise.

La firme américaine doit faire face à une croissance de la consommation électrique de ses centres de données et aux émissions liées à leurs fournisseurs. Plus nous utilisons de l’IA, plus nous augmentons les émissions en CO2. La firme avoue d’ailleurs :

A mesure que nous intégrons davantage l’intelligence artificielle dans nos produits, réduire nos émissions peut s’avérer difficile en raison des besoins croissants en énergie dus à la hausse de l’intensité en calcul informatique liée à l’IA et des émissions associés au renforcement prévu de nos investissements dans les infrastructures

L’IA est généralement présentée comme une solution pour répondre à de nombreux défis. Mais, n’est-elle pas elle-même une source de nouveaux problèmes, notamment sur le plan environnemental ?

L’empreinte environnementale de l’IA : un problème peu concret pour l’utilisateur

Généralement, il est difficile pour un utilisateur de solutions digitales de comprendre la réelle empreinte environnementale de celles-ci. Lorsque je recherche une donnée sur un site web, quel est son impact ? Et pour le téléchargement d’une vidéo ? D’une application ?

Il est difficile de connaître, en tant qu’individu, l’empreinte de ma recherche.
Combien de requêtes sont réalisées lorsque j’attends une réponse de ChatGPT ? Et quelle énergie est consommée par ces requêtes ? 

Nous allons tenter d’apporter des premiers éléments de réponse.

Des requêtes énergivores

Ce dont nous sommes certains : une recherche par IA consomme plus d’énergie qu’une recherche “classique” via un moteur de recherche. Selon Alex de Vries (chercheur néerlandais), Google consomme 10 fois plus d’énergie pour obtenir un résultat via son IA Gemini, que par son moteur de recherche historique. Cette demande énergétique pour une requête par IA n’est pas anodine.

A ce sujet, Hugues Ferreboeuf (Chef de projet numérique chez The Shift Project) a même évoqué à plusieurs reprises :

Schneider Electric, dans une étude sur les conséquences de l’intelligence artificielle, prévoit que la hausse annuelle de la consommation d’énergie mondiale devrait passer de 5 ou 6 % à 11 %.

Cette alerte nous permet de mieux comprendre l’impact de la consommation d’énergie de l’intelligence artificielle. D’ailleurs, les chercheurs prévoient que, d’ici quelques années, les acteurs principaux de l’intelligence artificielle auront probablement une consommation d’énergie comparable à des pays !

Une croissance logique du nombre de data center

Cette hausse de la consommation énergétique est logiquement corrélée au nombre de centres de données technologiques de type “hyperscale”(centre de données d’énormes tailles détenues par des grandes entreprises productrices de données). Selon le groupe de recherche Américain Synergie, le nombre a dépassé le millier en 2024.

Toujours selon ce même groupe de recherche, ce chiffre est appelé à doubler durant les quatre prochaines années, du fait de l’augmentation significative des besoins autour du big data et de l’intelligence artificielle. La prise de parole d’IBM à ce sujet est intéressante :

En raison de la demande toujours croissante pour le stockage de données, les centres de données hyperscale sont largement utilisés dans le monde entier par de nombreux fournisseurs et à des fins très diverses, notamment l’intelligence artificielle (IA), l’automatisation, l’analyse de données, le stockage de données, le traitement des données et d’autres tâches de big data.

In fine, une consommation d’eau plus importante

Avec cette forte croissance des outils d’IA générative, la consommation d’eau des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft) ne cesse d’augmenter, et cela de manière significative.

Entre 2021 et 2022, Microsoft*** a enregistré une augmentation de 34%  de sa consommation d’eau. Selon le chercheur Shaolei Ren (chercheur à l’université de Californie), cette hausse est principalement dûe à des investissements jamais vus dans l’IA générative. Cette hausse a été constatée pour tous les grands acteurs : Microsoft, Google ou encore Amazon. ** Microsoft est d’ailleurs un partenaire et investisseur principal d’OpenAI et fournit ses services en termes d’infrastructure.*

Faire générer entre 10 et 50 réponses à ChatGPT équivaut à boire une bouteille d’eau de 500ml Toujours selon Shaolei Rein, se basant sur le modèle de GPT-3.5 (ancien modèle).

Face à cette forte consommation liée à la génération de réponses, les chercheurs prévoient une extraction de l’eau passant de 4 à 6,6 milliards de mètres cubes d’ici 2027. C’est de 4 à 6 fois ce que consomme le Danemark aujourd’hui.

Mais pourquoi ces sociétés ont besoin d’autant d’eau pour leurs centres de données ?

Les centres de données (et donc les calculs pour générer des résultats par IA) consomment de l’électricité et génèrent naturellement de la chaleur. Pour éviter une surchauffe de leur système, ils disposent de moyens de refroidissement. Lorsque la température extérieure est modérée, ils utilisent seulement des systèmes de ventilation pour faire face à cette chaleur. Cependant, lorsque la chaleur extérieure dépasse 29,3 degrés, il est nécessaire d’utiliser de l’eau pour refroidir les systèmes (la ventilation naturelle ne suffit plus).

Pour faire face à ces besoins croissants en eau, les GAFAM souhaitent adopter des objectifs de “water positive”, mais cela s’avère être plus une stratégie de communication qu’une réelle stratégie écologique.

L’utilisation d’indicateurs comme le WUE [Water use effectiveness, l’eau consommée pour chaque kWh] n’est pas suffisante, car elle ne tient pas compte de la consommation d’eau indirecte, due notamment à la production d’électricité

Toujours Selon Shaolei Rein (pour Reporterre)

Les centres de données ont connu des innovations importantes, afin de répondre aux besoins croissants du numérique, en essayant de consommer moins d’énergie. Mais, en toute logique, les innovations ne permettent pas de répondre à la croissance de l’utilisation de l’intelligence artificielle et du big data, afin de limiter son impact environnemental.

Il est important de noter que 40% de la population mondiale est touchée par la pénurie d’eau (Nations unies).

La place de l’IA dans la création des solutions digitales

Des solutions de plus en plus complexes

Les entreprises de conseil, ainsi que les agences web comme Limpide (cf le rédacteur de l’article), doivent répondre à des demandes clients de plus en plus techniques. Le marché des solutions digitales (SAAS) est devenu très concurrentiel, ce qui amène les entreprises à opter pour la stratégie du “toujours plus” en développant des fonctionnalités énergivores, de plus en plus techniques et qui nécessitent un rythme de développement de plus en plus élevé : après la ruée vers l’or, nous vivons la ruée vers l’innovation.

Des flux de données de plus en importants

Le volume de données (utilisateurs) stocké par les solutions digitales est, lui aussi, de plus en plus important et cela pour différentes raisons :

1. Commercial : pour fournir un service ou un produit les entreprises ont besoin d’enregistrer un nombre important d’informations afin de prospecter, vendre, délivrer, facturer, etc.
2. Marketing : pour faire de l’up et/ou du cross selling il faut connaître le profil de ses clients, ses habitudes, ses besoins, etc.
3. Expérience utilisateur : pour créer une expérience dédiée à un client il faut nécessairement connaître les préférences de ce dernier, les enregistrer afin de lui proposer une expérience dédiée toujours plus personnalisée.

Ces données sont régulièrement intégrées dans une logique de big data, et peuvent ensuite être utilisées afin d’alimenter les IA (machine learning). On crée une boucle vertueuse qui optimise l’utilisation de la data.

Le constat est clair : même en contraignant de manière significative l’utilisation de l’IA , les produits digitaux demandent de plus en plus de ressources pour intégrer les innovations et les tendances technologiques.

IA et solutions SAAS

Pour la majorité des solutions SAAS, ajouter de l’IA est également un argument marketing. Nous pouvons logiquement être critiques envers cette démarche. Aujourd’hui, beaucoup de sociétés “branchent” l’IA à leur solution SAAS via OpenAI en utilisant des cas d’usages encore peu matures. Par exemple, nous retrouvons régulièrement la mention IA dans un moteur de recherche ou dans un centre d’aide. Ces intégrations sont encore trop souvent superficielles et ne répondent pas réellement aux besoins des utilisateurs mais plutôt à une tendance pour ne pas se faire distancer en termes de proposition de valeur par rapport à la concurrence : les autres le font alors on doit le faire.

Ce constat n’est (heureusement) pas valable pour toutes les solutions qui exploitent de l’IA, mais elle permet de mieux comprendre la tendance et démontre que cette innovation est trop souvent intégrée “par principe”, sans réellement analyser l’impact qu’elle aura sur l’usage proposé à l’utilisateur.

L’IA dans la création de site web

L’évolution exponentielle de l’IA remet en cause le cœur même de certains métiers, comme celui des agences digitales. Beaucoup d’organisations se questionnent sur la pertinence de collaborer avec des agences web pour créer leur site internet.

Par exemple, les principaux acteurs de création de sites web en “no code” comme Webflow (qui permet de créer des sites web sans coder, à l’aide d’outils visuels) ont intégré des solutions d’IA. Leur promesse est de créer un site web avec un simple prompt (le prompt est une consigne donnée à une IA pour orienter sa réponse).

Ces intégrations sont encore assez superficielles puisqu’il est difficile de générer, avec un simple prompt, un site web qui répond à des besoins utilisateurs qui deviennent de plus en plus complexes.

La création d’un site web par IA ne se fait donc pas automatiquement en prononçant une formule magique : “abracadabra crée moi le site web parfait pour mon entreprise”. C’est caricatural mais ça résume bien les choses, si on ne donne pas de la précision à l’IA, elle ne pourra pas créer une solution complexe. Généralement on obtient un site statique (dont le contenu du site reste fixe peu importe les actions du visiteur) créé avec des composants génériques, on obtient une présence digitale mais pas une expérience digitale sur-mesure.

Il faut également noter que cette génération demande des ressources importantes puisque l’on va transcrire une demande textuelle en fichiers (css, js, html,…), en médias (image, vidéo, …), etc. et cela se traduit par une empreinte carbone non négligeable. A l’heure où toutes les entreprises évaluent leur impact environnemental, il est pertinent de tenir compte de ce point lorsque l’on mène un projet de création ou de refonte de site web.

Cette “non-autonomie” de l’IA pose deux questions majeures :

• Est-ce que ça vaut réellement le coût (d’un point de vue environnemental) ?
• Est-ce que le site web généré va véritablement répondre à vos besoins et à ceux de vos utilisateurs / clients / prospects / collaborateurs / etc. ?

Il est encore difficile de calculer le coût environnemental d’un site web généré grâce à l’IA. A travers les éléments exposés précédemment dans cet article, nous pouvons tout de même émettre l’hypothèse que cet impact n’est pas négligeable.

Notre retour d’expériences, la grande majorité des sites web générés par IA nécessitent :

• L’optimisation (et donc modification) de chaque composant créé afin de les personnaliser pour qu’ils répondent aux besoins des utilisateurs
• La création de nouveaux composants que l’IA ne “connaît” pas encore

Le temps consacré à personnaliser ces composants est en réalité assez proche du temps nécessaire à les créer “from scratch” en utilisant des solutions no code / low code.

En partant de ce constat, nous pouvons naturellement remettre en cause l’utilisation de l’IA pour ce type de projet (et pour d’autres).

A chaque fois que vous utilisez l’IA pour créer un site web, essayez de peser le pour et le contre : entre le potentiel coût environnemental et la plus value que l’IA vous apportera en termes de temps, coût et de valeur ajoutée par rapport à votre marché et à vos concurrents.

La responsabilité des entreprises de création de solutions digitales

Les prestataires de service comme Limpide ont un rôle important dans l’intégration des innovations puisqu’ils sont au centre du processus de création. Ils ont la responsabilité de conseiller les entreprises afin de prioriser les développements sur-mesure et limiter les impacts de ces projets sur l’environnement.

Les entreprises spécialisées doivent se former davantage aux questions de l’IA et à l’impact environnemental. Cette démarche doit être intégrée dans une réflexion plus globale de “Numérique responsable”.

L’éco-conception et l’IA

Existe-t-il un paradoxe à utiliser l’IA pour favoriser l’éco-conception ?

Dans le secteur d’activité de la création de site web ou de plateforme digitale, on a assisté à des premières prises de parole encourageant l’utilisation de l’IA au service de l’éco-conception.

Le cas d’usage généralement identifié dans ce secteur, c’est l’utilisation de l’intelligence artificielle afin d’adapter les ressources du site web en fonction du :

1. Type d’appareil utilisé (ordinateur, téléphone, etc.) ;
2. Réseau emprunté (wifi, 4 ou 5G) ;
3. Du comportement de l’utilisateur (ses actions réalisées sur le site).

Ce cas semble pertinent puisqu’il permet à l’utilisateur d’afficher des informations en fonction de son contexte d’utilisation et de ses besoins.

En creusant la problématique de manière plus précise, on constate que ce raisonnement ne semble pas vraiment réaliste puisque les ressources nécessaires pour réaliser ce conditionnement d’affichage sont plus importantes que les gains escomptés.

La mise en oeuvre de l’intelligence artificielle au service de l’éco-conception : Deux mondes qui s’opposent.

L’intelligence artificielle est actuellement difficilement conciliable avec l’éco-conception puisque les IA génératives demandent beaucoup de ressources pour générer des résultats pertinents, ce qui va à l’encontre des principes mêmes de l’éco-conception de service numérique.

Soyons responsable, collectivement

Prendre du recul avant d’utiliser une solution d’IA

Chacun doit adopter une posture plus réfléchie vis-à-vis de l’IA en ne l’utilisant pas systématiquement. Ce n’est pas simple puisque cette réflexion va à l’encontre de notre culture digitale actuelle, où l’on désire obtenir de l’information le plus facilement et le plus rapidement possible.

Au quotidien, pour un usage personnel ou professionnel, il est tendance d’adopter une approche qui starifie l’usage de l’IA, alors qu’il faudrait l’utiliser pour des problématiques précises et réfléchies.

Globalement, il est conseillé de se poser les bonnes questions avant de prendre la décision de réaliser une requête par IA, comme par exemple :

• Est-ce que ça vaut le coût (environnemental) de faire une requête IA pour répondre à mon besoin ?
• N’existe-t-il pas des alternatives moins contraignantes/moins énergivores ?
• Est-ce que la conversation par IA va-t-elle vraiment me faire gagner du temps ?
• Ne suis-je pas plus pertinent pour répondre seul à mon besoin ?
• …

À l’instar de Limpide, les partenaires digitaux doivent insuffler un raisonnement responsable – Planet, People and Prosperity

Utiliser le numérique avec du bon sens

La réflexion n’est pas autour de l’usage de l’intelligence artificielle mais plutôt des cas d’usage de l’IA et elle doit rentrer dans une démarche de numérique responsable.

Les agences web comme Limpide vont influencer tout le cycle de vie des solutions digitales et, dans ce contexte, il est indispensable de prendre en compte chaque solution d’un point de vue social, environnemental et économique.

Les concepteurs de services numériques se doivent d’adopter une démarche plus éthique en prenant en compte les 3 axes du numérique responsable :

• Social : en prenant en compte les conditions de travail, l’accessibilité numérique, l’éthique et la transparence en matière de vie privée des utilisateurs. Plus globalement : utiliser le numérique éthique (IT for Good);
• Environnement : éco-concevoir des plateformes digitales, utiliser du matériel informatique reconditionné, et plus généralement utiliser le numérique pour des causes environnementales (IT for Green) ;
• Économie : être proactif pour travailler sur des projets qui soutiennent un développement économique plus durable.

Dans le monde numérique qui nous entoure, nous avons la responsabilité d’insuffler le numérique responsable et de prôner une démarche plus large de développement durable.

Pour approfondir le sujet, je vous invite à consulter ces deux articles de blog complémentaires “Quels sont les impacts et enjeux environnementaux du numérique ?” , ainsi que “Eco-conception web ou Greenwashing digital ?”