L’essor de l’intelligence artificielle générative pose des défis éthiques et environnementaux significatifs, incitant à une utilisation plus consciente et responsable de cette technologie. Mais l’IA peut-elle être éco-responsable ?
L’élan de l’intelligence artificielle, fertile en anticipations et en préoccupations, maintient son rythme effréné., tandis que les entreprises affinent leur compréhension de cette technologie en constante évolution et de ses implications potentielles pour leurs activités. En France, plusieurs initiatives ont été lancées pour promouvoir le développement des technologies liées à l’intelligence artificielle (IA). Dans la course à l’intelligence artificielle générative, la France pouvait déjà compter sur Mistral AI, sa start-up phare, qui vient de dévoiler son premier modèle de langage de grande envergure. À présent, s’ajoute Kyutai, un nouveau laboratoire de recherche. En collaboration avec six chercheurs éminents, l’objectif est de concevoir la première intelligence artificielle en open source intégrant le langage.
Le changement climatique demeure une préoccupation cruciale tant pour les consommateurs que pour les entreprises qui se sont engagées à réduire leurs émissions de CO2. L’utilisation non maîtrisée de solutions d’IA énergivores peut compromettre sérieusement l’image publique d’une entreprise, sans parler des conséquences potentiellement désastreuses pour l’environnement. Des études du MIT indiquent qu’un seul modèle d’IA génère près de cinq fois les émissions d’une voiture moyenne sur toute sa durée de vie, mettant ainsi en péril les avancées mondiales dans la lutte contre le changement climatique. Malgré l’apparente apathie écologique de la législation récente, comme la loi européenne sur l’IA, certains acteurs majeurs de l’IA ont commencé à s’autoréguler de manière proactive et à œuvrer en faveur d’un usage plus durable de l’IA.
Une IA conçue sur mesure
Les inconvénients majeurs de l’IA générative et des LLM résultent des vastes gisements de données nécessaires pour en tirer une valeur significative. Non seulement ces modèles soulèvent des questions d’éthique, de précision et de confidentialité, mais de surcroît, ils amplifient considérablement la consommation énergétique associée à l’IA.
Au lieu d’opter pour des outils d’IA généralistes, certaines entreprises s’orientent désormais vers une intelligence artificielle plus ciblée, spécialisée dans des tâches et des objectifs spécifiques. Avec des modèles d’IA pré-entraînées assurant une grande précision dans le traitement de types de documents bien définis, les entreprises peuvent contribuer à la préservation des ressources en abandonnant l’usage du papier, tout en réduisant les émissions de carbone liées à des processus de traitement de documents lourds.
Renforcer l’autonomie des développeurs
Les acteurs du secteur de l’IA ne sont pas les seuls à devoir assumer la responsabilité de la durabilité de cette technologie ; certains transfèrent activement ce fardeau aux développeurs. La capacité des développeurs à concevoir leurs propres plateformes d’IA spécialisées offre aux entreprises l’opportunité de restreindre l’utilisation de l’IA grâce à une personnalisation poussée, éliminant ainsi les fonctionnalités et les données superflues susceptibles d’aggraver les dommages environnementaux.
Par exemple, les développeurs peuvent concevoir des plateformes dédiées à des domaines spécifiques tels que la création de contenus, les conseils culinaires, le support technique, ou toute autre finalité. Face aux risques croissants d’inexactitude et d’atteinte à la vie privée associés aux modèles d’IA très généralistes, les développeurs seront probablement incités à exploiter des plateformes de GPT plus spécialisées et étroites. Cette motivation ne se limite pas seulement à des considérations de nature écologique, mais s’étend également à l’amélioration des résultats business.
Des pratiques stratégiques durables
Les entreprises devraient adopter une perspective plus large à l’égard de la technologie elle-même et explorer d’autres possibilités au sein de leur organisation pour exploiter l’IA de manière durable. À titre d’exemple, Microsoft a révélé que son infrastructure de support à l’IA fonctionne entièrement avec de l’énergie propre, éliminant ainsi la génération d’émissions opérationnelles.
Bien que les émissions soient cruciales, elles ne constituent pas le seul critère pour évaluer l’impact écologique des nouvelles technologies. L’intégration de la robotique et de l’IA a été observée comme ayant notablement réduit l’utilisation d’herbicides dans plusieurs domaines, notamment l’agriculture de précision, la gestion des espaces urbains et la maintenance des infrastructures linéaires comme les autoroutes. Alors que les entreprises continuent d’interroger l’utilité et les conséquences de l’IA, il est impératif qu’elles explorent toute l’étendue de sa capacité à améliorer la durabilité de nos industries.
Les entreprises prennent le relais
Jusqu’à présent, les premières lois sur l’IA n’ont pas réussi à adresser pleinement les implications écologiques de l’intelligence artificielle, se concentrant principalement sur la protection de la vie privée et d’autres aspects éthiques connexes. Bien que la prise en compte de ces critères demeure cruciale pour favoriser une utilisation plus responsable de l’IA, il est tout aussi essentiel que les entreprises assument la responsabilité de la manière dont elles exploitent cette technologie pour générer une valeur commerciale, en tenant compte de son impact sur l’environnement.
L’année 2023 fut une période marquée par un grand intérêt, l’émergence d’attentes démesurées et d’idées reçues concernant l’intelligence artificielle. Cependant, bien que les entreprises aient acquis une certaine maturité au cours de l’année écoulée, cela ne signifie pas nécessairement qu’elles sont totalement à l’abri des défis, mais plutôt qu’elles ont développé des compétences nécessaires pour prendre des décisions plus éclairées et responsables en matière d’utilisation de l’IA.
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Par Maxime Vermeir, Directeur Intelligence Artificielle, ABBYY
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