Optimiser l'empreinte carbone grâce à l'intelligence artificielle

Comprendre l’impact environnemental du numérique et de l’IA

Le numérique et l’intelligence artificielle : une croissance énergétique rapide

La transformation numérique des entreprises s’accélère, portée par l’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA) et de modèles comme ChatGPT. Cette évolution s’accompagne d’une augmentation significative de la consommation d’énergie et des émissions de gaz à effet de serre. Les data centers, véritables centres névralgiques du numérique, consomment aujourd’hui près de 1 % de l’électricité mondiale, selon l’Agence internationale de l’énergie. Leur puissance de calcul, nécessaire à l’entraînement de modèles d’IA comptant parfois des milliards de paramètres, accentue l’empreinte carbone du secteur.

Comprendre les sources d’impact environnemental

• Entraînement des modèles : L’apprentissage de modèles d’intelligence artificielle requiert d’énormes volumes de données et une puissance de calcul considérable, générant une consommation énergétique importante.
• Utilisation quotidienne : Chaque requête adressée à un modèle comme ChatGPT sollicite des serveurs dans des centres de données, contribuant à l’empreinte écologique globale.
• Stockage et gestion des données : La multiplication des données numériques implique des besoins accrus en infrastructures, renforçant la consommation électrique et les émissions carbone.

Un enjeu pour les entreprises de toutes tailles

Que l’on soit une entreprise de taille moyenne ou une grande société, l’impact environnemental du numérique et de l’IA devient un sujet central du bilan carbone et de la transition écologique. L’empreinte environnementale ne se limite pas à la consommation énergétique directe : elle englobe aussi l’ensemble du cycle de vie des équipements, la gestion des données et l’efficacité énergétique des infrastructures.

Pour approfondir la réflexion sur l’empreinte écologique du numérique et son influence sur la responsabilité sociale des entreprises, vous pouvez consulter cet article sur l’impact environnemental des entreprises.

Identifier les leviers d’action pour les entreprises de taille moyenne et les grandes sociétés

Différences d’approche selon la taille de l’entreprise

Les entreprises de taille moyenne et les grandes sociétés font face à des enjeux spécifiques pour réduire leur empreinte carbone liée à l’utilisation du numérique et de l’intelligence artificielle. La gestion de la consommation énergétique, l’optimisation des data centers et la réduction des émissions carbone nécessitent des stratégies adaptées à leur structure et à leurs ressources.

• Les PME disposent souvent de moins de moyens pour investir dans des infrastructures sobres en énergie ou dans l’entraînement de modèles d’IA à faible impact environnemental. Elles doivent donc privilégier des solutions mutualisées ou externalisées, comme le cloud vert ou les centres de données certifiés.
• Les grandes entreprises, quant à elles, ont la capacité d’agir sur l’ensemble de leur chaîne de valeur. Elles peuvent investir dans des data centers à haute efficacité énergétique, intégrer des énergies renouvelables et optimiser la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement des modèles d’IA, notamment ceux comptant des milliards de paramètres comme ChatGPT.

Leviers d’action pour limiter l’empreinte écologique

Pour agir concrètement, plusieurs leviers sont à la disposition des entreprises :

• Choisir des fournisseurs de services numériques engagés dans la transition écologique et utilisant des énergies renouvelables
• Rationaliser la consommation électrique des infrastructures et privilégier des solutions d’intelligence artificielle moins gourmandes en énergie
• Optimiser la gestion des données pour limiter le stockage inutile et réduire l’empreinte environnementale des centres de données
• Mettre en place des indicateurs de suivi du bilan carbone et des émissions de gaz à effet de serre

Pour aller plus loin dans la réflexion sur l’impact et la stratégie, découvrez comment devenir une entreprise à impact adaptée aux PME et aux grandes entreprises.

Optimiser les infrastructures informatiques grâce à l’IA

Optimiser la consommation énergétique des infrastructures

La gestion de l’empreinte carbone liée à l’utilisation de l’intelligence artificielle passe d’abord par l’optimisation des infrastructures informatiques. Les data centers, véritables centres nerveux du numérique, consomment une quantité importante d’énergie pour alimenter et refroidir les serveurs. L’entraînement des modèles d’IA, notamment ceux comptant des milliards de paramètres comme ChatGPT, accentue cette consommation électrique et augmente les émissions de gaz à effet de serre. Pour limiter l’impact environnemental, il est essentiel d’agir sur plusieurs leviers :

• Choisir des centres de données alimentés par des énergies renouvelables pour réduire les émissions carbone.
• Optimiser la puissance de calcul utilisée lors de l’entraînement des modèles afin de limiter la consommation énergétique.
• Privilégier des modèles d’intelligence artificielle plus sobres, adaptés aux besoins réels de l’entreprise.
• Mettre en place des solutions de refroidissement écologiques et efficaces pour limiter l’empreinte écologique des infrastructures.

Vers une meilleure efficacité énergétique grâce à l’IA

L’intelligence artificielle peut aussi être un levier d’optimisation pour ses propres infrastructures. Par exemple, des algorithmes peuvent ajuster en temps réel la consommation d’énergie des serveurs selon la charge de travail, ou prédire les pics d’utilisation pour anticiper les besoins énergétiques. Cela permet de réduire le bilan carbone tout en maintenant la performance. Les entreprises de taille moyenne et les grandes sociétés peuvent s’appuyer sur ces innovations pour accélérer leur transition écologique et renforcer leur responsabilité sociétale. Pour aller plus loin sur la manière dont l’impact des entreprises façonne notre avenir, consultez cet article dédié à la responsabilité environnementale des organisations.

Suivi et amélioration continue

L’optimisation des infrastructures ne s’arrête pas à la mise en place de solutions techniques. Il est crucial de mesurer régulièrement la consommation énergétique, les émissions carbone et l’empreinte environnementale des data centers. Cela permet d’ajuster les pratiques, d’identifier de nouveaux axes d’amélioration et de garantir un engagement durable dans la lutte contre le changement climatique.

Réduire l’empreinte carbone des processus métiers avec l’IA

Réduire la consommation énergétique des processus métiers

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans les entreprises, qu’elles soient de taille moyenne ou de grande envergure, peut transformer la gestion des processus métiers tout en limitant leur empreinte carbone. Les modèles d’IA, comme ChatGPT ou d’autres solutions d’analyse de données, permettent d’optimiser la consommation d’énergie et de réduire les émissions de gaz à effet de serre associées aux opérations numériques.

• Automatisation intelligente : L’IA automatise des tâches énergivores, comme la gestion de la supply chain ou l’optimisation des flux logistiques, en réduisant la puissance de calcul nécessaire et la consommation électrique globale.
• Optimisation des modèles : L’entraînement des modèles d’intelligence artificielle, souvent composé de milliards de paramètres, peut être ciblé pour limiter la consommation énergétique. Par exemple, privilégier des modèles plus légers ou ajuster la fréquence d’entraînement selon les besoins réels.
• Gestion des données : La réduction du volume de données traitées et stockées dans les data centers contribue à diminuer l’empreinte écologique. L’IA aide à trier et prioriser les données utiles, limitant ainsi la consommation d’énergie des centres de données.
• Transition vers des énergies renouvelables : Les entreprises peuvent orienter l’utilisation de l’IA pour piloter la consommation énergétique vers des sources renouvelables, renforçant leur bilan carbone positif.

Exemples d’applications concrètes

Dans la gestion des bâtiments, l’IA ajuste en temps réel la consommation électrique selon l’occupation et les besoins, réduisant ainsi l’impact environnemental. Pour les processus industriels, l’analyse prédictive optimise l’utilisation des équipements, limitant les pics de consommation énergétique et les émissions carbone.

Vers une empreinte environnementale maîtrisée

La clé réside dans une utilisation raisonnée de l’intelligence artificielle, en veillant à l’efficacité énergétique des modèles et à la sobriété numérique. Les entreprises qui intègrent ces pratiques dans leurs processus métiers participent activement à la transition écologique et à la lutte contre le changement climatique, tout en améliorant leur efficacité opérationnelle.

Mesurer et suivre les progrès en matière de réduction d’empreinte carbone

Indicateurs clés pour suivre la performance environnementale

Pour évaluer l’efficacité des actions mises en place autour de l’intelligence artificielle et du numérique, il est essentiel de s’appuyer sur des indicateurs précis. Les entreprises, qu’elles soient de taille moyenne ou de grande envergure, doivent surveiller régulièrement :

• La consommation énergétique des infrastructures (data centers, serveurs, réseaux)
• L’empreinte carbone générée par l’utilisation et l’entraînement des modèles d’IA
• Le volume de données traitées et stockées
• La part d’énergies renouvelables utilisée pour alimenter les systèmes
• Le bilan carbone global des activités numériques

Outils et méthodes pour mesurer l’empreinte carbone

Plusieurs outils existent pour quantifier l’impact environnemental des activités numériques et de l’intelligence artificielle. Les plateformes de suivi de la consommation énergétique permettent d’identifier les pics de puissance de calcul et d’optimiser l’utilisation des ressources. Des calculateurs d’empreinte carbone spécialisés dans le numérique aident à estimer les émissions de gaz à effet de serre liées à l’entraînement des modèles, notamment ceux comptant des milliards de paramètres comme ChatGPT. Pour une approche plus globale, l’analyse du cycle de vie (ACV) des équipements et des logiciels permet de prendre en compte l’ensemble des impacts, de la fabrication à l’utilisation, jusqu’à la fin de vie. Cela inclut la consommation électrique des centres de données, la gestion des données et la transition écologique des infrastructures.

Intégrer le suivi dans la stratégie RSE

Le suivi des progrès doit s’inscrire dans une démarche d’amélioration continue. Il est recommandé d’intégrer ces indicateurs dans le reporting RSE de l’entreprise. Cela facilite la communication auprès des parties prenantes et permet d’ajuster les actions pour réduire l’empreinte écologique et environnementale. Les grandes sociétés peuvent s’appuyer sur des outils de pilotage avancés, tandis que les entreprises de taille moyenne peuvent commencer par des audits énergétiques simples et des tableaux de bord adaptés à leur activité. En mesurant régulièrement la consommation énergétique, les émissions carbone et l’efficacité énergétique des solutions d’intelligence artificielle, les entreprises renforcent leur engagement dans la lutte contre le changement climatique et la réduction de leur impact environnemental.

Impliquer les parties prenantes dans une démarche responsable autour de l’IA

Mobiliser l’ensemble des acteurs internes et externes

Pour réduire efficacement l’empreinte carbone liée à l’utilisation de l’intelligence artificielle, il est essentiel d’impliquer toutes les parties prenantes. Cela concerne aussi bien les équipes internes (IT, métiers, direction, achats) que les partenaires externes (fournisseurs de data centers, éditeurs de solutions IA, clients, etc.). La sensibilisation à l’impact environnemental du numérique et des modèles d’intelligence artificielle doit être intégrée dans la culture d’entreprise. Organiser des ateliers, des formations ou des campagnes d’information permet de mieux comprendre les enjeux liés à la consommation énergétique, à l’empreinte écologique des data centers et à l’utilisation responsable des données.

Favoriser la transparence et la collaboration

La transparence sur la consommation énergétique, les émissions carbone et le bilan carbone des infrastructures IA est un levier de confiance. Partager régulièrement les indicateurs de suivi (consommation électrique, puissance de calcul utilisée, émissions de gaz à effet de serre, recours aux énergies renouvelables) encourage l’engagement collectif. Pour aller plus loin, certaines entreprises mettent en place des comités ou groupes de travail dédiés à la transition écologique et à l’optimisation de l’empreinte environnementale des modèles d’intelligence artificielle. Ces initiatives facilitent l’échange de bonnes pratiques, l’identification de solutions innovantes (modèles plus sobres, data centers éco-conçus, réduction de l’empreinte énergétique lors de l’entraînement des modèles à milliards de paramètres).

Impliquer les clients et valoriser les démarches responsables

L’engagement des clients est aussi un facteur clé. Communiquer sur les actions menées pour réduire la consommation d’énergie, l’empreinte carbone et l’impact environnemental des solutions IA renforce la crédibilité de l’entreprise. Valoriser l’utilisation de modèles écologiques et l’optimisation de la consommation énergétique dans les offres commerciales peut devenir un avantage concurrentiel. En impliquant l’ensemble des parties prenantes dans une démarche responsable, les entreprises contribuent activement à la lutte contre le changement climatique et à la réduction des émissions carbone liées au numérique et à l’intelligence artificielle.