IA et empreinte carbone : faut-il s’inquiéter ?

L’IA : une technologie révolutionnaire… et controversée

Avec l’émergence de solutions comme ChatGPT, Copilot ou Midjourney, l’IA est entrée dans le quotidien de millions de personnes. Elle transforme nos usages personnels, notre manière de travailler, et bien sûr, la relation client.

Mais cette révolution suscite aussi de nouvelles inquiétudes, notamment autour de son empreinte carbone. Faut-il vraiment s’alarmer ? Consomme-t-elle plus qu’elle ne rapporte ? Ou assiste-t-on à un procès à charge, sans tenir compte des nuances techniques et des usages concrets ?

IA et consommation énergétique : que disent les faits ?

La question de l’impact environnemental de l’IA est complexe, car elle dépend fortement de la manière dont elle est conçue et utilisée.

Entraînement vs usage quotidien

Un modèle d’IA se développe en deux temps :

• L’entraînement (très coûteux) : par exemple, GPT-3 aurait généré plus de 550 tonnes de CO₂ lors de son entraînement.
• L’inférence (l’usage) : beaucoup moins énergivore, mais multipliée par des millions d’utilisateurs.

L’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle demande une quantité importante d’énergie. Ce coût s’explique par la recherche de précision : plus le modèle est performant, plus il sera sollicité. On entre alors dans une forme de cercle vicieux. Chaque inférence présente un impact très faible, mais le volume de requêtes explose.

On l’a déjà constaté avec l’essor d’internet. À mesure que le débit s’améliorait, les usages évoluaient : messages, images, vidéos, puis streaming HD. Et à chaque étape, la consommation explosait. L’inférence suit la même logique. Plus elle devient rapide et bon marché, plus elle est utilisée, parfois à tort et à travers.

Un modèle bien conçu peut donc avoir un impact unitaire très faible, surtout s’il est réutilisé de manière ciblée. Cependant, le nombre d’inférences nécessaires devra être optimisé afin de limiter l’empreinte carbone du modèle IA en question.

Tous les modèles ne se valent pas

Les facteurs clés à considérer sont :

• La taille du modèle (plus il est gros, plus il consomme).
  
• Le matériel utilisé, comme les GPU (processeurs graphiques) ou TPU (puces spécialisées développées par Google pour l’IA), qui influent sur la vitesse et la consommation énergétique..
  
• L’origine de l’énergie (renouvelable ou non).
  
• Le nombre d’interactions.
  

Résultat : une IA bien pensée, spécialisée, et optimisée peut être très sobre énergétiquement.

Vers une IA plus responsable : quelles solutions ?

Face aux critiques (parfois légitimes), les acteurs du secteur multiplient les initiatives :

Des modèles plus petits, plus malins

Afin de limiter l’empreinte carbone de l’IA, les acteurs misent sur des modèles allégés grâce à des techniques comme : 

• La distillation : technique consistant à entraîner un petit modèle en s’appuyant sur les résultats d’un modèle plus grand, pour conserver de bonnes performances tout en réduisant la consommation de ressources.
• La quantization : méthode qui réduit la précision numérique des calculs pour alléger le modèle, accélérer son exécution et diminuer son impact énergétique.

Ces approches permettent de réduire les besoins en calcul sans sacrifier les performances. D’autre part, le edge computing complète cette logique en déplaçant une partie du traitement en local, évitant les échanges énergivores avec le cloud. Enfin, la spécialisation des modèles selon les métiers permet d’éviter une consommation excessive de ressources.

Une meilleure mesure de l’impact

Des outils comme Carbontracker ou ML CO₂ Emissions Calculator facilitent aujourd’hui le suivi des émissions générées par l’IA. Cette meilleure visibilité incite à des pratiques plus responsables. En parallèle, certaines entreprises partagent des données sur leur infrastructure, l’énergie utilisée ou encore la fréquence des appels aux modèles, posant ainsi les bases d’une transparence plus systématique.

Une sobriété revendiquée

La sobriété devient une orientation stratégique. De plus en plus d’entreprises conçoivent des systèmes moins énergivores, pensés pour répondre à des besoins métiers concrets. Cette approche dépasse la simple compensation carbone : elle invite à repenser la place de l’IA pour en faire un outil utile, durable et aligné avec les enjeux écologiques.

Chez Diabolocom, une IA au service de l’efficacité… et de l’environnement

Dans le secteur des centres de contact, l’IA peut représenter une véritable avancée en matière d’efficacité opérationnelle, sans compromis écologique.

Ce que nous faisons concrètement :

• Nous développons des modèles spécialisés, parfaitement calibrés pour des cas d’usage métier.
  
• Nos IA sont intégrées dans des workflows intelligents et maîtrisés, jamais dans des logiques de génération “à tout prix”.
  
• Nos solutions peuvent être hébergées sur des infrastructures locales ou responsables, avec un contrôle précis de l’impact carbone.

Les modèles d’IA conçus pour les centres de contact doivent être adaptés à un volume élevé d’inférences, c’est-à-dire au grand nombre d’appels traités. Il est donc essentiel de disposer d’un modèle à la fois précis et rapide, capable de fournir une réponse pertinente en un minimum d’étapes.

Chez Diabolocom, nous travaillons à améliorer notre modèle pour rendre les inférences plus efficaces.

Résultat : un modèle d’IA à l’empreinte carbone limitée, qui améliore le quotidien des agents et optimise la relation client.

Conclusion : une IA utile, sobre et maîtrisée

L’IA n’est pas intrinsèquement polluante. Ce sont nos choix technologiques, nos usages, et nos infrastructures qui déterminent son impact réel.

Chez Diabolocom, nous faisons le choix d’une IA éthique et performante, au service des clients, des collaborateurs… et de la planète.

Petit clin d’œil : chez Diabolocom, notre IA est pensée pour une sobriété énergétique réelle. Et oui, vous pouvez dire merci ou s’il vous plaît à nos assistants vocaux — ça ne fera pas exploser la facture électrique mondiale.