L’IA au travail, une clarification nécessaire

Plus de la moitié des salariés utilisant l’IA générative au bureau le feraient en dehors de tout cadre défini par leur employeur. Nommée Shadow IA, cette pratique pas toujours assumée trahit le flou qui entoure l’introduction de l’intelligence artificielle dans le milieu professionnel. Elle illustre la croisée des chemins où se trouvent les organisations, coincées entre le marteau de la compétitivité et l’enclume de la RSE. D’un côté, ne pas prendre en marche le train de l’IA leur fait craindre un risque de décrochage économique majeur. De l’autre, les usages plus ou moins avoués de l’intelligence artificielle au bureau les exposent à des fuites de données sensibles et à une surconsommation énergétique encore mal évaluée. Place à la réflexion collective pour résoudre ce dilemme !

Nous ne pouvons plus ignorer la matérialité de l’IA. Le numérique représente déjà environ 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre. L’essor de l’IA menace d’aggraver considérablement ce bilan. L’entraînement des grands modèles de langage (LLM) nécessite toujours plus de puissance de calcul, installée dans des infrastructures colossales.

Pourtant, la mesure de cet impact environnemental reste un « trou noir ». Les fournisseurs de services d’intelligence artificielle, principalement américains, entretiennent l’opacité sur l’infrastructure réelle (réseau, stockage, puces) et sur les calculs environnementaux publiés. Cette absence de transparence empêche une évaluation fiable de ce que consomment entreprises, organismes et administrations.

Avec des conséquences concrètes : au-delà de 2,75 GWh de consommation annuelle moyenne d’énergie finale, les entreprises ont l’obligation de faire un audit énergétique. L’usage intensif de l’IA fait désormais franchir ce seuil à des organisations qui ne s’y attendaient pas. Il ne s’agit donc plus d’un simple risque de conformité théorique, mais d’un risque opérationnel qui s’accumule à chaque déploiement non tracé.

Devant ce constat, il ne s’agit pas de renoncer à l’innovation, mais d’éviter le gaspillage. La question n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’IA, mais comment le faire de manière raisonnée.

L’usage des solutions IA ne doit pas être une simple question technique laissée à la DSI, mais une décision stratégique et éthique émanant de la direction générale. Cela passe par la définition d’une charte des usages co-construite avec les collaborateurs pour identifier leurs besoins et les accompagner dans la prise en main des outils choisis.

Toutes les tâches ne nécessitent d’ailleurs pas le recours aux modèles les plus énergivores. Il est impératif de réserver les modèles massifs pour les domaines à forte valeur ajoutée comme la R&D ou l’analyse stratégique. Ailleurs, le déploiement de l’IA devrait passer par des modèles plus petits, entraînés sur des jeux de données internes. Le gain de temps permis par l’automatisation de certaines tâches ne doit pas être tabou, mais ne doit pas non plus faire oublier l’indispensable temps de vérification et de correction des éléments générés par ces systèmes.

La mise en place de « champions » internes ou de groupes de travail permet de répertorier les cas d’usage validés, de partager des bibliothèques de prompts optimisés et d’éviter les requêtes inutiles. Des outils de sensibilisation, comme le jeu de cartes « La Bataille de l’IA » développé par les associations Latitudes et Data For Good, peuvent aider les équipes à prendre conscience des externalités négatives de leurs pratiques.

La souveraineté numérique ne doit pas être vue comme un repli sur soi, mais comme un levier de pilotage environnemental. En choisissant des solutions européennes, les organisations peuvent espérer à terme une meilleure maîtrise des infrastructures et une transparence accrue sur les impacts, en cohérence avec les réglementations comme le RGPD ou la loi REEN.

L’enjeu est désormais de rendre la durabilité innovante. Nous devons exiger des indicateurs d’impact environnemental fiables et comparables, intégrés directement dans nos outils numériques. C’est à ce prix que l’IA pourra devenir un véritable levier de progrès, sans compromettre les limites planétaires.

Signataires

Laurent Alaus, Laure Alfonsi, Deborah Baranow, Alison Bourdier, Leila Bouzouaid, Nelly Brossard, Maud Cailly, Sonia Desbrières, Sabrina Hohengarten, Gaëlle Maurugeon Brigitte Tropenat, Nicolas Dehorter