Ce lundi 15 janvier, l’Ecolab du CGDD, en collaboration avec l’Afnor, présentait les modalités d’un nouveau groupe de travail sur l’impact environnemental de l’IA. A cette occasion, il réunissait les acteurs intéressés pour un premier tour d’horizon des enjeux de l’impact environnemental de l’IA et pour présenter l’objectif d’aboutir en 6 mois à une AFNOR Spec, document ouvert d’application volontaire précédant la normalisation. Les thématiques pressenties pour les sous-groupes du GT sont la définition de l’IA frugale, un référentiel méthodologique d’évaluation environnementale, des bonnes pratiques et des modalités de communication.
Pour Thomas Cottinet, responsable de l’Ecolab, la « croissance massive » de la consommation en ressources induite par l’intelligence artificielle souligne la « nécessité d’objectiver les impacts environnementaux de son déploiement », afin que la France puisse peser sur ces enjeux à une échelle internationale.
Pour Guillaume Avrin, coordinateur national pour l’intelligence artificielle, si les performances de ces technologies sont primordiales pour notre économie, il n’y aura pas de « diffusion large sans maîtrise de ses impacts environnementaux ». L’enjeu sera pour 2024 de développer, à contrario des Large Language Models (LLM), des Small Language Models (SLM).
Anna Medan, Morgan Caraboeuf et Lina Ismail de l’AFNOR ont montré que l’objectif de ce groupe de travail est de « s’appuyer sur l’expertise des chercheurs et des acteurs économiques » dans le cadre de ces travaux ouverts à tous. En s’appuyant sur le contexte normatif actuel, les normes sur l’IA en cours d’élaboration et l’état de l’art, l’objectif est d’ouvrir la voie à la normalisation sur l’impact environnemental de l’IA et de mieux défendre une orientation française sur le sujet.
Pour Denis Trystram et Anne-Laure Ligozat, chercheurs de Ecoinfo, la croissance du secteur numérique suscite des inquiétudes grandissantes sur ses impacts. Qui plus est, ces derniers sont souvent minimisés, voire oubliés, par faute de prise en compte de la matérialité des équipements numériques. A terme, la modélisation des effets indirects ou des effets rebonds du déploiement de l’IA s’annonce comme particulièrement complexe, mais essentielle pour aboutir à une prise de décision informée.
Pierre Monget du Hub France IA a souligné la difficulté jusqu’à présent de se mettre d’accord entre acteurs économiques sur une définition de l’IA frugale, d’où l’utilité de regrouper des acteurs de l’écosystème aujourd’hui pour en débattre. C’est d’ailleurs déjà l’une des actions du Hub France IA, dans le contexte de leur GT IA & Environnement.
Mathieu Wellhoff a rappelé l’engagement de l’Ademe sur la thématique de l’impact environnemental du numérique, avec déjà plusieurs études et référentiels produits. Ce groupe de travail est la première étape de travaux de long-terme pour mieux quantifier l’impact environnemental de l’IA à la fois chez l’Ademe et l’Ecolab.
De la part de l’Ecolab, un grand merci à tous nos intervenants et tous les participants, en présentiel et aussi en ligne !
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