{"id":7452,"date":"2026-10-22T07:07:26","date_gmt":"2026-10-22T07:07:26","guid":{"rendered":"https:\/\/portaileduc.net\/website\/?p=7452"},"modified":"2026-11-02T16:09:34","modified_gmt":"2026-11-02T16:09:34","slug":"empreinte-environnementale-de-lintelligence-artificielle-de-nouveaux-outils-pour-mieux-mesurer-ses-impacts","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portaileduc.net\/website\/empreinte-environnementale-de-lintelligence-artificielle-de-nouveaux-outils-pour-mieux-mesurer-ses-impacts\/","title":{"rendered":"Empreinte environnementale de l\u2019IA : des outils de mesure"},"content":{"rendered":"\n

L’Institut du Num\u00e9rique Responsable (INR) propose une analyse des avanc\u00e9es r\u00e9centes dans l’\u00e9valuation de l’empreinte environnementale de l’intelligence artificielle.<\/strong> Publi\u00e9e le 24 septembre 2026 dans sa newsletter L’INR d\u00e9code l’IA<\/em>, cette ressource pr\u00e9sente plusieurs \u00e9tudes, outils de mesure et recommandations pour mieux comprendre les cons\u00e9quences environnementales des syst\u00e8mes d’IA. Si les m\u00e9thodes d’\u00e9valuation progressent, de nombreuses incertitudes subsistent, notamment en raison du manque de transparence des fournisseurs et de l’\u00e9volution rapide des technologies.<\/p>\n\n\n\n

Comprendre ce qui influence l’empreinte environnementale de l’IA<\/h3>\n\n\n\n

L’article rappelle que les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle ne peuvent pas \u00eatre r\u00e9duits \u00e0 la consommation d’une requ\u00eate. Plusieurs facteurs doivent \u00eatre pris en consid\u00e9ration :<\/p>\n\n\n\n

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Les mod\u00e8les utilis\u00e9s<\/strong>
Leur taille, leur fonctionnement et les ressources informatiques qu’ils mobilisent.<\/p>\n\n\n\n

Les infrastructures<\/strong>
Les serveurs, les processeurs graphiques (GPU) et leur fabrication.<\/p>\n\n\n\n

La consommation \u00e9nerg\u00e9tique<\/strong>
L’\u00e9lectricit\u00e9 n\u00e9cessaire au fonctionnement et au refroidissement des centres de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

La consommation d’eau<\/strong>
Les pr\u00e9l\u00e8vements directs pour le refroidissement et les besoins indirects li\u00e9s \u00e0 la production d’\u00e9lectricit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

La localisation g\u00e9ographique<\/strong>
Le mix \u00e9lectrique et les conditions climatiques influencent les impacts.<\/p>\n\n\n\n

Le cycle de vie des \u00e9quipements<\/strong>
Leur fabrication, leur renouvellement et leur fin de vie.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

L’article souligne \u00e9galement les difficult\u00e9s suppl\u00e9mentaires li\u00e9es au d\u00e9veloppement des agents d’intelligence artificielle, capables d’encha\u00eener plusieurs op\u00e9rations pour r\u00e9aliser une t\u00e2che.<\/p>\n\n\n\n

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Des outils pour estimer les impacts<\/h3>\n\n\n\n

L’INR pr\u00e9sente plusieurs initiatives destin\u00e9es \u00e0 am\u00e9liorer la mesure de l’empreinte environnementale de l’IA. Parmi celles-ci figure Impact’IA<\/strong>, une calculatrice open source d\u00e9velopp\u00e9e par le groupe SNCF, qui permet d’estimer les impacts environnementaux de projets mobilisant des mod\u00e8les de langage. S’appuyant notamment sur les travaux d’Ecologits, elle prend en compte plusieurs indicateurs :<\/p>\n\n\n\n