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L’intelligence artificielle transforme nos entreprises, nos industries et nos usages. Pourtant, derrière les promesses de performance se cache un impact environnemental souvent sous-estimé. L’entraînement et l’utilisation des modèles d’IA nécessitent une énergie considérable, posant des questions cruciales à l’ère de la sobriété numérique.

Une IA responsable : urgence écologique et sobriété numérique

Alors que les usages de l’IA explosent, son empreinte carbone devient un enjeu critique. Le développement de modèles géants, l’essor du cloud, les infrastructures toujours plus puissantes… tout cela alourdit considérablement la consommation énergétique du numérique.

Face à cela, le concept d’IA frugale émerge. Définie par l’AFNOR, une IA frugale est une intelligence artificielle qui limite sa consommation de ressources tout au long de son cycle de vie — de la conception au déploiement. C’est aussi un pilier essentiel de la sobriété numérique.

Entraînement vs inférence : comprendre les vrais coûts énergétiques de l’IA

Pour bien mesurer l’impact d’une solution IA entreprise, il faut distinguer deux phases clés :

  • L’entraînement des modèles : c’est la phase initiale, souvent réalisée sur des milliers de GPU dans des data centers, sur plusieurs jours ou semaines. Elle est extrêmement énergivore. Par exemple, entraîner un grand modèle de langage peut générer autant de CO₂ qu’un vol transatlantique.
  • L’inférence : c’est la phase où le modèle est utilisé (pour générer un texte, analyser une image, etc.). Moins gourmande, elle devient significative à grande échelle, notamment dans les services cloud publics.

Limiter l’impact environnemental de l’IA passe donc par des choix techniques sur ces deux phases, mais surtout sur l’usage au quotidien.

Plus gros ≠ mieux : la taille des modèles impacte directement l’environnement

Les modèles d’IA les plus performants du moment (comme GPT-4 ou LLaMA 3) sont aussi les plus lourds : plusieurs centaines de milliards de paramètres. Or, plus un modèle est grand, plus il est coûteux à entraîner, à stocker et à exécuter.

La bonne nouvelle, c’est qu’il existe aujourd’hui des techniques pour réduire la taille des modèles sans sacrifier la performance. Le site Comparia.gouv.fr, mis en place par le gouvernement français, propose d’ailleurs des comparatifs chiffrés sur l’impact environnemental des modèles d’IA.

C’est l’approche que nous adoptons chez Artemia.ai : utiliser des modèles IA plus légers, optimisés pour les cas d’usage spécifiques de l’entreprise, avec une performance utile, et surtout moins d’impact environnemental.

Localisation des serveurs : vers une IA vraiment locale et sobre

L’emplacement des serveurs hébergeant les modèles IA joue un rôle important dans leur impact énergétique.

  • Les modèles exécutés dans des clouds internationaux impliquent des transferts de données fréquents et coûteux en énergie.
  • De plus, ces solutions soulèvent des questions de confidentialité, de souveraineté numérique et de conformité RGPD.

À l’inverse, les solutions IA locales, déployées on-premise ou sur des infrastructures cloud européennes, limitent la consommation énergétique liée au transport de données. Elles permettent aussi un contrôle total sur les flux, la sécurité des données et les performances.

Artemia.ai : une IA générative locale, frugale et sans cloud

Chez Artemia.ai, nous avons fait le choix d’une IA générative sécurisée, performante et frugale :

  • Nos logiciels IA entreprise sont conçus pour tourner localement, on-premise (sur site) donc au plus près de l’utilisateur final.
  • Nos modèles sont optimisés pour la performance utile, avec des tailles réduites, adaptées à chaque cas d’usage.
  • Le matériel recommandé pour faire tourner nos modèles consomme 5 à 10 fois moins d’énergie que les infrastructures GPU massives des clouds publics.
  • Résultat : moins de consommation, moins d’émissions, plus de contrôle.

Notre logiciel IA sans cloud offre aux entreprises une alternative à la fois performante, respectueuse de l’environnement, et conforme aux exigences de sécurité et de confidentialité.

Conclusion

L’intelligence artificielle a un rôle crucial à jouer dans la transformation des entreprises. Mais elle doit être pensée de manière responsable et sobre.
En faisant le choix d’une solution IA locale, frugale et sécurisée, comme celle proposée par Artemia.ai, les entreprises s’inscrivent dans une démarche de transition numérique durable, alliant innovation et respect de l’environnement.

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