IA responsable : 6 gestes simples pour limiter son empreinte

En tant qu’entreprise, vous êtes de plus en plus nombreuses à tester et adopter l’intelligence artificielle. L’IA améliore la productivité de votre entreprise, débloque vos tâches chronophages ou vous aide à structurer vos activités. Mais dans un contexte de transition économique, une question revient régulièrement : « Oui, l’IA aide… mais quel est son impact écologique ? »

Un questionnement légitime. Ces derniers mois, plusieurs grands acteurs technologiques ont publié des chiffres sur la consommation énergétique de leurs modèles. Des enquêtes journalistiques ont aussi mis en lumière l’empreinte carbone liée à l’utilisation des IA. 

Alors, comment votre entreprise peut-elle utiliser l’IA tout en limitant son impact écologique ? 
Nous avons posé la question à Mathieu Louis, expert IA. Verdict : il existe six leviers très concrets pour utiliser l’IA de manière plus responsable.

Choisir le bon modèle IA

Tous les modèles d’IA ne se valent pas : il existe des petits et des grands modèles. Dans 90 % des usages professionnels, un “small” ou “mini” modèle suffit largement.

Ces versions plus légères consomment beaucoup moins d’énergie tout en offrant une qualité de réponse suffisante pour les tâches courantes : rédaction, reformulation, analyse simple, aide administrative…

Les grands modèles ne sont réellement nécessaires que pour des usages très pointus, comme la recherche scientifique ou des calculs complexes.

💡Le réflèxe à adopter : privilégiez par défaut les versions « small » des outils d’IA

Se demander si l’IA est vraiment nécessaire

Pour limiter son impact, il importe pour chaque question de se demander s’il faut vraiment l’IA. Parfois, une simple recherche Internet peut suffire. Certes, la recherche en ligne a elle aussi une empreinte environnementale, mais elle reste généralement plus légère qu’un prompt IA — surtout si la demande est simple et factuelle. L’enjeu est donc de trouver le bon équilibre.

💡Le réflexe à adopter : pour une question précise ou un chiffre, tester d’abord la recherche Internet.

Faites des conversations plus courtes

On l’ignore souvent, mais la taille de la conversation compte autant que la question elle-même. Une longue conversation mobilise davantage de ressources. Sur le plan écologique, il vaut donc mieux créer plusieurs petites conversations plutôt qu’un seul long fil où s’enchaînent différents sujets.

💡Le réflexe à adopter : ouvrir une nouvelle session pour chaque nouveau thème.

Optez pour l’anglais

Comme les modèles sont majoritairement entraînés en anglais et optimisés pour cette langue, formuler ses requêtes en anglais consomme moins d’énergie que de le faire en français ou en néerlandais. 

💡Le réflexe à adopter : si l’enjeu n’est pas la qualité de la langue de sortie, rédiger la demande en anglais.

Evitez de faire tourner un modèle vous-même

Faire tourner un modèle d’IA sur son propre ordinateur ou ses propres serveurs peut sembler écologique mais cela n’est pas le cas forcément. Les data centers professionnels utilisent des infrastructures bien plus optimisées que nos machines locales.

💡Le réflexe à adopter : utilisez les serveurs des fournisseurs d’IA plutôt que ses propres serveurs locaux.

Pensez à l’origine de l’énergie

On n’y pense pas mais s’intéresser à la localisation des data centers des modèles utilisés peut avoir un impact. Toutes les régions ne se valent pas en matière d’énergie. Il est donc pertinent de s’intéresser à la localisation du service utilisé (quand l’information est disponible) et aux engagements environnementaux des fournisseurs.

💡Le réflexe à adopter : privilégiez des fournisseurs qui communiquent sur leur énergie verte.

Conclusion

L’IA est devenue incontournable pour rester compétitif : automatisation, gain de temps, structuration, soutien à la créativité… Mais l’utiliser n’empêche pas de garder une approche responsable.

En actionnant ces six leviers — taille du modèle, choix de l’outil, longueur des conversations, langue, infrastructure et énergie — chaque entrepreneur peut réduire son impact sans renoncer aux bénéfices de l’IA.