- 24/06/2025
Alors que le numérique représente 12 % de la consommation mondiale d’électricité, comment concilier innovation technologique et sobriété énergétique ? De la récupération de chaleur des data centers à l’évaluation rigoureuse de l’empreinte carbone des modèles d’IA, entreprises et experts explorent les pistes pour construire une IA plus responsable.
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00:00Le débat de ce Smart Impact, on s'intéresse aux conséquences de la course mondiale à la puissance en matière d'intelligence artificielle, conséquences environnementales qui sont réelles.
00:16Vous allez le voir, je vous présente tout de suite mes invités, Frédéric Brajon, bonjour.
00:19Bonjour.
00:20Bienvenue, vous êtes associé, cofondateur de Saegus et Yves-Nicolas, bonjour.
00:24Bienvenue à vous aussi, directeur du programme Intelligence Artificielle CTO adjoint de Soprasteria.
00:30Peut-être une présentation de Saegus pour commencer en quelques mots ?
00:33Oui, merci. Alors très brièvement, Saegus est un cabinet de conseil qui existe depuis 10 ans français, donc je suis un des trois cofondateurs.
00:42Et notre positionnement est d'accompagner les grandes entreprises françaises dans leur transition face à l'IA.
00:47Ça veut dire comment trouver les banques à l'usage, comment repenser la manière de travailler, comment l'encadrer et la gouverner.
00:53Cette question-là, elle est au cœur d'à peu près toutes les discussions que vous avez avec les clients de Soprasteria aujourd'hui.
00:59La place de l'IA, la transformation des métiers. Ensuite, on va parler de l'impact environnemental, mais c'est vraiment devenu central.
01:06C'est absolument essentiel. Soprasteria, c'est une société qui a 50 000 personnes sur le territoire européen, société souveraine.
01:13On s'intéresse au secteur des services financiers, de la défense, du secteur public.
01:19Et tous nos clients aujourd'hui, leur enjeu, c'est comment ils se transforment avec l'IA.
01:23Comment ils se transforment avec l'IA, comment ils la contrôlent, comment ils contrôlent leurs données, etc.
01:27Mais ce qui nous réunit, c'est effectivement l'impact environnemental de cette intelligence artificielle.
01:32On va s'appuyer sur un chiffre qui concerne le secteur du numérique, qui nous dit que le numérique consomme déjà jusqu'à 12% de la consommation mondiale d'électricité.
01:43C'est forcément un chiffre qui va augmenter, Yves-Nicolas ?
01:46Alors, on peut avoir des chiffres plus précis maintenant sur l'IA.
01:50Je pense en particulier à ce rapport de l'Agence internationale de l'énergie qui est sorti il y a quelques semaines,
01:56qui montre bien, comme je le résume, le digital finalement.
01:59Sur une dizaine d'années, on a gardé la consommation d'électricité et d'énergie à peu près stable,
02:06avec la croissance des usages qui était compensée par l'optimisation des équipements.
02:12Et là, avec l'IA, ce que montre le rapport de l'Agence internationale de l'énergie,
02:17c'est que cette consommation des data centers va passer entre 2024 et 2030
02:21d'à peu près 400 TWh annuels à 900 TWh annuels,
02:26ce qui représente la consommation électrique d'un pays comme le Japon.
02:29Donc, c'est énorme.
02:30C'est assez vertigineux.
02:31Avec, alors on va parler des efforts qui sont faits, qui sont réels, de ce qu'on peut optimiser, améliorer.
02:36Sauf que dans l'équation, on est, Frédéric Brajon, dans une course à la puissance,
02:42qui est la course des États et qui est la course des géants économiques.
02:46Donc, l'équation, elle semble intenable, d'autre avis.
02:49L'équation est assez complexe.
02:51On voit bien que les grands plateformistes, que ce soit Microsoft ou Google,
02:55s'écartent de leur objectif de neutralité carbone, quand même, qu'ils avaient fixé à 2030.
02:58Ils n'arrivent pas aujourd'hui à être sur la bonne trajectoire.
03:03Et a priori, on n'a pas forcément de levier à si court terme pour y arriver.
03:07Donc ça, ça pose quand même une vraie question.
03:09Sachant qu'il n'y a pas que la consommation d'électricité.
03:12Il y a aussi celle d'eau, celle d'accès aux minerais, aux métaux rares.
03:16Donc, on estime que d'ici 2040, il y aura une hausse de la consommation mondiale de cuivre,
03:21par exemple, de 40%, de lithium, de 700%.
03:25Et donc, ça pose beaucoup de problématiques, notamment géopolitiques.
03:29Effectivement, puisque pour l'instant, la production et le raffinage de ces métaux rares,
03:34c'est la Chine qui l'ultra domine.
03:36La Chine et puis les autres territoires sont évidemment en ligne de mire.
03:40Évidemment, voilà.
03:41Sur les leviers d'action, on va essayer de positiver un peu.
03:44On aime bien positiver dans cette émission.
03:49Comment on peut, et je commence avec vous Nicolas,
03:51effectivement, si on prend un data center d'ailleurs.
03:54Un data center d'aujourd'hui, il est beaucoup moins énergivore
03:58qu'un data center d'il y a 15 ou 20 ans.
04:00C'est déjà le cas ou pas ?
04:02Alors oui, après, globalement.
04:05Et puis, il y a des gens qui sont plus ou moins transparents.
04:07C'est sûr que, si je prends l'exemple d'un OVH Cloud, par exemple, en Europe,
04:14OVH Cloud est très transparent et très clair sur comment l'usage,
04:17non seulement de l'énergie, mais de l'eau, est très bien optimisé chez eux.
04:21Et alors, qu'est-ce qu'ils ont fait pour l'optimiser ?
04:22Eh bien, eux, dès le début, ils travaillent leur outil industriel pour le faire.
04:26Après, l'enjeu de l'IA, il n'est pas tant au niveau du data center,
04:29il est vraiment au niveau des usages.
04:31Qu'est-ce qu'on fait ?
04:31Et l'usage essentiel dans une entreprise aujourd'hui,
04:35il n'est pas faire de l'IA pour faire de l'IA,
04:38il est l'IA au service du métier de l'entreprise.
04:41Et pour faire ça aujourd'hui, on voit bien qu'on a de plus en plus intérêt,
04:44plutôt qu'avoir des grands modèles généralistes
04:47qui veulent faire tout et n'importe quoi
04:49et qu'on va essayer d'appliquer à tous les usages.
04:51Les IA génératives qu'on connaît.
04:53Exactement, les courses à la croissance.
04:55Il est souvent beaucoup plus pertinent
04:56de se focaliser sur le pourquoi,
04:59sur le cas d'usage qu'on va réaliser
05:00et de prendre un plus petit modèle,
05:03un modèle frugal qu'on va particulariser
05:05sur le domaine spécifique de ce cas d'usage métier.
05:09Ça veut dire, Frédéric Brajon,
05:10qu'on est en train d'apprendre à mieux utiliser
05:13l'intelligence artificielle, entreprise par entreprise.
05:15C'est ça l'idée ?
05:16Alors, on en est au début.
05:17On en est au début.
05:18Il y a encore les entreprises
05:20qui essaient de mettre en place des processus de gouvernance de l'IA,
05:23poussés également par la réglementation, l'IA Act,
05:25qui malheureusement ne comprend pas de volet
05:27sur la partie sustainability.
05:28Donc, il y a encore beaucoup d'acculturation
05:30et d'explications à faire
05:32dans le choix des cas d'usage, effectivement,
05:33puisque c'est le nerf de la guerre pour les entreprises.
05:36Mais premièrement, de savoir si l'IA est indispensable
05:39pour traiter ces cas d'usage.
05:40Ce n'est pas forcément le cas.
05:41C'est un peu la mode, mais ce n'est pas forcément le cas.
05:44Choisir les modèles les plus frugaux, effectivement.
05:46Ça, c'est essentiel.
05:47Et puis après, il y a aussi une acculturation à faire
05:49sur la pertinence même des cas d'usage.
05:51C'est-à-dire, est-ce que c'est toujours bon, finalement,
05:53d'utiliser l'IA pour plus de productivité ?
05:55Je prends un exemple, rédaction d'articles.
05:58Si on est inondé d'articles rédigés par l'IA,
06:00est-ce que c'est forcément une bonne chose ?
06:02Est-ce qu'il ne devrait pas mieux utiliser l'IA
06:04pour apprendre à bien faire des articles ?
06:06Il y a une notion de discernement
06:08sur l'utilisation même de ces IA-là
06:11et pour en contrôler aussi l'impact.
06:13Avec une question sur la capacité à former
06:16ou à embarquer les collaborateurs d'une entreprise ?
06:18Ça, c'est essentiel.
06:19L'adoption des usages, c'est ce qui fera
06:21qu'il y ait un ROI ou pas sur l'IA dans les entreprises.
06:24Mais la formation et la culturation à grande échelle,
06:26ça, c'est clairement un défi
06:28pour toutes les grandes entreprises françaises
06:30et dans le monde.
06:32Sur ces enjeux de formation ou du sens,
06:35est-ce qu'il y a l'offre ?
06:36Est-ce qu'il y a l'offre d'IA adaptées à une entreprise,
06:40d'IA frugales,
06:41d'IA qui permettent justement à une entreprise,
06:45peut-être quelque soit sa traite,
06:46d'ailleurs une PME,
06:47de ne pas forcément utiliser les IA génératives
06:49que tout le monde connaît ?
06:50Alors, elles vont se déployer au fur et à mesure.
06:52Ça commence à arriver pour les travailleurs de la connaissance.
06:56Et puis, il y a effectivement assez vite
06:58une focalisation qui va se faire sur les usages
07:00qui apportent de la valeur.
07:01Chez Soprasteria, on a déployé des outils
07:04adaptés à chacun de nos métiers.
07:06Donc, on a un outil pour les consultants,
07:08on a un outil pour les développeurs,
07:10on a un outil pour les business analysts, par exemple.
07:12On a des outils pour les vendeurs.
07:15Et sur chacun de ces outils,
07:16par rapport à la population ciblée,
07:18on se focalise sur des usages qui sont très intéressants.
07:22Donc, vous avez affiné l'IA en quelque sorte, c'est ça ?
07:25On affine l'IA pour bien apporter l'usage
07:28qui sert à quelque chose,
07:30qui peuvent être des trucs tout bêtes de l'outil.
07:33C'est vrai qu'avoir un outil pour les consultants
07:35pour traduire très très vite une présentation PowerPoint
07:38en gardant le même schéma,
07:40et bien ça, voilà, c'est immédiat.
07:42De la même façon, un consultant,
07:44il va pouvoir se servir d'un outil
07:47qui va lui permettre de comparer très rapidement
07:51son client par rapport au pair du même vertical.
07:56Après, c'est important de garder l'usage raisonné
07:59et on ne prend pas, de la même façon
08:01qu'on ne prend pas un vérin hydraulique
08:03pour écraser une noix,
08:06et bien on ne prend pas un chat de GPT
08:09pour demander de plus d'eux
08:11ou demander comment je rejoins Bsmart en venant de mon bureau.
08:15Et pour l'instant, c'est ce qu'on fait.
08:16Et il y a beaucoup de gens qui le font.
08:17On utilise le vérin hydraulique, quoi, c'est ça ?
08:19Alors, c'est pour ça que c'est important
08:21de sensibiliser à l'impact environnemental et aux usages.
08:24Et ce sont vraiment les usages
08:27qui vont permettre d'améliorer ce bilan carbone.
08:30Parce que, je ne sais pas, par exemple,
08:32je recevais Bertrand Piccard il y a quelques jours
08:33de la fondation Solar Impulse,
08:35qui disait, par exemple,
08:36il faut récupérer la chaleur des data centers
08:40pour la connecter au réseau de chaleur urbain.
08:42Donc, finalement, mettre les data centers
08:43plutôt dans les villes.
08:45Enfin, vous voyez ce que je veux dire.
08:46Il y a aussi cette cogitation générale
08:48autour de l'amélioration de ce bilan.
08:50Il faudra agir à tous les niveaux,
08:51que ce soit l'efficience des data centers,
08:53que ce soit les sources d'énergie,
08:55utiliser un maximum de sources d'énergie renouvelables,
08:57malheureusement, qui ne sont pas assez constantes
08:59pour alimenter 24-24 des data centers.
09:02On voit des mix énergie nucléaire
09:04avec des petites centrales
09:05qui vont être utilisées pour alimenter des data centers.
09:06C'est vrai, et on voit que les géants
09:08de l'industrie numérique, d'ailleurs,
09:10se font en tout cas des projets d'équipement
09:12en mini-réacteurs.
09:13Bonne ou mauvaise chose, débat.
09:15Mais en tout cas, c'est un axe.
09:17Et puis après, effectivement, les usages,
09:19faire des usages raisonnés,
09:21avec discernement,
09:22et utiliser des modèles
09:23avec un choix efficient également.
09:25Parce que l'IA,
09:26elle peut aussi se mettre au service
09:28de la transition environnementale.
09:29Absolument.
09:30Nicolas, et là,
09:32on ouvre la page positive de l'histoire.
09:36En quoi ça peut nous permettre
09:37d'accélérer ou d'être plus efficace dans ce virage ?
09:40En fait, il y a...
09:41Alors, nous, on a...
09:43Chez Soprasteria,
09:43on a vraiment axé notre travail
09:45sur l'impact environnemental
09:46autour de trois axes.
09:47Il y a l'axe dont on a déjà parlé,
09:49qui est aller vers de la frugalité,
09:51beaucoup plus d'usage.
09:53Et dans frugalité,
09:54il y a les petits modèles
09:55et l'usage raisonnés.
09:56Il y a un deuxième axe
09:57qui est la mesure et la transparence.
09:58C'est assurer qu'on sait,
09:59nous mesurer
10:00et qu'on demande à nos fournisseurs
10:01de mesurer
10:02et d'être transparents
10:03sur la façon dont ils mesurent.
10:05Et puis, il y a le troisième axe
10:06qui est celui qu'on appelle
10:07de ROI d'impact.
10:08Et je donne un exemple très concret.
10:10J'animais une table ronde
10:11à Change Now
10:12il y a quelques semaines
10:13où j'avais invité Fabien Mangian,
10:15qui est le directeur IA
10:17du groupe Air Liquide.
10:19Et un groupe comme Air Liquide
10:21qui a entrepris
10:21et qui doit décarboner,
10:23qui est un groupe
10:23dont la production est très carbonée,
10:25pour décarboner,
10:27ils ne peuvent pas se passer dire.
10:28Alors, il ne sait pas forcément
10:29de l'IA générative.
10:30C'est ce qu'on appelle
10:31de l'IA prédictive
10:32avec des modèles
10:32mais qui permettent vraiment
10:34d'avoir un ROI d'impact positif,
10:37c'est-à-dire avoir de l'IA
10:38comme un outil technologique
10:40qui va servir
10:41à l'objectif ultime.
10:43L'objectif ultime,
10:44ce n'est pas l'IA.
10:45L'objectif ultime,
10:46c'est décarboner cette industrie.
10:47Vous avez d'autres exemples,
10:49Frédéric Brajon,
10:49d'utilisation de l'IA
10:51pour, je ne sais pas,
10:53par exemple,
10:53limiter le gaspillage.
10:54Oui, effectivement,
10:55c'est un axe important
10:57pour les entreprises.
10:58Le Gartner, d'ailleurs,
10:59a, je crois, estimé
11:00qu'il pouvait y avoir
11:01un gain sur des usages précis
11:03d'IA
11:03de 5 à 10 %
11:06sur les gaz à émissions de fer.
11:07Sur les émissions de gaz à effet de serre.
11:10D'accord.
11:11Et ça, on l'obtient
11:11par de l'efficience
11:12sur des processus de production,
11:14sur de la maintenance prédictive,
11:16sur de l'optimisation
11:17à l'irrigation,
11:18par exemple,
11:18dans l'agréo-écologie.
11:20Donc, il y a des axes,
11:21évidemment, pertinents.
11:22Il ne faut pas jeter l'IA
11:23en disant...
11:24Non, bien sûr que non,
11:25ça ne sert à rien d'avoir...
11:26Il ne faut pas être binaire
11:27quand on parle d'IA.
11:27Il ne faut pas être binaire.
11:28Donc, il y a évidemment
11:29des bons cas d'usage,
11:30des cas d'usage
11:30qui vont améliorer
11:32en partie la situation,
11:33mais les rapports de force
11:34ne sont pas tout à fait équivalents.
11:36Ce qu'on va gagner d'un côté
11:37ne compensera pas aujourd'hui
11:38la manière dont on consomme.
11:40J'ai une question
11:40qui est plus sociétale,
11:42mais est-ce qu'on gagne
11:43vraiment du temps avec l'IA ?
11:44Parce que moi, je vois
11:45qu'il y a quand même
11:47des erreurs,
11:47les fameuses hallucinations
11:49des IA génératives
11:51et puis finalement,
11:52le temps que tu as gagné,
11:53tu le perds ensuite
11:54à vérifier ce que l'IA
11:55t'a proposé.
11:56Je trouve ça très intéressant
11:57parce que votre réponse
11:58est dans votre question,
11:59en fait, d'une certaine façon.
12:00Et en fait,
12:02je le retournerai
12:03dans l'autre sens,
12:03c'est-à-dire,
12:04pour commencer,
12:05c'est peut-être la première question
12:06à se poser individuellement
12:07et d'aller vers un usage raisonné
12:10parce que c'est important
12:12de connaître cet impact
12:13et de ne pas être dans le déni,
12:15de ne pas s'accrocher absolument
12:17à ce que ça va nous faire gagner.
12:19Et pour notre propre usage,
12:20pour aller vers un usage raisonné,
12:21la première question,
12:22c'est de se dire
12:23c'est quoi les usages
12:24où l'IA m'apporte
12:26réellement quelque chose ?
12:27Exemple très personnel,
12:28je vous parlais
12:29de la traduction
12:29d'un PowerPoint.
12:31Je l'ai fait hier,
12:32ça, ça me fait gagner du temps.
12:34Honnêtement,
12:35la synthèse d'une réunion Teams,
12:37je ne gagne pas de temps.
12:39D'accord.
12:39Ok,
12:40mais voilà,
12:40c'est un bon petit message
12:42qui est passé.
12:43Merci beaucoup.
12:44Très rapide.
12:45Alors,
12:4510 secondes,
12:45vraiment.
12:46Vraiment 10 secondes,
12:47oui,
12:47je pense qu'on n'est pas encore
12:48tout à fait la génération
12:49qui nous fera gagner
12:49beaucoup de temps.
12:50ça va être l'âge antique
12:51de la génération qui arrive.
12:52C'est-à-dire quand l'IA
12:54aura une capacité
12:55et une autonomie de décision.
12:56Et à ce moment-là,
12:57il y aura une question sociétale,
12:58qu'est-ce qu'on fait
12:58de ce temps gagné ?
12:59Merci beaucoup à tous les deux
13:01et à bientôt
13:01sur Smart for Change.
13:03on passe à notre rubrique
13:04startup tout de suite.
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