La demande en IA met à rude épreuve les pratiques traditionnelles en matière de durabilité
Les opérations vertes, que l’on appelle aujourd’hui « greenops », sont nées d’une solution pratique. Il ne s’agissait pas d’une nouvelle vertu environnementale. C’était une question de coût, de conformité et de visibilité. Les factures liées au cloud devenaient incontrôlables, les régulateurs ne toléraient plus les réponses floues et les services informatiques n’avaient d’autre choix que de s’aligner sur les équipes chargées du développement durable. Lorsqu’il est devenu évident que l’utilisation du cloud n’était pas seulement une question technique, mais aussi une question financière et de réputation, les entreprises ont fait ce qu’elles font toujours : opérationnaliser le problème.
Le fait est que greenops a été conçu en partant du principe que l’optimisation de l’infrastructure numérique pouvait suivre sa croissance. Réduire les calculs inutiles, nettoyer le stockage inutilisé et rendre les équipes d’ingénieurs responsables des émissions dans le cadre de leur prise de décision. Dans ce monde, les changements progressifs fonctionnaient. Les équipes ont rendu l’énergie et les émissions visibles et les ont utilisées pour guider l’ingénierie au quotidien. Et pendant un certain temps, c’était suffisant.
Mais l’IA ne correspond pas à ce modèle. Il s’en faut de beaucoup. L’échelle est différente. La vitesse est plus rapide. L’IA moderne, en particulier celle dont les entreprises ont besoin pour rester compétitives, est structurée de manière à consommer de l’énergie, des GPU à haute densité fonctionnant sans interruption, des réseaux transmettant des ensembles de données massifs et des capacités hautement spécialisées qui ne peuvent pas être facilement partagées ou mises en pause. Rien de tout cela n’est compatible avec l’ancienne boîte à outils de Greenops.
Ce que vous constatez aujourd’hui est une simple réalité : la durabilité de l’I.O.U. arrive à échéance. La plupart des charges de travail d’IA consomment plus d’énergie par heure que les charges de travail traditionnelles. Ainsi, alors que les greenops ont été conçus pour réduire les déchets d’une base en expansion, l’IA modifie complètement la courbe. Même un système d’IA parfaitement optimisé consomme davantage parce que sa base de référence est plus élevée. À grande échelle, cela fait une différence. Une grande différence.
Si vous êtes à la tête d’une entreprise qui prend au sérieux l’IA et le développement durable, vous ne pouvez pas laisser l’héritage de la pensée conduire votre stratégie. Une IA efficace n’est pas automatique. Vous devez la concevoir. Si votre stratégie d’IA se résume à plus, plus de fonctionnalités, plus de serveurs, plus de modèles, vous perdrez le contrôle opérationnel. Il ne s’agit pas d’un avertissement. C’est ce qui se passe déjà.
L’essor de l’IA entraîne une construction massive d’infrastructures physiques
L’augmentation de la demande d’IA ne se limite pas au code. Elle se traduit par du béton, des câbles électriques, des transformateurs et des systèmes de refroidissement. À l’heure actuelle, l’ensemble du secteur s’efforce de mettre en place ce dont l’IA a besoin pour fonctionner à grande échelle. Le cloud, celui qui était censé faire abstraction de toute cette infrastructure, est de retour sur le terrain, sous la forme de centres de données hyperscale qui se multiplient à travers le monde.
Ce n’est pas parce que les dirigeants aiment injecter des capitaux dans de nouveaux sites. C’est une question de physique. Les grands modèles d’IA ont besoin d’une densité de calcul élevée, d’un réseau rapide, de matériel spécialisé et d’un temps de disponibilité constant. Louer cela auprès d’un fournisseur de cloud est facile, il suffit de glisser une carte de crédit et de lancer le processus. Mais cette simplicité de surface cache une infrastructure massive en arrière-plan que quelqu’un doit construire, alimenter et entretenir.
La construction de centres de données atteint un niveau historique. Les nouvelles constructions, les expansions, les contrats d’achat d’électricité, les interconnexions de réseaux, les générateurs diesel de secours et les rénovations se produisent plus rapidement que les services publics ne peuvent parfois le suivre. Le refroidissement liquide, qui était autrefois une solution de niche, est aujourd’hui discuté dans les salles de réunion, car les systèmes existants ne suffiront pas pour les futures charges de travail liées à l’intelligence artificielle.
Les dirigeants doivent y prêter attention. Cette vague d’infrastructures est en train de remodeler l’empreinte environnementale et financière de votre organisation. Vous ne vous contentez plus de gérer les dépenses liées au cloud, vous participez à une course mondiale à l’armement énergétique. Et si la croissance est une bonne chose, une croissance incontrôlée qui va au-delà de votre gouvernance et de votre planification de la durabilité crée rapidement des risques.
L’IA ne ralentit pas. La question est donc de savoir comment évoluer de manière responsable. Plus de calcul ne signifie pas seulement plus de productivité. Cela signifie plus de consommation d’énergie, plus de complexité et plus d’attention. Votre conseil d’administration, vos investisseurs, vos clients voudront des réponses. Pas un discours. Pas d’explications. De vrais chiffres. Des actions concrètes.
C’est là que le leadership est important. Il ne s’agit pas de limiter les dégâts de manière réactive, mais de concevoir et de planifier des systèmes de manière proactive. La réalité physique de l’IA à grande échelle n’est plus optionnelle. Elle est là. Le seul choix est celui de la manière dont vous décidez d’y faire face.
Les messages des entreprises sur le développement durable sont souvent en contradiction avec les ambitions internes en matière d’IA
Au cours des dernières années, les entreprises ont beaucoup investi pour projeter une image de leadership environnemental. Vous avez vu les messages, les déclarations de neutralité carbone, les rapports de développement durable sur papier glacé, les communiqués de presse soulignant les progrès réalisés en matière d’utilisation des énergies renouvelables. À première vue, c’est convaincant.
Mais à l’intérieur de l’organisation, la situation change. Les équipes dirigeantes établissent des feuilles de route agressives en matière d’IA. Des budgets sont approuvés pour une infrastructure toujours active, des grappes de calcul dédiées, une inférence en temps réel, un entraînement personnalisé des modèles et des copilotes d’IA intégrés dans chaque produit numérique. Les mêmes entreprises qui prônent la réduction de l’empreinte écologique augmentent discrètement leur consommation de données et de calcul à un rythme exponentiel.
Cette contradiction n’est pas mineure, elle est systémique. Lorsque les objectifs de durabilité et d’IA sont en concurrence, c’est l’IA qui l’emporte. De manière silencieuse, automatique et répétée. En effet, les unités opérationnelles sont récompensées pour la fourniture de fonctionnalités, la rapidité de mise sur le marché et l’augmentation des revenus. Les coûts, la consommation d’énergie, les émissions de carbone, la tension sur le réseau sont indirects, non suivis ou minimisés dans les conversations. Il s’agit d’une lacune en matière de gouvernance, qui ne cesse de se creuser.
Si vous faites partie de l’équipe dirigeante et que vous pensez que le développement durable sera assuré par des compensations ou des améliorations technologiques futures, sachez que le discours public et la réalité opérationnelle divergent rapidement. Les investisseurs, les régulateurs et les journalistes commencent à s’apercevoir de ce fossé. Si vous ne le comblez pas vous-même, quelqu’un d’autre le fera pour vous.
Il ne s’agit pas d’un problème de marque. Il s’agit d’un problème structurel. Si vos mesures opérationnelles sont alignées sur la croissance de l’IA, mais que vos déclarations publiques sont liées à la baisse de la consommation d’énergie ou des émissions, vous finissez par créer un problème de crédibilité. Le leadership consiste à s’approprier cet écart, et pas seulement à l’aplanir.
Les définitions sélectives dans les déclarations de durabilité compromettent la véritable responsabilité environnementale
De nombreux termes utilisés aujourd’hui, tels que « neutre en carbone », « alimenté par des énergies renouvelables », « efficace », sont utilisés à des fins de marketing, mais ne sont pas à la hauteur en cas d’examen approfondi. Ces définitions sont souvent fondées sur des compensations, des champs d’application étroits ou des stratégies d’approvisionnement qui excluent des aspects importants de la chaîne d’approvisionnement. Elles créent une illusion de contrôle qui ne reflète pas l’empreinte réelle des ressources.
Prenons l’exemple des déclarations de « neutralité carbone » fondées sur des compensations. Si les émissions sont simplement compensées par le financement de projets externes, l’impact opérationnel réel n’a pas changé. De même, l’expression « alimenté par des énergies renouvelables » peut signifier simplement l’achat de crédits d’énergie renouvelable au lieu de fonctionner physiquement avec de l’énergie propre 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
Les mesures d’efficacité faussent également le tableau. Il est possible, et courant, d’améliorer l’énergie par transaction alors que le volume global des transactions se multiplie. C’est ce qui se passe avec l’IA. Vous entraînez un modèle pour qu’il soit plus efficace en matière d’inférence. Puis vous le déployez sur dix mille points d’accès. L’efficacité par utilisation semble meilleure, mais l’utilisation totale d’énergie nette augmente.
Les dirigeants doivent prendre au sérieux la responsabilité de l’ensemble du système. Ne vous fiez pas à des mesures partielles. Ils ne résisteront pas à l’inspection des autorités réglementaires et éroderont la confiance des parties prenantes. Étendez la transparence avec la même rigueur que celle que vous appliquez au suivi des revenus ou aux audits de sécurité. Expliquez clairement ce qui compte et ce qui ne compte pas.
Si vous faites état de gains tout en masquant les externalités, vous ne réduisez pas réellement votre empreinte, vous ne faites que la masquer. Il ne s’agit pas d’un leadership environnemental. C’est une distraction. La réalité finira par vous rattraper.
Le carbone doit devenir une contrainte architecturale primordiale dans le développement de l’IA
La façon dont la plupart des entreprises abordent aujourd’hui le développement de l’IA est incomplète. Elles prévoient un budget pour la latence. Elles budgétisent le temps de fonctionnement. Elles établissent un budget pour les coûts du cloud. Mais elles budgétisent rarement le carbone. C’est une erreur.
L’IA à l’échelle de l’entreprise n’est pas un processus léger. Elle nécessite une puissance de calcul massive, une haute disponibilité et une mise en réseau rapide. Ces éléments ne sont pas gratuits, que ce soit d’un point de vue opérationnel ou environnemental. Lorsqu’une nouvelle fonction d’IA exige cinq fois plus de puissance de calcul que la précédente, la décision de l’intégrer ne doit pas être automatique. Elle doit être délibérée et s’appuyer sur une véritable analyse coûts-avantages tenant compte de l’énergie et des émissions.
Les dirigeants devraient exiger une réflexion sur le niveau de carbone au stade de la conception du système, et non après son déploiement. Traitez les émissions et l’énergie comme des contraintes d’ingénierie, et non comme de simples sujets de discussion en matière de relations publiques. Si cette contrainte n’est pas respectée, les développeurs n’optimiseront que les performances et la rapidité de mise en œuvre, car c’est ce que le système récompense.
Il ne s’agit pas de bloquer l’innovation. Il s’agit de placer la barre plus haut en matière d’innovation responsable. Cela signifie qu’il faut poser de nouvelles questions lors de l’examen de l’architecture, des propositions de financement et des plans de mise sur le marché. Combien d’énergie supplémentaire cela va-t-il consommer ? Pouvons-nous quantifier les émissions par session d’utilisateur ? Sommes-nous prêts à défendre le coût environnemental de cette fonctionnalité si on nous le demande publiquement ?
Si cela met certains dirigeants mal à l’aise, tant mieux. Les marchés évoluent, la réglementation se met en place et le discours public sur l’IA devient de plus en plus sophistiqué. Il n’y a plus de refuge dans les intentions vagues. Si vous voulez gérer les risques à long terme tout en restant leader dans le domaine de l’IA, le carbone doit être budgétisé, examiné et appliqué aussi rigoureusement que n’importe quel autre paramètre clé.
Les mesures de l’IA doivent intégrer l’impact environnemental en même temps que la performance
La précision seule n’est plus une mesure suffisante de la performance de l’IA. Les entreprises doivent aller au-delà du succès technique et commencer à mesurer l’impact environnemental par résultat. Il ne s’agit pas seulement de savoir si le modèle est meilleur, mais si les résultats obtenus valent l’énergie que nous avons dépensée pour les obtenir.
Ce changement n’empêche pas l’innovation. Il pousse les équipes à innover plus intelligemment. Des modèles plus petits permettent parfois d’obtenir des résultats comparables. Les méthodes basées sur l’extraction offrent des résultats plus rapides en utilisant moins de calcul. Les travaux de formation peuvent être programmés à des moments où le réseau électrique produit moins d’émissions. Il ne s’agit pas de compromis, mais de décisions de conception plus intelligentes lorsque le coût environnemental est en jeu.
Un système d’IA qui offre un gain de précision négligeable mais qui nécessite 10 fois plus d’énergie n’est pas efficace. Il s’agit d’un gaspillage de ressources caché derrière des décimales. Les dirigeants doivent établir des indicateurs de performance clés corrigés des émissions de carbone qui évaluent le succès sur plusieurs plans, non seulement la précision, mais aussi la consommation d’énergie, les compromis latence-efficacité et la charge opérationnelle.
Développer des processus d’ingénierie qui reflètent ce changement. Exécutez les modèles par rapport à des critères de référence qui incluent l’énergie par inférence. Suivre la croissance de la taille du modèle au fil des itérations. Évaluez le coût du carbone par transaction. Rendez ces mesures visibles et concrètes pour les responsables des produits et de l’ingénierie.
Vous optimisez déjà les performances, les coûts et la vitesse. Le carbone est la prochaine frontière. Intégrez-le directement dans la manière dont vos équipes mesurent et améliorent les systèmes d’IA. Pas comme une réflexion après coup. C’est une exigence.
Les marchés publics et la gouvernance doivent être réformés pour gérer efficacement l’impact environnemental de l’IA.
L’IA n’est pas un simple outil SaaS pour lequel vous pouvez glisser une carte et l’oublier. Si vous abordez l’IA comme vous abordez l’informatique générique, en la traitant comme un service évolutif avec une supervision minimale, vous obtiendrez exactement cela : une consommation effrénée sans contraintes significatives. Les entreprises doivent repenser la manière dont elles achètent et gèrent les capacités d’IA.
Commencez par les achats. La consommation d’énergie et les émissions de carbone doivent être des éléments non optionnels des contrats et des cadres de décision de vos fournisseurs. Demandez aux fournisseurs des données transparentes et vérifiables sur la consommation d’énergie, l’intensité régionale de carbone et l’efficacité du matériel. Exigez de la visibilité, pas des hypothèses. Veillez à ce que vos équipes puissent évaluer les services non seulement en fonction de leur performance, mais aussi de leur empreinte environnementale.
Les charges de travail de l’IA ne peuvent pas être autorisées à évoluer de manière arbitraire. La passation des marchés doit inclure des leviers, des contrôles tels que la limitation de l’utilisation, les plafonds d’émissions et les paramètres horaires qui alignent l’utilisation sur des réseaux électriques plus écologiques. Il ne s’agit pas de demandes exotiques, mais de limites pratiques qui permettent d’éviter les surprises budgétaires et les courbes de croissance insoutenables.
La gouvernance doit évoluer en parallèle. À l’heure actuelle, il est courant que les initiatives en matière d’IA soient lancées sur la base de modèles de retour sur investissement qui ne tiennent pas compte des coûts énergétiques. Il s’agit là d’un oubli de la part des dirigeants. Les projets d’IA devraient être tenus d’inclure l’impact environnemental prévu, la consommation d’énergie, les émissions de carbone, l’intensité des ressources matérielles, en plus de leur analyse de rentabilité. Et quelqu’un doit être tenu pour responsable lorsque les projections ne sont pas à la hauteur ou que les empreintes s’envolent.
En l’absence d’une gouvernance expérimentée et d’une politique d’achat rigoureuse, les équipes chargées du développement durable sont bloquées dans une position réactive. Elles sont appelées à intervenir une fois que les systèmes sont déjà déployés et que les factures d’électricité augmentent. Les dirigeants doivent s’assurer que les processus d’examen opérationnel traitent le développement durable comme une porte de décision, et non comme un filtre d’examen.
Si personne ne s’approprie cette question, rien ne sera fait. Et si les dirigeants n’exigent pas l’intégration de l’expansion de l’IA et des contrôles environnementaux, la croissance se poursuivra de manière incontrôlée. C’est là que le gaspillage s’installe. C’est là que les atteintes à la réputation commencent. Rien de tout cela n’est spéculatif, c’est déjà en train de se produire.
Les Greenops doivent évoluer vers une discipline proactive adaptée à la durabilité de l’IA.
Greenops n’est pas obsolète. Mais la version que la plupart des entreprises utilisent aujourd’hui n’est pas conçue pour répondre aux exigences de l’IA. Les mesures standard d’efficacité du cloud ne permettront pas de gérer l’adoption agressive de l’IA. La discipline doit évoluer, passant d’une optimisation axée sur les coûts et les ressources à une fonction intégrée d’ingénierie et de gouvernance qui gère activement l’IA à l’échelle.
La plupart des entreprises ont traité les greenops comme une fonction de back-office, en affinant les instances ou en minimisant les déchets. Mais à mesure que l’infrastructure de l’IA continue de croître, cette posture réactive échoue. La charge environnementale est désormais directement liée aux systèmes prioritaires et à forte consommation. Cela signifie que les choix opérationnels doivent être intégrés dès le départ dans les normes de planification, de déploiement et d’ingénierie.
Vous avez besoin de systèmes qui traitent l’impact environnemental comme une mesure de performance exécutoire, mesurée, surveillée et améliorée à travers les pipelines d’IA. Cela inclut la formation, l’inférence de production, les plans de basculement et même la façon dont les modèles sont testés et mis au point. Ce n’est pas compliqué, mais cela nécessite un changement d’état d’esprit.
Les dirigeants devraient définir le succès des greenops non seulement en termes de réduction des déchets, mais aussi en termes de contrôle durable de la croissance induite par l’IA. Ce niveau de contrôle ne protège pas seulement les revendications en matière de durabilité, il améliore la qualité des décisions, supprime les coûts cachés et renforce la résilience de la stratégie d’infrastructure.
En fin de compte, les entreprises qui réussiront ne seront pas celles qui feront le plus d’IA. Ce seront celles qui le feront délibérément. Avec des systèmes d’ingénierie qui comprennent les besoins en énergie. Avec une gouvernance qui n’est pas mise de côté. Avec des équipes qui traitent la durabilité non pas comme une image de marque, mais comme une fonction de la façon dont elles construisent. Les Greenops, lorsqu’ils sont bien faits, deviennent le système qui maintient la croissance alignée sur la réalité.
Réflexions finales
L’IA n’est pas facultative. La responsabilité non plus. L’accélération à laquelle nous assistons, l’augmentation du nombre de modèles, d’infrastructures et d’énergie, se produit avec ou sans la mise en place de systèmes de durabilité pleinement développés. Ce n’est pas une raison pour attendre. C’est un signal pour aller plus vite, mais avec intention.
Vous ne vous contentez pas de créer des produits plus intelligents. Vous définissez la manière dont votre organisation se développe, ce qu’elle consomme et la manière dont elle est perçue, en interne et en externe. Retarder la responsabilisation en matière de carbone ne vous fait pas gagner du temps. Cela crée un risque que vous ne verrez pas avant qu’il ne soit enterré dans les factures des services publics, les goulets d’étranglement des capacités ou l’attention du public.
Si l’IA est une priorité stratégique, le carbone doit être une exigence technique. Il en va de même pour la visibilité, la gouvernance et le contrôle des achats. Ce n’est pas une limitation. C’est une discipline opérationnelle.
Les entreprises qui y parviendront ne seront pas les plus bruyantes. Ce seront celles dont les systèmes s’adaptent sans se déformer, dont les affirmations en matière de développement durable ne s’effondrent pas sous l’effet de l’inspection, et dont la direction correspond réellement à ses intentions.
C’est la norme aujourd’hui. Construisez en conséquence.
