L’IA fait parler, de plus en plus ces dernières années, ces derniers mois. Pour­­­­­­­­­­­­­tant, elle existait déjà dès la fin des années 1950. Elle s’est forte­­­­­­­­­­­­­ment complexi­­­­­­­­­­­­­fiée et diver­­­­­­­­­­­­­si­­­­­­­­­­­­­fiée depuis, bien sûr. Elle s’est aussi petit à petit immis­­­­­­­­­­­­­cée dans de nombreux domaines de la vie quoti­­­­­­­­­­­­­dienne. 

Le terme « Intel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence Arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle » est apparu pour la première fois en 1956 lors d’une confé­­­­­­­­­­­­­rence orga­­­­­­­­­­­­­ni­­­­­­­­­­­­­sée aux USA par l’un des pion­­­­­­­­­­­­­niers du domaine, John McCar­­­­­­­­­­­­­thy. C’est à cette période que les premiers programmes capables de résoudre des problèmes logiques voient le jour. À partir des années 1990, la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie prend un premier tour­­­­­­­­­­­­­nant avec la victoire de l’or­­­­­­­­­­­­­di­­­­­­­­­­­­­na­­­­­­­­­­­­­teur Deep Blue sur le cham­­­­­­­­­­­­­pion d’échecs Garry Kaspa­­­­­­­­­­­­­rov. Le second tour­­­­­­­­­­­­­nant s’opère avec l’ar­­­­­­­­­­­­­ri­­­­­­­­­­­­­vée du big data, du cloud et les avan­­­­­­­­­­­­­cées en deep lear­­­­­­­­­­­­­ning (appren­­­­­­­­­­­­­tis­­­­­­­­­­­­­sage profond) qui accé­­­­­­­­­­­­­lèrent encore les inno­­­­­­­­­­­­­va­­­­­­­­­­­­­tions. Enfin l’ar­­­­­­­­­­­­­ri­­­­­­­­­­­­­vée récente de l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive marque une étape majeure de la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie, dont on ne maîtrise pas encore l’im­­­­­­­­­­­­­pact sur nos socié­­­­­­­­­­­­­tés.

Comment l’IA fonc­­­­­­­­­­­­­tionne 

« De manière simple, on peut défi­­­­­­­­­­­­­nir l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle comme une capa­­­­­­­­­­­­­cité conçue par l’hu­­­­­­­­­­­­­main, permet­­­­­­­­­­­­­tant à des machines ou à des systèmes infor­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tiques de s’adap­­­­­­­­­­­­­ter à diverses situa­­­­­­­­­­­­­tions et de prendre des déci­­­­­­­­­­­­­sions en fonc­­­­­­­­­­­­­tion de plusieurs facteurs, à l’image du raison­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ment humain¹. » Ça, c’est pour l’idée géné­­­­­­­­­­­­­rale.

L’IA regroupe donc un ensemble de tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gies capables de simu­­­­­­­­­­­­­ler l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence humaine, de résoudre des problèmes complexes, d’ana­­­­­­­­­­­­­ly­­­­­­­­­­­­­ser et de trai­­­­­­­­­­­­­ter de grandes quan­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­tés de données. Il existe plusieurs « branches » de la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie, qui ont toutes un point commun : la capa­­­­­­­­­­­­­cité des machines d’ap­­­­­­­­­­­­­prendre de nouvelles infor­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tions, de s’adap­­­­­­­­­­­­­ter à des envi­­­­­­­­­­­­­ron­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ments chan­­­­­­­­­­­­­geants et de prendre des déci­­­­­­­­­­­­­sions de manière auto­­­­­­­­­­­­­nome. Le prin­­­­­­­­­­­­­cipe fonda­­­­­­­­­­­­­men­­­­­­­­­­­­­tal est l’ap­­­­­­­­­­­­­pren­­­­­­­­­­­­­tis­­­­­­­­­­­­­sage à partir de données : les systèmes se basent sur des algo­­­­­­­­­­­­­rithmes qui traitent une grande quan­­­­­­­­­­­­­tité de données et en extraient les infor­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tions perti­­­­­­­­­­­­­nentes qui leur permettent d’ap­­­­­­­­­­­­­prendre et de prendre des déci­­­­­­­­­­­­­sions. Les algo­­­­­­­­­­­­­rithmes permettent de trai­­­­­­­­­­­­­ter une énorme quan­­­­­­­­­­­­­tité d’in­­­­­­­­­­­­­for­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tions en peu de temps et de détec­­­­­­­­­­­­­ter des tendances, des corré­­­­­­­­­­­­­la­­­­­­­­­­­­­tions invi­­­­­­­­­­­­­sibles à l’œil nu. C’est à partir de ces obser­­­­­­­­­­­­­va­­­­­­­­­­­­­tions qu’ils font des prédic­­­­­­­­­­­­­tions, des clas­­­­­­­­­­­­­si­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tions d’élé­­­­­­­­­­­­­ments ou qu’ils exécutent des tâches parti­­­­­­­­­­­­­cu­­­­­­­­­­­­­lières.

Avec l’ap­­­­­­­­­­­­­pa­­­­­­­­­­­­­ri­­­­­­­­­­­­­tion de l’IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive au début des années 2020, nous entrons dans une nouvelle ère. Discus­­­­­­­­­­­­­sions avec ChatGPT, créa­­­­­­­­­­­­­tion de compa­­­­­­­­­­­­­gnons numé­­­­­­­­­­­­­riques, géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tion d’images, affiches, photos, vidéos, chan­­­­­­­­­­­­­sons… L’IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive est presque partout, elle semble avoir des appli­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tions possibles dans tous les domaines.

Cette branche de l’IA est capable, sur base d’une simple consigne écrite, de créer un nouveau contenu (texte, audio, image, vidéo…) en se basant sur l’en­­­­­­­­­­­­­semble des données déjà exis­­­­­­­­­­­­­tantes dont elle dispose. Ce tour­­­­­­­­­­­­­nant tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gique implique ainsi l’ac­­­­­­­­­­­­­cès à une grande quan­­­­­­­­­­­­­tité d’in­­­­­­­­­­­­­for­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tions pour mener à bien les tâches deman­­­­­­­­­­­­­dées. Et donc, des data centers toujours plus gros et plus nombreux pour pouvoir stocker les données en ques­­­­­­­­­­­­­tion.

Ces entre­­­­­­­­­­­­­prises qui façonnent l’IA

Quand on parle des géants de la tech, des entre­­­­­­­­­­­­­prises qui révo­­­­­­­­­­­­­lu­­­­­­­­­­­­­tionnent le monde numé­­­­­­­­­­­­­rique, on pense souvent d’em­­­­­­­­­­­­­blée aux GAFAM : Google, Amazon, Face­­­­­­­­­­­­­book, Apple et Micro­­­­­­­­­­­­­soft. Ces acteurs ont évidem­­­­­­­­­­­­­ment une place impor­­­­­­­­­­­­­tante sur le marché de l’IA. Mais d’autres, plus discrets, sont néan­­­­­­­­­­­­­moins incon­­­­­­­­­­­­­tour­­­­­­­­­­­­­nables, d’au­­­­­­­­­­­­­tant plus au vu des besoins éner­­­­­­­­­­­­­gé­­­­­­­­­­­­­tiques et tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­giques de l’IA (spéci­­­­­­­­­­­­­fique­­­­­­­­­­­­­ment l’IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive). Il s’agit par exemple des créa­­­­­­­­­­­­­teurs de puces et de compo­­­­­­­­­­­­­sants infor­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tiques, des plate­­­­­­­­­­­­­formes cloud qui hébergent les données et des entre­­­­­­­­­­­­­prises de recherche et déve­­­­­­­­­­­­­lop­­­­­­­­­­­­­pe­­­­­­­­­­­­­ment. C’est en réalité tout un écosys­­­­­­­­­­­­­tème qui char­­­­­­­­­­­­­rie des milliards de dollars.

Impos­­­­­­­­­­­­­sible ici de faire un tour exhaus­­­­­­­­­­­­­tif des acteurs concer­­­­­­­­­­­­­nés. Citons les plus impor­­­­­­­­­­­­­tants. Du côté des puces et du maté­­­­­­­­­­­­­riel infor­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tique, une seule entre­­­­­­­­­­­­­prise se démarque : Nvidia. Basée aux États-Unis, elle est le leader mondial de la fabri­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tion des GPU, les proces­­­­­­­­­­­­­seurs graphiques indis­­­­­­­­­­­­­pen­­­­­­­­­­­­­sables à l’en­­­­­­­­­­­­­trai­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ment des modèles IA. Toutes les IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tives utilisent cette tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie : Claude, Gemini, ChatGPT, DeepMind… Un maillon essen­­­­­­­­­­­­­tiel de la chaîne tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gique qui brasse des centaines de milliards de dollars.

Parmi les grosses boîtes qui déve­­­­­­­­­­­­­loppent des modèles d’IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive, citons OpenAI, pion­­­­­­­­­­­­­nière dans le domaine et dont l’un des cofon­­­­­­­­­­­­­da­­­­­­­­­­­­­teurs n’est autre qu’E­­­­­­­­­­­­­lon Musk. C’est à elle que nous devons ChatGPT ou encore DALL-E. Son chiffre d’af­­­­­­­­­­­­­faires connaît une évolu­­­­­­­­­­­­­tion fulgu­­­­­­­­­­­­­rante, à l’image de l’en­­­­­­­­­­­­­goue­­­­­­­­­­­­­ment autour de la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie en ques­­­­­­­­­­­­­tion : il est passé de 20 milliards de dollars en 2025 à 40 milliards en août 2026. Autre entre­­­­­­­­­­­­­prise bien connue et impor­­­­­­­­­­­­­tante, Google DeepMind, qui déve­­­­­­­­­­­­­loppe Gemini, l’as­­­­­­­­­­­­­sis­­­­­­­­­­­­­tant du moteur de recherche Google que vous avez certai­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ment déjà croisé. L’en­­­­­­­­­­­­­tité est inté­­­­­­­­­­­­­grée à la maison mère géné­­­­­­­­­­­­­rale Alpha­­­­­­­­­­­­­bet et aurait fait un peu plus de deux milliards de dollars de béné­­­­­­­­­­­­­fices en 2023. Troi­­­­­­­­­­­­­sième entre­­­­­­­­­­­­­prise améri­­­­­­­­­­­­­caine signi­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tive, Micro­­­­­­­­­­­­­soft Azur IA, qui s’in­­­­­­­­­­­­­tègre dans les logi­­­­­­­­­­­­­ciels Word, Excel… et a un chiffre d’af­­­­­­­­­­­­­faires d’en­­­­­­­­­­­­­vi­­­­­­­­­­­­­ron 87,9 milliards de dollars. Elle s’in­­­­­­­­­­­­­vite dans le monde du travail grâce à Copi­­­­­­­­­­­­­lot, son assis­­­­­­­­­­­­­tant IA. Mention­­­­­­­­­­­­­nons encore Meta (Face­­­­­­­­­­­­­book) qui inves­­­­­­­­­­­­­tit dans l’IA open source, ou encore la plus récente Anthro­­­­­­­­­­­­­pic et son IA « Claude », lancée en 2025 et qui se posi­­­­­­­­­­­­­tionne comme une alter­­­­­­­­­­­­­na­­­­­­­­­­­­­tive plus éthique sur le marché. Du côté chinois, Baidu est le cham­­­­­­­­­­­­­pion de l’IA géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tive avec un chiffre d’af­­­­­­­­­­­­­faires qui équi­­­­­­­­­­­­­vaut à 16,1 milliards de dollars en 2025. Souvent comparé à Google en Chine, il se posi­­­­­­­­­­­­­tionne comme un rival à ChatGPT avec son chat­­­­­­­­­­­­­bot Ernie.

À côté de ces masto­­­­­­­­­­­­­dontes améri­­­­­­­­­­­­­cains, une entre­­­­­­­­­­­­­prise française se démarque : Mistral AI, orien­­­­­­­­­­­­­tée open source. Moins connue, elle est en plein essor et convainc beau­­­­­­­­­­­­­coup d’en­­­­­­­­­­­­­tre­­­­­­­­­­­­­prises. Un de ses points forts est que, étant euro­­­­­­­­­­­­­péenne, ses modèles respectent la règle­­­­­­­­­­­­­men­­­­­­­­­­­­­ta­­­­­­­­­­­­­tion RGPD, au contraire de ses concur­­­­­­­­­­­­­rents améri­­­­­­­­­­­­­cains ou asia­­­­­­­­­­­­­tiques. Elle offre donc de meilleures garan­­­­­­­­­­­­­ties concer­­­­­­­­­­­­­nant le respect de la vie privée.

Des chiffres qui donnent le tour­­­­­­­­­­­­­nis ! Le marché de l’IA repré­­­­­­­­­­­­­sente 200 milliards globaux en 2025². On peut imagi­­­­­­­­­­­­­ner l’im­­­­­­­­­­­­­pact majeur sur nos écono­­­­­­­­­­­­­mies… À mesure que le chiffre d’af­­­­­­­­­­­­­faires de ces compa­­­­­­­­­­­­­gnies croît, c’est leur influence qui augmente. Mais elles vont aussi devoir faire face dans les années qui viennent à une série de défis et d’enjeux : notam­­­­­­­­­­­­­ment la protec­­­­­­­­­­­­­tion de la vie privée, l’usage des ressources natu­­­­­­­­­­­­­relles (eau, terres rares) et la consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion éner­­­­­­­­­­­­­gé­­­­­­­­­­­­­tique. À ce jour nous avons très peu de recul sur la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie : la balance coûts-béné­­­­­­­­­­­­­fices est forte­­­­­­­­­­­­­ment débat­­­­­­­­­­­­­tue. Elle permet­­­­­­­­­­­­­trait un gain d’ef­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­cité consé­quent, en réali­­­­­­­­­­­­­sant une série de tâches à notre place… mais pose de sérieuses ques­­­­­­­­­­­­­tions éthiques et envi­­­­­­­­­­­­­ron­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­men­­­­­­­­­­­­­tales.

Elle est déjà partout

« Moi, l’IA, par prin­­­­­­­­­­­­­cipe je ne l’uti­­­­­­­­­­­­­lise pas. » Une phrase que vous avez peut-être déjà enten­­­­­­­­­­­­­due ou pronon­­­­­­­­­­­­­cée – je plaide coupable, c’est mon cas. Au fil de mes recherches, j’ai bien dû me rendre à l’évi­­­­­­­­­­­­­dence : aujourd’­­­­­­­­­­­­­hui, fonc­­­­­­­­­­­­­tion­­­­­­­­­­­­­ner sans utili­­­­­­­­­­­­­ser l’IA est quasi­­­­­­­­­­­­­ment impos­­­­­­­­­­­­­sible, telle­­­­­­­­­­­­­ment cette tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie a été inté­­­­­­­­­­­­­grée dans énor­­­­­­­­­­­­­mé­­­­­­­­­­­­­ment de domaines du quoti­­­­­­­­­­­­­dien. Si l’on peut refu­­­­­­­­­­­­­ser d’uti­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­ser consciem­­­­­­­­­­­­­ment des logi­­­­­­­­­­­­­ciels spéci­­­­­­­­­­­­­fiques, en pratique l’IA s’in­­­­­­­­­­­­­vite par d’autres canaux…

Prenons le domaine de la santé. L’IA est utili­­­­­­­­­­­­­sée pour assis­­­­­­­­­­­­­ter des diagnos­­­­­­­­­­­­­tics, pour iden­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­fier de manière précoce certaines mala­­­­­­­­­­­­­dies dégé­­­­­­­­­­­­­né­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tives comme Alzhei­­­­­­­­­­­­­mer ; elle compile et analyse des quan­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­tés de données à une vitesse folle qui permet la décou­­­­­­­­­­­­­verte plus rapide de certains médi­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­ments et trai­­­­­­­­­­­­­te­­­­­­­­­­­­­ments ; elle est utili­­­­­­­­­­­­­sée pour faci­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­ter l’ana­­­­­­­­­­­­­lyse d’images, opti­­­­­­­­­­­­­mi­­­­­­­­­­­­­ser l’or­­­­­­­­­­­­­ga­­­­­­­­­­­­­ni­­­­­­­­­­­­­sa­­­­­­­­­­­­­tion dans les hôpi­­­­­­­­­­­­­taux ; etc. Les ques­­­­­­­­­­­­­tions éthiques (notam­­­­­­­­­­­­­ment en termes de protec­­­­­­­­­­­­­tion des données ou encore de biais poten­­­­­­­­­­­­­tiels de la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie) sont bien réelles et doivent être mises sur la table. Pour autant, au vu des avan­­­­­­­­­­­­­cées majeures dans le domaine de la santé rendues possibles par cette tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie, il est diffi­­­­­­­­­­­­­cile d’ima­­­­­­­­­­­­­gi­­­­­­­­­­­­­ner une posi­­­­­­­­­­­­­tion de boycott pur et simple.

Un autre domaine du quoti­­­­­­­­­­­­­dien dans lequel l’IA s’in­­­­­­­­­­­­­vite est celui des trans­­­­­­­­­­­­­ports. Plus préci­­­­­­­­­­­­­sé­­­­­­­­­­­­­ment dans la gestion des flux routiers et de la sécu­­­­­­­­­­­­­rité routière : le trafic est analysé en temps réel grâce à une carto­­­­­­­­­­­­­gra­­­­­­­­­­­­­phie numé­­­­­­­­­­­­­rique alimen­­­­­­­­­­­­­tée par IA, permet­­­­­­­­­­­­­tant notam­­­­­­­­­­­­­ment d’agir sur sa flui­­­­­­­­­­­­­dité. Adap­­­­­­­­­­­­­ta­­­­­­­­­­­­­tion des feux de circu­­­­­­­­­­­­­la­­­­­­­­­­­­­tion, prédic­­­­­­­­­­­­­tion des embou­­­­­­­­­­­­­teillages, etc. En Belgique, par exemple, nous avons mis en place un système de panneaux de limi­­­­­­­­­­­­­ta­­­­­­­­­­­­­tion de vitesse intel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gents sur certaines portions d’au­­­­­­­­­­­­­to­­­­­­­­­­­­­route régu­­­­­­­­­­­­­liè­­­­­­­­­­­­­re­­­­­­­­­­­­­ment conges­­­­­­­­­­­­­tion­­­­­­­­­­­­­nées. « Ceux-ci adaptent la limi­­­­­­­­­­­­­ta­­­­­­­­­­­­­tion de vitesse suivant le trafic, et peuvent donc passer de 80km/heure à 50km/heure en quelques secondes. Ce système auto­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tisé fonc­­­­­­­­­­­­­tionne grâce à des capteurs instal­­­­­­­­­­­­­lés sur la chaus­­­­­­­­­­­­­sée détec­­­­­­­­­­­­­tant les varia­­­­­­­­­­­­­tions de trafic. En anti­­­­­­­­­­­­­ci­­­­­­­­­­­­­pant ainsi les débuts de bouchons, l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle vise à flui­­­­­­­­­­­­­di­­­­­­­­­­­­­fier le trafic routier³. »

Les prévi­­­­­­­­­­­­­sions météo­­­­­­­­­­­­­ro­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­giques et l’en­­­­­­­­­­­­­semble des champs d’études qui y sont asso­­­­­­­­­­­­­ciés sont aussi consi­­­­­­­­­­­­­dé­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­ble­­­­­­­­­­­­­ment trans­­­­­­­­­­­­­for­­­­­­­­­­­­­més avec l’im­­­­­­­­­­­­­pact de l’IA. Les modèles de deep lear­­­­­­­­­­­­­ning permettent de géné­­­­­­­­­­­­­rer des prévi­­­­­­­­­­­­­sions en quelques secondes, l’ana­­­­­­­­­­­­­lyse des images radar et satel­­­­­­­­­­­­­lites permet de suivre fine­­­­­­­­­­­­­ment des phéno­­­­­­­­­­­­­mènes clima­­­­­­­­­­­­­tiques spéci­­­­­­­­­­­­­fiques, de prévoir la trajec­­­­­­­­­­­­­toire de cyclones ou d’ou­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­gans, les zones à risques pour les feux de forêts… Dans le contexte actuel de dérè­­­­­­­­­­­­­gle­­­­­­­­­­­­­ment clima­­­­­­­­­­­­­tique, ce soutien tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gique peut être précieux.

L’IA est aussi utili­­­­­­­­­­­­­sée pour opti­­­­­­­­­­­­­mi­­­­­­­­­­­­­ser la détec­­­­­­­­­­­­­tion de fuites d’eau en iden­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­fiant les zones à risques, pour faci­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­ter le tri des déchets via notam­­­­­­­­­­­­­ment des bras robo­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­sés, dans le secteur des Ressources Humaines certaines entre­­­­­­­­­­­­­prises y ont recours pour faci­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­ter la sélec­­­­­­­­­­­­­tion de candi­­­­­­­­­­­­­dats, elle entre main­­­­­­­­­­­­­te­­­­­­­­­­­­­nant dans le domaine de l’en­­­­­­­­­­­­­sei­­­­­­­­­­­­­gne­­­­­­­­­­­­­ment, de la cultu­­­­­­­­­­­­­re… Bref, c’est aujourd’­­­­­­­­­­­­­hui très diffi­­­­­­­­­­­­­cile de ne jamais croi­­­­­­­­­­­­­ser sa route ou de ne pas béné­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cier d’un service qui soit lui-même « opti­­­­­­­­­­­­­misé » par l’IA. Néan­­­­­­­­­­­­­moins, l’IA n’est pas un simple outil, comme nous le rappelle François Roucoux pour la Fédé­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­tion des Maisons Médi­­­­­­­­­­­­­cales : « Ces outils ne sont jamais neutres. Ils reflètent les données dont ils se nour­­­­­­­­­­­­­rissent, avec leur biais, leurs angles morts et parfois leurs injus­­­­­­­­­­­­­tices⁴. »

Au service de la tran­­­­­­­­­­­­­si­­­­­­­­­­­­­tion écolo­­­­­­­­­­­­­gique, vrai­­­­­­­­­­­­­ment ?

En effec­­­­­­­­­­­­­tuant les recherches sur l’IA et ses usages au quoti­­­­­­­­­­­­­dien, j’ai régu­­­­­­­­­­­­­liè­­­­­­­­­­­­­re­­­­­­­­­­­­­ment vu des articles louant ses béné­­­­­­­­­­­­­fices au service de la tran­­­­­­­­­­­­­si­­­­­­­­­­­­­tion écolo­­­­­­­­­­­­­gique. Grâce à sa puis­­­­­­­­­­­­­sance de calcul, la masse de données sur laquelle elle s’ap­­­­­­­­­­­­­puie, elle permet­­­­­­­­­­­­­trait d’être beau­­­­­­­­­­­­­coup plus effi­­­­­­­­­­­­­cace dans l’al­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tion de nos ressources, d’an­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­ci­­­­­­­­­­­­­per des phéno­­­­­­­­­­­­­mènes clima­­­­­­­­­­­­­tiques extrêmes, bref, elle serait un outil incon­­­­­­­­­­­­­tour­­­­­­­­­­­­­nable aujourd’­­­­­­­­­­­­­hui pour effec­­­­­­­­­­­­­tuer le virage écolo­­­­­­­­­­­­­gique que nous devons amor­­­­­­­­­­­­­cer. Mais…

Mais quand on dézoome pour adop­­­­­­­­­­­­­ter une vue d’en­­­­­­­­­­­­­semble sur tout ce dont l’IA a besoin pour fonc­­­­­­­­­­­­­tion­­­­­­­­­­­­­ner, c’est tout de suite moins évident. Que ce soit au niveau de l’élec­­­­­­­­­­­­­tri­­­­­­­­­­­­­cité néces­­­­­­­­­­­­­saire pour faire tour­­­­­­­­­­­­­ner les machines, de l’usage de l’eau, des émis­­­­­­­­­­­­­sions de gaz à effet de serre, des data centers et de leur emprise au sol, ou encore des terres rares néces­­­­­­­­­­­­­saires à la fabri­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tion des maté­­­­­­­­­­­­­riaux, tout est déme­­­­­­­­­­­­­suré.

Concer­­­­­­­­­­­­­nant l’éner­­­­­­­­­­­­­gie d’abord. Depuis 2015, les centres de données consomment une élec­­­­­­­­­­­­­tri­­­­­­­­­­­­­cité hallu­­­­­­­­­­­­­ci­­­­­­­­­­­­­nante, et cela augmente de manière expo­­­­­­­­­­­­­nen­­­­­­­­­­­­­tielle. Si l’on addi­­­­­­­­­­­­­tionne l’éner­­­­­­­­­­­­­gie néces­­­­­­­­­­­­­saire pour faire tour­­­­­­­­­­­­­ner les infra­s­­­­­­­­­­­­truc­­­­­­­­­­­­­tures (éclai­­­­­­­­­­­­­rage, aména­­­­­­­­­­­­­ge­­­­­­­­­­­­­ment des bureaux, etc.), les équi­­­­­­­­­­­­­pe­­­­­­­­­­­­­ments réseaux, les géné­­­­­­­­­­­­­ra­­­­­­­­­­­­­teurs, le refroi­­­­­­­­­­­­­dis­­­­­­­­­­­­­se­­­­­­­­­­­­­ment, et celle néces­­­­­­­­­­­­­saire à faire tour­­­­­­­­­­­­­ner les serveurs, la consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion des centres de données absorbe plus de 2% de l’élec­­­­­­­­­­­­­tri­­­­­­­­­­­­­cité consom­­­­­­­­­­­­­mée dans le monde⁵. Et derrière cette consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion d’élec­­­­­­­­­­­­­tri­­­­­­­­­­­­­cité, ce sont les émis­­­­­­­­­­­­­sions de gaz à effet de serre qui explosent : dès 2030 elles pour­­­­­­­­­­­­­raient atteindre entre 625 et 918 millions de tonnes de CO2, soit deux fois les émis­­­­­­­­­­­­­sions totales de la France⁶… Bien loin des objec­­­­­­­­­­­­­tifs clima­­­­­­­­­­­­­tiques donc.

L’eau, ressource précieuse – cet été cani­­­­­­­­­­­­­cu­­­­­­­­­­­­­laire nous l’a encore rappelé – est aussi abon­­­­­­­­­­­­­dam­­­­­­­­­­­­­ment utili­­­­­­­­­­­­­sée. Pour refroi­­­­­­­­­­­­­dir les centres de données, plusieurs tech­­­­­­­­­­­­­niques existent dont l’uti­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­sa­­­­­­­­­­­­­tion de circuits d’eau. Le secteur est avare de chiffres sur ce sujet. Néan­­­­­­­­­­­­­moins, de plus en plus d’ac­­­­­­­­­­­­­teurs alertent sur l’usage de ce qui devrait être consi­­­­­­­­­­­­­déré comme un bien commun : « On est conscients que la consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion d’eau est un sujet énorme. On sait que les opéra­­­­­­­­­­­­­teurs de data centers font des forages dans les nappes, plus ou moins décla­­­­­­­­­­­­­rés. On voit que, en Île-de-France, il y a des nappes de plus en plus fragi­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­sées, notam­­­­­­­­­­­­­ment dans l’Es­­­­­­­­­­­­­sonne. Mais personne n’a encore creusé la ques­­­­­­­­­­­­­tion à ma connais­­­­­­­­­­­­­sance⁷.  » Selon les experts, une simple demande à l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle fait consom­­­­­­­­­­­­­mer 50 cl d’eau pota­­­­­­­­­­­­­ble…

Les centres de données font aussi parler d’eux pour leur emprise au sol. L’ar­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cia­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­sa­­­­­­­­­­­­­tion du foncier est en effet un autre enjeu au moins aussi impor­­­­­­­­­­­­­tant. Enfin, sans les « terres rares », ces métaux diffi­­­­­­­­­­­­­ciles à extraire car mélan­­­­­­­­­­­­­gés à d’autres éléments (par exemple, le néodyme et le dyspro­­­­­­­­­­­­­sium), la tech­­­­­­­­­­­­­no­­­­­­­­­­­­­lo­­­­­­­­­­­­­gie n’exis­­­­­­­­­­­­­te­­­­­­­­­­­­­rait pas. Et qui dit terres rares dit exploi­­­­­­­­­­­­­ta­­­­­­­­­­­­­tion de ressources natu­­­­­­­­­­­­­relles dans des condi­­­­­­­­­­­­­tions sociales et envi­­­­­­­­­­­­­ron­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­men­­­­­­­­­­­­­tales inte­­­­­­­­­­­­­nables. Les milieux natu­­­­­­­­­­­­­rels sont dévas­­­­­­­­­­­­­tés, pollués, les travailleurs et travailleuses du secteur sont exploi­­­­­­­­­­­­­tés, les habi­­­­­­­­­­­­­tants sont rendus malades par la pollu­­­­­­­­­­­­­tion.

Notre vertige

Nous ne pouvons pas échap­­­­­­­­­­­­­per à l’am­­­­­­­­­­­­­bi­­­­­­­­­­­­­va­­­­­­­­­­­­­lence dans notre rapport à l’IA, qui nous place devant des ques­­­­­­­­­­­­­tion­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ments abys­­­­­­­­­­­­­saux. Déjà omni­­­­­­­­­­­­­pré­­­­­­­­­­­­­sente, son embal­­­­­­­­­­­­­le­­­­­­­­­­­­­ment provoque des consé­quences sociales et envi­­­­­­­­­­­­­ron­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­men­­­­­­­­­­­­­tales désas­­­­­­­­­­­­­treuses sur lesquelles on ne peut fermer les yeux. Certains chantent tout de même ses louanges ou rela­­­­­­­­­­­­­ti­­­­­­­­­­­­­visent ses dangers, d’autres appellent à une « Pause IA » (Cf. article pages 14 à 16), militent pour un boycott total, voire son déman­­­­­­­­­­­­­tè­­­­­­­­­­­­­le­­­­­­­­­­­­­ment. Mais est-ce seule­­­­­­­­­­­­­ment possible, alors qu’elle a déjà envahi nos quoti­­­­­­­­­­­­­diens ? Ce qui est certain, c’est qu’elle va conti­­­­­­­­­­­­­nuer à faire débat.

 Char­­­­­lotte Renou­­­­­prez

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1. « Comprendre l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle : son fonc­­­­­­­­­­­­­tion­­­­­­­­­­­­­ne­­­­­­­­­­­­­ment, ses appli­­­­­­­­­­­­­ca­­­­­­­­­­­­­tions et ses enjeux », Site Inter­­­­­­­­­­­­­net Les Numé­­­­­­­­­­­­­riques www.lesnu­­­­­­­­­­­­­me­­­­­­­­­­­­­riques.com, consulté le 21 août 2026.

2. https://naileru.com/ia/acteurs/

3. Nathan Thierry, « Pays-Bas et Belgique : l’in­­­­­­­­­­­­­tel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle pour faci­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­ter la vie des conduc­­­­­­­­­­­­­teurs », Site Inter­­­­­­­­­­­­­net de Coyote Systems, www.coyo­­­­­­­­­­­­­te­­­­­­­­­­­­­sys­­­­­­­­­­­­­tems.be

4. François Roucoux, « Intel­­­­­­­­­­­­­li­­­­­­­­­­­­­gence arti­­­­­­­­­­­­­fi­­­­­­­­­­­­­cielle et soins de santé » dans Santé Conju­­­­­­­­­­­­­guée, n°112, juin 2025.

5. « La consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion des data centers augmente chaque année », Site Inter­­­­­­­­­­­­­net de Connais­­­­­­­­­­­­­sance des Éner­­­­­­­­­­­­­gies www.connais­­­­­­­­­­­­­san­­­­­­­­­­­­­ce­­­­­­­­­­­­­de­­­­­­­­­­­­­se­­­­­­­­­­­­­ner­­­­­­­­­­­­­gies.org

6. Julie Desrous­­­­­­­­­­­­­seaux, « L’IA ou la tran­­­­­­­­­­­­­si­­­­­­­­­­­­­tion, il faut choi­­­­­­­­­­­­­sir », dans Social­­­­­­­­­­­­­ter n°73, déc. 2025 – janv. 2026.

7. « Data centers : leur consom­­­­­­­­­­­­­ma­­­­­­­­­­­­­tion d’eau va explo­­­­­­­­­­­­­ser », Repor­­­­­­­­­­­­­terre, 29 janvier 2024.