Ces derniers mois, j’ai vu passer pas mal de promesses. Des IA qui sauvent le climat, qui débusquent les fake news, qui se disent frugales, éthiques, transparentes… Mais entre le storytelling corporate et les vraies révolutions, il y a un gouffre. Alors j’ai pris trois exemples, très différents, mais tous emblématiques, pour poser la question : c’est quoi, une IA vraiment responsable ?
IA et écologie : un paradoxe trop facile
Sur le papier, l’IA peut tout faire : optimiser les réseaux, prédire la conso énergétique, réduire le gaspillage. Mais dans les faits, chaque modèle génératif est un gouffre énergétique. L’entraînement de GPT-4 ? Des centaines de milliers d’heures de calcul, des litres d’eau pour refroidir les serveurs, des data centers souvent très loin d’être neutres. Et même les « petites » requêtes d’utilisation quotidienne ont un coût carbone réel.
Le pire ? Même quand on améliore l’efficacité, l’effet rebond démultiplie les usages. Une IA plus « sobre » devient plus utilisée, donc au final plus consommatrice. C’est un cercle vicieux.
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Le greenwashing made in IA
Dans ce contexte, beaucoup surfent sur la vague verte sans réel engagement. « Cloud éthique », « modèle responsable », « zéro carbone »… On retrouve ces promesses dans les pitchs, les communiqués, les slides investisseurs. Mais peu d’entreprises publient des données concrètes sur leur impact.
Certaines startups affichent fièrement un badge green alors qu’elles utilisent des LLM très lourds, sans maîtrise de la chaîne. D’autres externalisent leur pollution en installant leurs serveurs dans des pays au mix électrique douteux. Et les compensations carbone restent souvent floues. Moralité : l’IA responsable ne peut pas reposer sur le marketing.
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3. ChatEurope : une autre voie est possible
Heureusement, il existe des projets qui montrent qu’on peut faire autrement. ChatEurope, par exemple, est un chatbot journalistique européen, lancé avec l’AFP et 14 médias partenaires. Il fonctionne avec un modèle Mistral et l’infra DRUID.AI, pour répondre à des questions sur l’actualité européenne… avec transparence. Chaque réponse est sourcée, multilingue, traçable.
Ce n’est pas parfait. Les réponses peuvent être floues si la base de contenus est mal actualisée. Mais la logique est saine : on part de contenus journalistiques vérifiés, on cite les sources, on ne génère pas de bullshit viral. En période de désinformation, c’est précieux. Et c’est une preuve que l’IA peut servir l’intérêt général, pas juste l’effet waouh.
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Une IA responsable, ce n’est pas un label. C’est un système entier à repenser : infrastructures, usages, modèles économiques, design, transparence. Et surtout, un vrai droit à la sobriété : avoir le choix de moins automatiser, de mieux informer, de ralentir quand c’est nécessaire.
Ce qu’on doit exiger maintenant
On ne veut pas juste des IA plus propres. On veut des IA qui savent pourquoi elles existent. Et pour qui.
Le podcast
🎙️ Écoutez maintenant le podcast de la semaine : IA responsable : promesses, dérives et (vrais) contre-modèles
