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Numérisation et IA : vers un numérique responsable

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    Les professionnels de l’information doivent se questionner sur l’impact environnemental lié à la consommation d’énergie des fournisseurs de solutions d’IA. (Freepik/PrimeVectors)
  • Au-delà d’une simple conversion au numérique, la transition vers la dématérialisation des documents d’activité intègre désormais l’intelligence artificielle (IA) tout en portant un regard éclairé sur la responsabilité environnementale. Cette fusion entre innovation technologique et engagement écologique redéfinit la gestion documentaire.

    enlightenedCET ARTICLE A INITIALEMENT ÉTÉ PUBLIÉ DANS ARCHIMAG N°374

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    Au sommaire : 

    Dossier : La numérisation au service de la conformité et de l'innovation
    - Numérisation : réglementation et norme pour des données conformes
    - Préparer son projet de dématérialisation : les 8 clés de la réussite
    - Copie fidèle : les 10 règles d’or de la dématérialisation
    - Outils de numérisation et conformité réglementaire
    - Les pratiques de numérisation, des chiffres et des actes


    Dans un contexte où les frontières entre le physique et le numérique s’estompent, la dématérialisation des documents d’activité émerge comme un pilier incontournable pour les acteurs de l’information. Cette évolution dépasse les simples aspects opérationnels pour devenir un terrain fertile où convergent l’intelligence artificielle (IA) et les valeurs d’une responsabilité numérique.

    L’IA pour une gestion avancée

    L’intégration de l’IA dans les processus de dématérialisation offre des avantages significatifs. Les capacités de traitement et d’analyse des données par l’IA permettent une gestion avancée des documents, qui améliorent l’efficacité opérationnelle et réduisent les erreurs humaines.

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    La reconnaissance optique de caractères (OCR), par exemple, permet de convertir des documents physiques en formats numériques éditables, facilitant ainsi leur manipulation et leur recherche. Mais au-delà de la simple conversion, l’IA offre des perspectives plus vastes. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent de classer et d’organiser les documents de manière intelligente, simplifiant les processus de recherche et d’extraction d’informations pertinentes : l’IA peut reconnaître les typologies de document pour les classer.

    Avec le deep learning, l’OCR permet non seulement la classification de documents, mais aussi l’analyse d’images et l’extraction de données plus complexes à partir de différents objets, notamment des centaines de polices ou de langues manuscrites. Le machine learning permet à l’OCR de s’adapter et d’évoluer tout au long de son utilisation avec des documents plus complexes comprenant des tableaux, des schémas ou des graphiques.

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    Le deep learning dans la technologie de RAD/LAD ne demande plus de paramètrage, mais un entraînement avec des exemples de documents. L’algorithme entraîné sur ces exemples va permettre les opérations simultanées de RAD et de LAD, c’est-à-dire la reconnaissance du document et l’extraction des données.

    La responsabilité numérique au cœur

    La dématérialisation offre également une opportunité d’adopter des pratiques plus écoresponsables. Réduire l’utilisation de papier et la consommation d’énergie associée à l’impression de documents contribue à la préservation de l’environnement (Voir le Référentiel du management de l’information numérique responsable de Serda).

    En outre, l’optimisation des processus grâce à la dématérialisation peut réduire les déchets, les déplacements et favoriser le travail à distance, participant ainsi à la réduction de l’empreinte carbone des organisations.

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    Cependant, le développement de solutions numériques doit aussi être pensé de manière responsable. Le choix de serveurs écoénergétiques, la mise en place de politiques de recyclage des équipements électroniques et la réduction de la consommation de données non nécessaires sont autant de pratiques à adopter pour une dématérialisation véritablement écoresponsable.

    IA et empreinte numérique

    Néanmoins, l’utilisation croissante d’outils intégrant l’IA demande une puissance de calcul toujours plus importante. L’enjeu de la consommation énergétique se focalise essentiellement sur les datacenter et la consommation d’électricité du refroidissement des serveurs. Une réalité qui engendre des besoins énergétiques nouveaux.

    Selon les rapports environnementaux de Google et de Microsoft, la consommation d’eau a par exemple augmenté de 20 % en 2022 chez le premier, et celle de Microsoft (propriétaire à 75 % d’OpenAI, l’entreprise qui a lancé ChatGPT) de 34 %.

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    La dématérialisation des documents d’activité est donc bien plus qu’une simple transition vers le numérique. Si celle-ci est une opportunité d’intégrer l’IA pour une gestion plus efficiente, il est aussi de la responsabilité des professionnels de l’information de se questionner sur l’impact environnemental lié à la consommation d’énergie des fournisseurs de solutions d’IA. Les professionnels ont donc le pouvoir de façonner un avenir où technologie et responsabilité écologique convergent vers une meilleure gestion documentaire et une empreinte environnementale réduite.

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    Rencontre avec Stéphane Roder, le fondateur du cabinet AI Builders, spécialisé dans le conseil en intelligence artificielle. Également professeur à l’Essec, il est aussi l’auteur de l’ouvrage "Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise" (Éditions Eyrolles). Pour lui, "l’intelligence artificielle apparaît comme une révolution pour l’industrie au même titre que l’a été l’électricité après la vapeur".

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