L'Afnor publie une méthodologie pour mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA

Le 09/09/2024 Axel Halsenbach

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Il est important de noter que ce référentiel ne constitue pas une norme. Il vise à fournir un catalogue de méthodes et de bonnes pratiques à appliquer pour tendre vers une "IA frugale". (freepik)

L’Afnor propose 31 fiches de bonnes pratiques pour mesurer et réduire l'impact environnemental de l'IA. Son objectif : aider les entreprises et les utilisateurs à s'engager vers une "IA frugale".

L’intelligence artificielle (IA) est en pleine croissance, mais son développement se heurte déjà à un défi majeur : son appétit énergétique considérable. Pour répondre à cet enjeu, l’Afnor publie avec l'Ecolab du Commissariat général au développement durable, une méthodologie opérationnelle pour mesurer et réduire l’impact environnemental de l’IA : le Référentiel général pour l'IA frugale. Cette initiative, lancée par le ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des territoires, diffuse en accès libre 31 fiches de bonnes pratiques élaborées avec l'aide d'une quarantaine d'acteurs de la recherche académique, des entreprises, des associations et des administrations publiques (La Poste, Hub France IA, Ademe, EcoInfo, etc.).

Mesurer, réduire, afficher et comparer les performances

Cette méthodologie s’adresse à tous les acteurs utilisant ou développant un service d’IA et devant rendre des comptes dans le cadre de leur politique RSE, ou devant intégrer des critères environnementaux dans leurs achats de services incluant un système d’IA. Cela permettra également à ces acteurs d'afficher leurs performances en la matière, et aux acheteurs et utilisateurs d'IA d'évaluer et de comparer les méthodes de leurs prestataires.

Une méthodologie pour une “IA frugale”

Selon l’Afnor, “la notion de frugalité passe par la redéfinition des besoins (qu’est-ce qui est nécessaire ?) et des usages (comment mieux utiliser l’IA ?)”. Dans le cadre de cette démarche, elle clarifie le sens d’”un service frugal d’IA” en trois points distincts :

ce service doit recourir à un système d’IA plutôt qu’à une autre solution moins consommatrice pour répondre au même objectif ;
de bonnes pratiques doivent être adoptées par le producteur, le fournisseur et le client pour diminuer les impacts environnementaux du service utilisant un algorithme d’IA ;
les usages et les besoins doivent rester dans les limites planétaires et ont été préalablement questionnés.