GenAI Footprint : La Poste et huit grands groupes européens veulent mesurer l’empreinte carbone de l’IA générative
Après la course aux performances de l’IA générative, une nouvelle priorité émerge : mesurer son impact environnemental. Avec le lancement de GenAI Footprint, neuf grands groupes européens proposent un référentiel open source destiné à évaluer l’empreinte carbone des contenus générés par IA et à intégrer ce critère dans les décisions d’usage.
Depuis l’arrivée de l’IA générative dans les entreprises, les indicateurs retenus ont principalement porté sur les gains de productivité, la qualité des réponses ou les coûts d’exploitation. Dans ce contexte, un collectif réunissant notamment le groupe La Poste, Publicis Groupe, AXA, Orange, L’Oréal, Renault Group, Mirakl, Hugging Face et SNCF s’est penché sur un nouveau défi : la comptabilité carbone des usages de l’IA. Leur initiative, baptisée GenAI Footprint, met à disposition un outil open source permettant d’estimer les émissions de CO₂ associées à la production de contenus générés par intelligence artificielle. L’objectif n’est pas de freiner les usages mais de fournir des indicateurs comparables afin d’intégrer la dimension environnementale dans les arbitrages entre performance, coût et sobriété.
Cette évolution traduit un changement plus large. Jusqu’ici, les entreprises cherchaient avant tout à industrialiser les usages de l’IA. Elles commencent désormais à documenter leurs externalités, dans une logique proche de celle qui s’est progressivement imposée pour le cloud computing ou les infrastructures numériques.
Plusieurs initiatives convergent déjà vers une meilleure mesure de l’impact environnemental du numérique. Google Cloud met à disposition un service de calcul des émissions liées aux usages cloud, tandis que Microsoft propose un Emissions Impact Dashboard permettant de suivre les émissions associées à Azure et Microsoft 365. Dans le monde de la recherche, le projet open source ML CO2 Impact fournit depuis plusieurs années des méthodes d’estimation des émissions des modèles d’intelligence artificielle.
GenAI Footprint marque toutefois une évolution supplémentaire : il ne s’agit plus seulement de mesurer l’empreinte d’infrastructures ou de modèles, mais celle des usages quotidiens de l’IA générative au sein des entreprises.
Pourquoi c’est intéressant ?
L’émergence de ces outils montre que la maturité de l’IA ne se mesure plus uniquement à ses performances techniques. La capacité à objectiver son impact environnemental devient progressivement un nouveau critère de gouvernance des projets numériques.
Sources : La_Banque_Postale - Mlco2_github
Visuel couverture : ©GenAI Footprint
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