Un guide méthodologique pour évaluer et réduire l’impact environnemental des systèmes d’IA
Ce document, développé par un groupe de travail piloté par l’AFNOR, fournit un cadre de référence pour promouvoir des systèmes et services d’intelligence artificielle (IA) plus respectueux de l’environnement. Il présente une méthodologie d’évaluation de l’impact environnemental, ainsi qu’un recueil de bonnes pratiques opérationnelles, afin d’aider les organisations publiques et privées à concevoir des solutions d’IA plus frugales et durables.
Points clés
- Ce référentiel a été élaboré par un groupe de travail piloté par l’AFNOR, avec le soutien du Ministère de la Transition écologique et de la Cohésion des Territoires
- Il vise à fournir un guide opérationnel pour évaluer et réduire l’impact environnemental des systèmes et services d’IA
- La méthodologie proposée s’appuie sur l’analyse du cycle de vie et la prise en compte des impacts directs et indirects
- 31 bonnes pratiques sont présentées, couvrant les différentes étapes du cycle de vie de l’IA et les domaines du service, des données et des infrastructures
- Le document s’appuie sur des normes et références existantes, comme les normes ISO/IEC, le Règlement européen sur l’IA et les recommandations ITU-T
- Des outils, bases de données et exemples de calculs d’impact environnemental sont fournis en annexe
À retenir
Avec ce référentiel, l’AFNOR et le Ministère de la Transition écologique font un pas important vers une intelligence artificielle plus responsable et durable. En fournissant un cadre méthodologique et des bonnes pratiques concrètes, ils donnent aux organisations les moyens de concevoir des solutions d’IA plus respectueuses de l’environnement. Reste maintenant à voir si ces recommandations seront réellement appliquées dans les faits, ou si elles resteront lettre morte face aux impératifs de performance et de rentabilité à court terme.
Sources
Quiz sur le document: 10 questions
