IA durable : sortir de l’opposition entre performance et responsabilité

L’intelligence artificielle occupait cette année encore tous les stands, structurait toutes les conversations, mais elle était aussi au cœur des interrogations les plus stratégiques. Un des grands thèmes officiels de l’édition – “Artificial Intelligence: impact, not illusion” – disait bien l’essentiel : nous sommes entrés dans l’âge des usages concrets, et donc dans celui des comptes à rendre. Les conférences consacrées à l’énergie, à l’intégrité ou encore au déploiement responsable de l’IA ont confirmé que la question n’est plus de savoir si l’IA transformera l’économie, mais dans quelles conditions elle le fera.

Car l’IA redessine déjà en profondeur les modèles économiques. Elle s’impose dans tous les métiers, transforme les modes de travail à grande vitesse, et produit des effets tangibles sur la productivité, l’innovation et la compétitivité. Pour les entreprises, le sujet n’est donc plus théorique. Il est opérationnel, immédiat, stratégique. Mais une question s’impose désormais à tous : comment faire en sorte que cette technologie soit aussi créatrice de valeur pour la société ?

L’IA entre promesse et impact

L’IA n’est pas uniquement un défi environnemental ; elle peut aussi devenir une partie de la réponse. Dans le secteur de l’énergie, son potentiel est considérable. L’Agence internationale de l’énergie estime qu’à horizon 2035, l’usage de l’IA dans l’exploitation et la maintenance des systèmes électriques pourrait générer jusqu’à 110 milliards de dollars d’économies par an, tandis que son déploiement sur les réseaux pourrait permettre de débloquer jusqu’à 175 GW de capacité supplémentaire sur des lignes existantes.

C’est tout sauf anecdotique. Dans un contexte géopolitique toujours plus instable et avec des systèmes électriques de plus en plus sollicités, l’IA aide à prévoir la demande, mieux intégrer les énergies renouvelables, optimiser les flux et renforcer la résilience des réseaux.

Les usages sont déjà concrets et multiples – dans le bâtiment pour consommer moins, dans la gestion optimisée des variations de demande électrique, dans le pilotage des smart cities… Oui, l’IA peut accélérer la transition.

Mais oui aussi, elle est un progrès à double tranchant.

Car son fonctionnement repose sur des infrastructures extrêmement énergivores. Comme l’a rappelé Siddarth Singh de l’AIE à Vivatech, la demande d’électricité des seuls data centers a progressé de 17 % en 2025, quand la demande mondiale d’électricité augmentait de 3 %. Et la tendance va se poursuivre : la consommation électrique des data centers devrait doubler d’ici 2030, tandis que celle des centres spécifiquement orientés IA pourrait, elle, tripler. Voilà la tension stratégique de notre époque : comment déployer l’IA à l’échelle tout en poursuivant la décarbonation de nos activités ?

Accompagner, arbitrer : réfléchir collectivement aux clés d’une IA durable

Pour les entreprises de services numériques comme Inetum comme pour nos clients, cette tension n’est plus théorique. Elle est déjà là, et elle interdit deux écueils symétriques : le freinage sec d’un côté, l’enthousiasme naïf de l’autre.

La bonne réponse est plus exigeante. Elle est pragmatique, mesurable et collective.

Pragmatique, d’abord, parce qu’une IA durable se joue dans des choix très concrets : l’architecture des solutions, le recours ou non à un grand modèle de langage, l’intensité d’usage, la volumétrie de données, les exigences de latence, la durée de conservation des outputs... Nous ne pilotons pas les infrastructures des hyperscalers, et nous n’entraînons pas les modèles fondationnels. En revanche, nous avons une responsabilité décisive dans tout ce qui se joue en amont : le design, les arbitrages techniques, la sobriété fonctionnelle, l’adéquation entre le besoin métier et le niveau de puissance mobilisé.

Mesurable, ensuite, parce que l’argument d’efficacité ne suffit plus. Comme nous l’avons appris avec la RSE, ce qui n’est pas mesuré finit toujours par être sous-estimé. Il faut donc intégrer des indicateurs d’impact le plus tôt possible – même partiels, même perfectibles –, comparer les options, assumer les zones d’incertitude. L’absence d’état de l’art totalement stabilisé ne doit pas servir de prétexte à l’inaction ; elle doit au contraire nous pousser à co-construire des méthodes transparentes et évolutives.

Collective, enfin, parce qu’aucun acteur ne peut régler seul cette équation. Une IA réellement durable suppose une chaîne entière de responsabilité : fournisseurs d’infrastructure, éditeurs, intégrateurs, clients, instances de régulation. Elle suppose aussi une gouvernance claire. Transparence, explicabilité, sécurité des données, maîtrise des risques, conformité, éthique : ces sujets ne sont pas périphériques. Ils sont la condition même de la confiance, donc de la pérennité.

C’est précisément ce que nous avons appris de la RSE ces dernières décennies : il ne faut pas attendre que le cadre soit parfait pour commencer à arbitrer, déployer, corriger, redimensionner – et parfois renoncer. La maturité ne naît pas de la certitude ; elle naît de la capacité à décider sous contrainte, avec méthode.

Chez Inetum, cette conviction s’appuie sur une trajectoire déjà engagée, et que nous avons accélérée ces dernières années. En 2025, nous avons atteint 49 % de réduction des émissions de CO₂ par collaborateur par rapport à 2019, avec 83 % de l’électricité consommée issue de sources renouvelables. En 2026, cette dynamique a été reconnue par l’obtention de la médaille d’or EcoVadis avec un score de 85/100, en hausse de 14 points en un an, ainsi que par la validation de notre trajectoire de décarbonation par la SBTi.

Ces résultats ne règlent pas tout. Mais ils disent que la responsabilité n’est pas l’ennemie de la performance. Elle en est de plus en plus une condition.

Nos clients ont besoin de l’IA pour rester compétitifs. Nous ne ferons pas sans elle.
Mais nous avons, collectivement, la responsabilité de faire en sorte que cette transformation ne se fasse ni au détriment de leurs engagements, ni au détriment des nôtres.

Nous sommes à un moment charnière. Un moment où il faut, en même temps, accélérer et rendre des comptes. Sans visibilité complète. Sans méthode encore totalement stabilisée. C’est inconfortable, certes. Mais c’est exactement ainsi que se sont construites les démarches RSE les plus sérieuses.

Et c’est sans doute ainsi que se construira une IA réellement moteur de progrès collectif.

Il ne s’agit plus de savoir si l’IA peut transformer le monde.
Il s’agit de savoir comment nous voulons qu’elle le fasse.