Recherche IA

Un Grand Prix pour soutenir la recherche européenne sur l’IA responsable

La Fondation Sopra Steria–Institut de France lance un Grand Prix académique doté de 100 000 euros, dédié aux travaux de recherche européens sur les impacts environnementaux et sociétaux de l’intelligence artificielle.

Publié le 6 janv. | Mis à jour le 15 janv.

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Ouvert aux chercheuses et chercheurs issus de laboratoires européens à but non lucratif, ce Grand Prix vise à encourager des travaux scientifiques portant sur les liens entre intelligence artificielle, environnement, ressources naturelles et biodiversité. Les candidatures sont ouvertes jusqu’au 20 février 2026. L’initiative intervient dans un contexte de développement rapide de l’IA, notamment générative, alors que les connaissances scientifiques sur ses impacts environnementaux restent encore partielles et que les méthodes de mesure ne sont pas stabilisées. Le dispositif entend soutenir des recherches capables d’apporter des données, des outils d’analyse et des cadres méthodologiques permettant d’évaluer ces effets de manière rigoureuse.

Trois axes pour mesurer, agir et évaluer

Le Prix cible des travaux articulés autour de trois axes principaux : la mesure des impacts environnementaux de l’IA à travers des indicateurs et des jeux de données adaptés ; le développement d’approches plus sobres et frugales, ou l’usage de l’IA au service de la transition bas carbone ; et l’évaluation des bénéfices nets et des émissions évitées liées à certains usages de ces technologies. Le projet lauréat sera désigné par un jury composé d’académiciens et d’experts en intelligence artificielle et en sciences environnementales, avant une annonce prévue en juin 2026 lors de la cérémonie annuelle de remise des prix sous la Coupole de l’Institut de France.

Cette initiative s’inscrit dans les actions de la Fondation Sopra Steria–Institut de France, qui entend contribuer à structurer le débat autour d’une intelligence artificielle compatible avec les exigences environnementales et sociétales, en s’appuyant sur la production de connaissances scientifiques indépendantes.