Intelligence Artificielle : de nombreux enjeux et un cadre qui se renforce

1. Un engouement rapide pour l’IA mais pas sans risques 

Ces derniers mois ont été marqués par une actualité forte dans le domaine de l’IA, notamment avec l’essor des IA génératives comme chatGPT. Tout le monde s’en empare, dans les entreprises comme dans les administrations et les collectivités, avec selon les cas la recherche d’une plus grande efficacité, d’une meilleure rentabilité ou d’une optimisation des services rendus.

Mais si l’engouement est évident, beaucoup d’enjeux se croisent et les débats sont nombreux sur les risques et sur les potentialités réelles de l’IAG : sur le plan énergétique, avec la consommation élevée des modèles d’IA ^[1] malgré des efforts pour réduire cette consommation^[2], et au-delà sur l’empreinte environnementale globale du numérique^[3] ; au niveau économique et financier avec le risque de bulle spéculative^[4] et la concurrence accrue pour l’implantation des activités^[5] ; au niveau social et sociétal notamment avec les enjeux de confidentialité des données et de respect des valeurs éthiques et démocratiques.

2. Un cadre juridique qui se renforce 

Pour se prémunir des risques et garantir le respect des principes éthiques et démocratiques sans pour autant brider les capacités d’innovation, le cadre juridique se met en place autour de l’IA. 

À l’échelle européenne avec l’IA Act voté le 21 mai dernier et un vaste corpus de textes européens - Digital Governance Act, Data Act, Data Market Act, Digital Service Act ou encore le Cyber Resilience Act et la directive NIS2 sur les obligations cyber des organisations, traité international ... – visant à réguler le numérique de façon globale, de la donnée aux infrastructures en passant par les services et la cybersécurité.^[6] 

En France, la CNIL a publié récemment des recommandations pour concilier innovation et respect du droit des personnes, et accompagner les acteurs de l’IA dans leur mise en conformité avec le RGPD^[7].

3. Vers une IA frugale et un numérique responsable 

Prévu par l'article 25 de la loi visant à réduire l’empreinte environnementale du numérique (Reen), un référentiel général pour une IA frugale vient d’être publié par Ecolab sous la direction du Ministère TECT et du SGPE^[8]. 

Sous la forme d’une AFNOR SPec, il aide à mesurer et réduire l’impact environnemental, en définissant le périmètre à prendre en compte, en proposant des indicateurs environnementaux (intégrant le respect des limites planétaires), en listant les 6 étapes à respecter et en priorisant les bonnes pratiques pour aller vers une IA frugale. Parmi lesquelles la gestion des compétences et l’acculturation, le questionnement sur le besoin réel et la pertinence de l’IA pour y répondre, ou encore la gouvernance des données. 

Ce référentiel vient compléter le référentiel général pour l’écoconception des services numériques responsables publié en mai dernier^[9],qui définit des critères pour aider à réduire l'empreinte environnementale des services numériques. Ce référentiel sera notamment utile aux communes et EPCI de plus de 50.000 habitants qui doivent définir d'ici janvier 2025 puis piloter une "stratégie numérique responsable", conformément à la loi REEN.