Mesurer ce qui compte : l'approche de l'UIT pour atténuer l'impact environnemental

L’UIT a publié un rapport intitulé « Mesurer ce qui compte : Comment évaluer l’impact environnemental de l’IA », offrant un aperçu complet des méthodes actuelles pour évaluer l’impact environnemental des systèmes d’IA. Le rapport, élaboré par le groupe de travail Sustainable AI en partenariat avec l’initiative Green Digital Action, a été publié le 10 juillet, lors du Sommet mondial annuel de l’IA pour le bien de l’UIT.

L’analyse se concentre principalement sur l’identification des composantes de l’impact environnemental de l’IA qui sont mesurées et évalue l’efficacité et la transparence de ces pratiques. Le rapport s’appuie sur des études académiques, des initiatives de durabilité d’entreprises et des technologies émergentes de suivi environnemental, examinant les méthodologies actuelles en place et formulant des recommandations là où des limites ont été observées.

Plusieurs conclusions et lacunes clés ont été identifiées dans le rapport, notamment :

• Dépendance excessive aux estimations : Les méthodes de mesure actuelles reposent fortement sur des proxies et des estimations indirectes, créant d’importantes lacunes de données et limitant la responsabilité des systèmes d’IA.
• Manque de méthodologies standardisées : Les outils utilisés pour mesurer l’impact de l’IA sont incohérents entre les plateformes de recherche, avec des définitions et des unités de reporting non uniformes.
• Mesures centrées sur le carbone : Les évaluations environnementales se concentrent souvent sur les émissions de gaz à effet de serre, négligeant d’autres impacts cruciaux comme la perte de biodiversité, les déchets électroniques et l’épuisement des ressources.
• Étapes du cycle de vie peu explorées : Les étapes clés du cycle de vie d’un modèle d’IA, telles que les phases d’inférence et d’utilisation, sont très peu analysées dans les évaluations actuelles.

Le rapport formule des recommandations, s’adressant particulièrement aux développeurs (producteurs), aux utilisateurs (consommateurs) et aux décideurs politiques.

L’UIT souligne globalement la nécessité d’adopter une approche plus holistique de l’analyse de l’impact de l’IA, allant au-delà des pratiques actuelles de mesure fragmentées, indirectes et centrées sur le carbone, vers des méthodologies plus standardisées et complètes.

Pour lire le rapport complet, cliquez ici.