4 min.
Intelligence artificielle (IA): Pistes de solutions pour une utilisation plus éthique et écologique
1L’art de la gestion de projet2Un projet à succès commence par une bonne gouvernance3Cascade, agilité, demandes de changement?

Intelligence artificielle (IA): Pistes de solutions pour une utilisation plus éthique et écologique

  • Niveau Technique
Intelligence artificielle marketing Comprendre les impacts Science données & IA Marketing

L’intelligence artificielle (IA) est devenue une composante essentielle de nombreuses activités humaines, transformant des secteurs aussi variés que la santé, la finance et le marketing. Cependant, son développement rapide soulève des questions cruciales concernant ses impacts. Comment l’intelligence artificielle peut concilier environnement et éthique? 

Des biais dans les données peuvent provoquer des décisions inéquitables, notamment dans les domaines du recrutement ou des finances. Des impacts de résultats automatisés jusqu’à l’empreinte carbone générée par les modèles d’IA, il est indispensable d’adopter une approche responsable pour garantir que cette technologie profite à tous sans compromettre l’équilibre environnemental ni les valeurs sociétales. 

Des outils comme le Marketing Mix Modeling (MMM) et les modèles d’IA générative illustrent le potentiel de l’IA lorsqu’elle est exploitée de manière durable. Cet article explore les principaux enjeux liés à l’IA et propose des stratégies pour conjuguer innovation technologique, éthique et durabilité.

Évaluer l’impact social et environnemental de l’intelligence artificielle

Assurer la transparence et l’inclusivité

La transparence des systèmes d’IA est cruciale pour identifier et corriger les biais ou erreurs avant qu’ils ne causent des préjudices. Les entreprises doivent également prendre en compte l'obsolescence de certains emplois face à l'automatisation et accompagner leurs équipes en proposant des formations adaptées.

Les outils d’IA doivent être accessibles à tous, y compris aux personnes en situation de handicap ou vivant dans des régions moins connectées. Respecter les normes éthiques, notamment en matière de protection des données et de non-discrimination, est indispensable. Collaborer avec des experts en sociologie, en droit et en environnement peut également minimiser les impacts négatifs.

Enfin, informer les utilisateurs sur les fonctionnalités et limites des systèmes d’IA renforce leur acceptabilité sociale.

Analyser et réduire l’impact écologique

Les centres de données, grands consommateurs d’énergie, contribuent fortement aux émissions de carbone. Cependant, l’utilisation d’énergies renouvelables et la réduction des transferts de données peuvent limiter cet impact tout en améliorant la sécurité des informations.

Les entreprises doivent surveiller l’impact écologique de leurs modèles à l’aide de métriques adaptées et ajuster leurs stratégies en fonction des progrès technologiques. L’adoption de cadres reconnus, tels que ceux de l’AFNOR (Association française de normalisation), peut également guider ces efforts.

Mettre en place une gouvernance responsable de l’intelligence artificielle

Dans un monde où l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus central, il devient essentiel d’établir une gouvernance responsable pour encadrer son développement et son utilisation. 

Cette démarche repose sur trois piliers clés : la création de politiques internes claires, la formation des équipes et l’évaluation régulière des impacts des solutions IA.

Créer des politiques internes claires pour encadrer l’utilisation de l’IA

La première étape vers une gouvernance efficace consiste à définir des politiques internes explicites. Ces politiques doivent préciser les limites et les attentes en matière d’utilisation de l’IA. Par exemple, elles peuvent inclure des principes éthiques comme:

  • la transparence
  • l’équité dans le traitement des données
  • le respect de la vie privée 

En mettant en place des règles bien définies, les organisations peuvent prévenir les abus et s’assurer que l’IA est alignée sur leurs valeurs et objectifs stratégiques.

Former les équipes aux pratiques responsables et éthiques liées à l’IA

La responsabilité en matière d'intelligence artificielle passe également par l’éducation et la sensibilisation. Les employés, à tous les niveaux, doivent être formés aux enjeux éthiques et aux bonnes pratiques associées à l’IA. Cela inclut des sujets comme:

  • L’évitement des biais algorithmiques
  • La protection des données sensibles
  • La prise de décisions à impact minimal sur les populations vulnérables

Une formation continue peut renforcer les compétences des équipes et les aider à naviguer dans un paysage technologique en constante évolution.

Évaluer régulièrement l’impact des solutions IA

Enfin, une gouvernance responsable implique une évaluation périodique des impacts de l’IA. Cela permet de vérifier que les solutions mises en œuvre respectent les objectifs de responsabilité sociale et environnementale de l’organisation. 

Ces évaluations doivent inclure des indicateurs clés, tels que l’impact environnemental des systèmes d’IA, leur contribution à l’équité sociale, et leur conformité aux réglementations en vigueur. 

En intégrant ces revues dans leurs processus, les organisations peuvent s’adapter rapidement et corriger toute déviation.

Adopter une gouvernance responsable de l’IA n’est pas seulement une exigence éthique, c’est aussi une opportunité de créer de la valeur durable. Une telle approche renforce la confiance des parties prenantes et permet de maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques associés à cette technologie révolutionnaire.

Choisir des modèles d’IA générative responsables

Évaluer l’efficacité énergétique des modèles

Avant de déployer un modèle, il est crucial d’évaluer sa consommation énergétique à l’aide de benchmarks. L’utilisation de modèles pré-entraînés ou mutualisés sur des infrastructures cloud responsables permet de réduire les ressources nécessaires. Pour des cas simples, des modèles optimisés et légers, c’est-à-dire avec moins de calculs pour générer un résultat, sont souvent suffisants.

Favoriser la modularité et la réutilisation des modèles

Opter pour des modèles modulaires ou réutilisables limite le besoin d’entraîner des systèmes séparés pour chaque tâche. Par exemple, utiliser des bases de modèles spécifiques à des secteurs réduit les coûts énergétiques et améliore l’efficacité globale. Mutualiser les efforts de recherche peut également réduire la consommation de ressources.

Privilégier des infrastructures locales et durables

Déployer les modèles sur des infrastructures locales peut réduire les coûts de transfert de données entre les régions. De plus, choisir des centres de données alimentés par des énergies renouvelables ou faibles en équivalent CO2 contribue directement à réduire l’empreinte carbone.

Penser au cycle de vie des modèles

Une gestion responsable implique d’optimiser chaque étape: entraînement, déploiement et maintenance. Limiter les flux de données entre fournisseurs ou régions éloignées réduit les coûts et l’impact écologique. Des pratiques comme la virtualisation et la consolidation des ressources maximisent l’efficacité globale.

Optimiser le marketing grâce au Marketing Mix Modeling (MMM)

Le Marketing Mix Modeling (MMM) est une technique statistique éprouvée qui s'appuie sur des données historiques pour évaluer l’impact des activités marketing sur les indicateurs clés de performance (KPI) d’une entreprise. 

Conçu initialement dans les années 1950 pour mesurer l’efficacité des publicités télévisées, le MMM connaît aujourd’hui un regain d’intérêt. Cette résurgence s’explique par les restrictions croissantes en matière de protection de la vie privée, qui limitent l’efficacité des méthodes traditionnelles de suivi numérique, comme l’attribution multi-touch.

Schéma du Marketing Mix Modeling (MMM)

Dans un contexte où les campagnes médias contribuent aux émissions de carbone, qu’il s’agisse de publicité télévisée, numérique ou d’affichage, le MMM émerge comme un outil essentiel pour guider des décisions marketing plus durables. Il offre une double opportunité : optimiser les performances des campagnes tout en minimisant leur impact environnemental.

En lecture complémentaire, découvrez notre article sur comment l'intelligence artificielle et la technologie publicitaire transforment l’industrie du marketing

Optimisation des budgets marketing 

L’optimisation de l’allocation des budgets marketing constitue une étape essentielle pour intégrer des objectifs environnementaux dans les stratégies publicitaires.

Le MMM se distingue par sa capacité à adopter une approche multi-objectifs. D’une part, il vise à maximiser les résultats marketing, tels que l’augmentation des ventes ou de la notoriété de marque. D’autre part, il prend en compte les émissions de carbone associées aux campagnes pour minimiser leur impact environnemental. 

En analysant la performance des différents canaux (télévision, numérique, radio, affichage, etc.), le MMM permet d’identifier ceux qui offrent le meilleur compromis entre retour sur investissement (ROI) et durabilité.

Par exemple, les campagnes numériques utilisant des serveurs alimentés par des énergies renouvelables peuvent être favorisées, tandis que les investissements dans des canaux à forte empreinte carbone, tels que la télévision ou les impressions papier, peuvent être réduits. Cette méthodologie aide ainsi les entreprises à concilier efficacité économique et responsabilité environnementale.

Choix du modèle statistique

Le choix du modèle statistique est un élément clé du MMM, car il influence directement la précision des analyses et la consommation énergétique des calculs.

Les modèles légers, tels que la régression Ridge ou les modèles bayésiens, se révèlent particulièrement adaptés pour répondre à ces enjeux. Ces approches garantissent des résultats fiables tout en limitant les ressources nécessaires à leur mise en œuvre. De même, les forêts aléatoires (random forest) constituent une option intéressante pour capturer des interactions complexes entre les variables tout en maintenant une efficacité énergétique optimale.

En revanche, les réseaux de neurones, bien qu’extrêmement performants pour modéliser des relations non linéaires, sont souvent écartés dans une démarche de durabilité. Leur entraînement et leur exécution nécessitent une importante consommation d’énergie, ce qui les rend moins appropriés dans un contexte où l’impact carbone est une priorité. En privilégiant des modèles légers et robustes, les entreprises peuvent assurer des analyses précises tout en réduisant leur empreinte écologique. 

Conclusion

L’intelligence artificielle offre des opportunités considérables pour transformer des secteurs variés, mais son adoption doit être encadrée par des pratiques responsables. En évaluant les impacts sociaux et environnementaux de ces technologies, les entreprises peuvent maximiser leurs bénéfices tout en réduisant les risques. 

Des outils comme le Marketing Mix Modeling (MMM) permettent d’allier performance marketing et durabilité, tandis que l’IA générative ouvre de nouvelles perspectives en matière de création et de personnalisation. 

En combinant innovation, éthique et responsabilité, il est possible de tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle tout en répondant aux défis sociétaux et environnementaux de notre époque. Besoin d’aide pour y parvenir? Contactez nos experts en intelligence artificielle.

Écrit par Houssem Bouazizi et Mickael Wajnberg

 

Références

Barroso, L. A., & Clidaras, J. (2022). The datacenter as a computer: An introduction to the design of warehouse-scale machines. Springer Nature.

Ekimetrics. Understand your real marketing carbon footprint to crack sustainable business performance (2/3), https://www.ekimetrics.com/articles/decarbonization-marketing-mix.

Gianni, R., Lehtinen, S., & Nieminen, M. (2022). Governance of responsible AI: From ethical guidelines to cooperative policies. Frontiers in Computer Science, 4, 873437.

Husson, Thomas. Toward A Greener Marketing Ecosystem, https://www.forrester.com/blogs/toward-a-greener-marketing-ecosystem/.

Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2020). Energy and policy considerations for modern deep learning research. In Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence (Vol. 34, No. 09, pp. 13693-13696). 

Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2020). Green ai. Communications of the ACM, 63(12), 54-63.

Tremblay, D.-G., Psyché, V. et Yagoubi, A (2023). La mise en œuvre de l’IA dans les organisations est-elle compatible avec une société éthique?, Ad Machina, 7(1), 166-187. https://doi.org/10.1522/radm.no7.1663.