L’IA n’est plus une option pour les entreprises, mais la contrainte énergétique devient un enjeu business central
L’Intelligence Artificielle est désormais un levier transversal de performance pour toutes les fonctions de l’entreprise. Dans le secteur financier, l’IA est de plus en plus utilisée qu’il s’agisse d’estimer le risque de crédit, de lutter contre la fraude dans les paiements, de fixer les tarifs d’assurance ou d’évaluer la volatilité des actifs. Ne pas intégrer l’IA revient mécaniquement à perdre en productivité, en qualité de service et expérience utilisateur et en compétitivité. Mais un nouveau facteur s’impose brutalement dans l’équation économique : l’énergie (la facture dépend pour beaucoup des Joules dépensés pour faire tourner les logiciels d’IA)
Les modèles d’IA les plus visibles — notamment les grands modèles de langage généralistes — ont été construits par quelques acteurs disposant de ressources financières, matérielles et énergétiques hors norme. Pour la majorité des entreprises, la création de valeur ne se situe plus dans cette course au gigantisme, mais dans l’usage opérationnel de l’IA, c’est-à-dire dans l’inférence, au plus près des processus métier.
Or l’inférence est une activité continue, massifiée, directement corrélée aux volumes d’usage. Sans maîtrise, elle devient rapidement un poste de coûts incontrôlable (énergie, cloud, infrastructures, latence, dépendance fournisseurs). À performance métier équivalente, le choix d’un modèle surdimensionné peut multiplier les coûts énergétiques par 10 ou 20, sans gain opérationnel réel. La frugalité n’est donc pas un sujet environnemental périphérique : elle conditionne la rentabilité, la scalabilité et la pérennité économique des usages IA.
Pour Denis Beau, Premier sous-gouverneur de la Banque de France, lire la suite sur lien