Dans leur livre blanc « IA x Impact », Onepoint et We Don’t Need Roads défendent une conviction forte : l’intelligence artificielle ne peut plus être pensée comme un simple levier de productivité. Pour rendre les modèles robustes dans la durée, elle doit intégrer une dimension de durabilité et s’inscrire dans une gouvernance responsable, environnementale, sociale, économique et technologique.
Dépasser la performance IA court-termiste
L’IA est aujourd’hui majoritairement mobilisée pour optimiser les coûts et accélérer les processus. Or, cette approche ne suffit pas à garantir la robustesse d’un modèle économique.
Les auteurs rappellent que l’environnement des organisations est simultanément sous pression technologique, réglementaire, environnementale et sociale. 60 % des employeurs anticipent une transformation majeure de leur activité d’ici 2030 sous l’effet du numérique. Dans le même temps, les exigences de décarbonation se renforcent et les compétences évoluent rapidement.
Cinq piliers pour injecter de la durabilité dans l’IA
Pour structurer cette approche, les auteurs proposent un cadre reposant sur cinq piliers : responsabilité, environnement, social, économique et technologique.
Sur le plan de la responsabilité, l’IA impose une gouvernance claire. Supervision humaine, coordination entre directions métiers, RH, juridiques, DSI et RSE, chartes d’usage, audits de biais, comités éthiques : l’adoption massive de l’IA oblige à formaliser des garde-fous et à maintenir un contrôle humain des décisions issues des algorithmes.
Sur le plan environnemental, la question est frontale. Les impacts se situent à la conception des modèles comme à leur usage. Les ordres de grandeur sont significatifs : consommation électrique des data centers appelée à doubler d’ici 2030, trajectoires de décarbonation fragilisées chez certains acteurs du cloud, pression accrue sur la ressource en eau. L’analyse de cycle de vie et la sobriété des usages deviennent des conditions structurantes.
Sur le plan social, l’IA pose des questions de biais, d’inclusion, de perte d’autonomie de jugement, mais ouvre aussi des opportunités : accessibilité renforcée, assistance à la rédaction, analyse prédictive des risques, accompagnement des collaborateurs. Elle ne se substitue pas mécaniquement aux humains ; elle transforme les rôles et exige acculturation et formation.
Des cas d’usage concrets pour transformer les modèles
Le livre blanc s’appuie sur une série de cas issus de secteurs variés pour illustrer cette convergence entre performance et impact.
Dans l’hôtellerie, Accor expérimente l’IA pour piloter la performance énergétique, prioriser les investissements de rénovation et réduire l’empreinte carbone tout en améliorant l’expérience client. L’analyse prédictive et les simulations d’investissement permettent de construire des trajectoires crédibles vers la neutralité carbone.
Dans le secteur public, la ville de Noisy-le-Grand mobilise une IA frugale pour anticiper les effectifs scolaires, piloter la rénovation énergétique de ses bâtiments via des jumeaux numériques, ou optimiser la gestion des déchets. L’objectif est clair : faire mieux avec moins, dans un cadre budgétaire et écologique contraint.
Dans la mode et le luxe, l’IA intervient sur l’optimisation des stocks, la réduction des invendus, la traçabilité des matières ou encore l’éco-conception. Elle contribue à réintégrer de la cohérence dans des chaînes de valeur éclatées, sans prétendre remplacer la créativité.
Au fil des exemples, une ligne directrice s’impose : l’IA ne constitue pas une fin en soi. Elle devient un levier structurant lorsqu’elle est alignée sur des objectifs de transformation durable et intégrée dans une gouvernance solide.
