Transcription

• Speaker #0

  100% du réchauffement que l'on observe est dû aux activités humaines. 100% ?

• Speaker #1

  En cause, les transports qui sont à l'origine de 31% des émissions de gaz à effet de serre.

• Speaker #0

  Donc il faut ralentir le rythme ?

• Speaker #2

  C'est juste pas possible. Et la mauvaise nouvelle, c'est que soit le rythme en ralentit nous, soit il se ralentira tout seul. C'est de la physique,

• Speaker #0

  c'est de la chimie, ça nous plaît pas, mais c'est comme ça.

• Speaker #2

  Nous avons aujourd'hui toutes les connaissances, toutes les technologies et toutes les ressources financières qui nous permettent d'atteindre ces objectifs, qui nous permettent de limiter le réchauffement.

• Speaker #0

  Alors, on change ?

• Speaker #3

  Pour beaucoup d'entreprises, 2025 a marqué une année pivot dans l'intégration de l'intelligence artificielle. Celle où l'IA est passée du stade d'expérimentation à une transformation profonde des processus. Car en réalité, l'IA n'est pas nouvelle. Dès les années 2010, des modèles prédictifs étaient déjà utilisés dans certains secteurs. Mais depuis 1 à 2 ans, un cap a été franchi avec l'arrivée des IA génératives comme Chagipiti ou Gemini et plus récemment des systèmes dits « agentiques » capables d'exécuter des tâches de manière autonome. Aujourd'hui, le rythme d'adoption de l'intelligence artificielle dépasse celui des premiers téléphones portables, avec, en moyenne, 5 entreprises adoptant l'IA chaque minute en Europe, selon le dernier rapport annuel d'Amazon Web Services. Problème, cette accélération fulgurante de l'IA a aussi un coût environnemental, un corps largement ignoré par les entreprises. Selon une étude de la fondation Thomson Reuters menée auprès de 1000 entreprises, 97% d'entre elles n'évaluent toujours pas l'impact écologique de leurs usages de l'intelligence artificielle. Alors je me suis questionnée, quel est le profil des entreprises françaises qui recourent à l'IA ? Pour quels usages et quels objectifs ont-elles mis en place une gouvernance éthique face aux impacts environnementaux générés par l'IA ? Prennent-elles en compte ces impacts dans les bilans carbone et leurs stratégies RSE ? Et surtout, quelles solutions pour une IA plus frugale ? Autant de sujets que je vous propose de découvrir aujourd'hui dans ce nouvel épisode d'Achaud. Belle écoute ! Aujourd'hui, l'intelligence artificielle s'est imposée comme un levier de productivité dans les entreprises. Et pour cause, cette nouvelle technologie pourrait doper le PIB de 0,8 à 1,3 point par an d'ici à 2034, selon le rapport de la Commission de l'intelligence artificielle publié en mars 2024. En France, 10% des entreprises françaises déclarent avoir déjà adopté des outils d'IA en interne, selon une récente étude de l'ITSE. Un usage qui progresse fortement mais diffère selon la taille de l'entreprise et son secteur économique. Alors que les PME et les ETI sont encore en phase exploratoire, les grandes entreprises sont déjà nombreuses à avoir développé des outils d'IA. Pierre Biscourbe, chef du département des synthèses sectorielles à l'INSEE, m'en dit plus.

• Speaker #1

  Le résultat principal qui est un peu étonnant quand on lit l'étude, c'est qu'on a une entreprise sur dix en France en 2024 qui nous déclare utiliser des outils d'intelligence artificielle. J'insiste sur « qui nous déclare » parce qu'au fond, là, qu'est-ce qu'on essaie de mesurer ? On essaie de mesurer quelque chose comme des stratégies d'entreprise. Ce n'est pas les usages que va avoir tel ou tel salarié au sein de l'entreprise sans que sa hiérarchie soit peut-être au courant des outils personnels qu'il utilise. Ce n'est pas ça. Ça va être vraiment la déclaration par des personnes qui sont en charge de répondre pour une entreprise à une question qui va être formulée comme Votre entreprise utilise-t-elle ? Et là, on va du coup détailler les différents types de technologies que l'entreprise est susceptible d'utiliser, les finalités pour lesquelles elle les utilise aussi. Donc le premier résultat, c'est une fois qu'on a bien en tête ce périmètre de réponse, c'est une entreprise sur dix sur l'ensemble des entreprises qui ont au moins dix salariés. Donc ça paraît pas beaucoup, une entreprise sur 10. En fait, vu comme ça, ça paraît... Quand on entend le buzz qui se diffuse autour des outils d'intelligence artificielle, on se dit que c'est quand même 90% qui n'aurait pas recours à l'intelligence artificielle, et donc tout ça est très survendu. Alors, il faut quand même avoir en tête aussi que, quand on raisonne en nombre d'entreprises, en fait, c'est assez trompeur finalement, parce que les entreprises sont très différentes les unes des autres. Il y a des très très grosses et il y a des très très petites, et même quand on est sur les 10 ou plus, clairement, ça c'est un des premiers résultats de l'étude, c'est que ce sont les grosses en fait qui ont le plus massivement recours à l'intelligence artificielle. Donc les grosses, ça veut dire quoi ? Ça veut dire, là dans le cadre de cette étude où on a une enquête, donc on n'a pas un nombre d'entreprises qui est extrêmement élevé, on a mis la barre à 250 salariés et plus pour capter les plus grosses entreprises. Et puis, on peut les opposer sur cette échelle de 10 aux plus grosses, à celles qui ont entre 10 et 50 salariés, qui sont les plus petites entreprises assez nombreuses dans le champ. Et alors là, c'est intéressant, on voit que globalement, les très grosses, les 250 et plus, elles sont à plus d'un tiers utilisatrices de l'IA. Et celles qui font moins de 50 salariés, donc entre 10 et 50 ici, c'est plutôt moins de 10%, donc forcément moins que la moyenne. Et cet écart, en fait, c'est quelque chose qu'on observe partout. C'est-à-dire que cette enquête sur laquelle on a fait cette publication, c'est une enquête européenne. Et donc on peut comparer nos résultats dans d'assez bonnes conditions à ce qu'ont obtenu nos collègues des 27 pays de l'Union européenne. Et c'est partout vrai, en fait. C'est-à-dire que dans la moyenne de l'Union européenne, on observe aussi que les grosses entreprises sont celles qui ont le plus recours à l'intelligence artificielle, beaucoup plus que les petites. Et on observe aussi que cet écart entre les petites et les grosses, il tend à s'accroître sur un an. Donc là, tout ce qu'on peut raconter dans notre étude, c'est à la fois sur l'année 2024, photographie, si on veut, des usages de l'IA à la dernière date disponible. Mais c'est aussi en écart à l'année précédente. Donc, on avait déjà interrogé les entreprises de la même façon en 2023. Et donc, un premier résultat, c'est que la croissance de l'IA, on l'observe quand même dans nos données, puisqu'on avait 6% des entreprises en 2023 qui déclaraient avoir recours à l'IA et on en a 10% en 2024. Donc, 10%, ce n'est peut-être pas beaucoup, encore une fois, mais passer de 6 à 10 en un an, c'est quand même a priori considérable. Un premier résultat, c'est le profil type d'une entreprise qui utilise l'IA en 2024. C'est quand même plutôt une grosse entreprise. Il y a plein de raisons à ça. Il y a des raisons qui sont surtout liées au fait qu'il y a ce qu'on appelle en économie des coûts fixes à utiliser des nouveaux outils, donc à adopter des innovations technologiques. Et il y a ce qu'on appelle aussi en économie des complémentarités entre différents facteurs de production dans l'entreprise. Donc concrètement, ça veut dire quoi ? Ça veut dire que pour utiliser l'intelligence artificielle, il me faut de l'infrastructure informatique, de l'infrastructure numérique, de la puissance de calcul. Il me faut des données, il me faut des personnes au sein de l'entreprise qui ont les compétences numériques, et en l'occurrence ici, les compétences en intelligence artificielle qui vont permettre de valoriser, de mettre en œuvre les technologies. Et puis, il y a aussi des complémentarités de façon très large avec toutes les autres innovations qui relèvent du numérique. Donc, le cloud. Récemment, on avait les questions de réalité augmentée dans nos questionnaires. Donc, il y a un profil qui est je suis déjà utilisateur des compétences numériques. J'ai déjà développé des infrastructures numériques. Je dispose de données. Et ça, c'est évidemment assez lié à la taille des entreprises et à leur âge probablement aussi. Mais bon, ça, on ne le mesure pas directement. Donc voilà, ce qu'on observe aussi, c'est qu'au-delà de la taille elle-même, si je fais partie ou si je suis une entreprise multinationale, j'ai plus de chances aussi d'avoir recours aux outils de l'intelligence artificielle.

• Speaker #3

  Bien évidemment, tous les secteurs ne sont pas touchés de la même manière. Ainsi, l'étude de l'INSEE montre que dans l'hébergement, la restauration ou encore la construction, moins de 5% des entreprises utilisent l'IA. A l'inverse, dans les technologies de l'information et des communications, qui concernent par exemple l'audiovisuel ou l'édition de logiciels, plus de 40% des entreprises y ont recours. Mais au-delà des chiffres, je me suis interrogée sur les usages de l'IA en entreprise. À quoi sert-elle exactement et dans quel but ?

• Speaker #1

  Alors, la réponse à la première partie de la question, c'est oui. Donc, on a posé deux types de questions aux entreprises qui nous déclaraient avoir de l'intelligence artificielle dans leur entreprise. La première, c'est sur le type de technologie qu'ils utilisent. Bon, là, c'est un peu abscon, parfois, c'est des termes techniques, mais il y a des choses qu'on reconnaît. On va poser la question de l'intelligence artificielle générative, donc qui génère des contenus. Il y a évidemment toutes les questions de... Plus classique de l'utilisation de ce qu'on appelle l'apprentissage machine, l'apprentissage automatique pour l'analyse des données, ça c'est quelque chose qui est déjà un peu plus ancien et un peu plus systématique dans l'utilisation par les entreprises. Il y a tout ce qui relève de l'analyse du langage écrit, donc la génération de langage écrit, de parler. Et puis il y a des situations qui sont intéressantes aussi, qui sont la connexion avec des dispositifs physiques, donc des robots, des drones. Et donc là, l'identification d'objets ou de personnes à partir d'images ou de vidéos, les mouvements de machines qui reposent sur l'observation des environs, tout ce qui va être l'automatisation physique de processus de production, tout ça, c'est les technologies, dans un sens assez large, qu'on va intégrer dans la définition de l'intelligence artificielle. Après, on interroge aussi les entreprises sur les finalités. Donc, dans quel cadre de leur activité j'utilise ces outils-là ? Et là, on va parler, donc là, on reconnaît des choses quand même plus interprétables directement, c'est le marketing et les ventes, c'est les processus de production et de service. Donc là, marketing et les ventes, on voit qu'il s'agit de profiler les clients, d'optimiser les prix, les chatbots de services clientèles, réaliser des offres personnalisées pour les clients. Enfin, il y a tout ça derrière. Les processus de production, ça va être typiquement la maintenance, la qualité, la surveillance des chaînes de production, des chaînes d'assemblage. Il y a des choses qui sont anciennes, relativement anciennes aussi, c'est ce qui relève de la gestion, donc la comptabilité, le contrôle de gestion, la finance, donc le traitement des factures, le traitement des documents comptables, donc ça c'est une troisième finalité qui est importante. Il y a d'autres processus administratifs qui vont... correspondre à tout ce qui n'est pas la comptabilité et le contrôle de gestion. Donc, par exemple, le recrutement, le tri des CV, la planification dans l'entreprise, ce genre de choses. Et après, il y a des choses plus, on va dire, liées à la R&D et à l'innovation, des applications qui sont liées à la sécurité informatique. Donc, par exemple... des entreprises qui vont utiliser la reconnaissance faciale pour l'authentification sur leurs applications informatiques, qui vont utiliser l'IA pour la détection des attaques. Et puis, il y a la logistique, mais c'est quelque chose qui est beaucoup moins... On sait qu'il y a de l'IA dans la logistique, les robots dans les entrepôts, le suivi des paquets, etc. Ça, c'est beaucoup moins répandu. C'est seulement 6% contre entre 25% et 30% pour les... ou 20% et 30% pour les précédentes. Alors effectivement, ensuite, par secteur d'activité, c'est différentes finalités, ce n'est pas exactement les mêmes qui ressortent. J'ai parlé du secteur d'éthique, qui est le secteur le plus utilisateur, et donc là, c'est beaucoup la R&D, donc la recherche et le développement et l'innovation, qui vont sortir dans les finalités principales des usages de l'IA. Dans l'immobilier, en revanche, ça va être typiquement le marketing et les ventes. Pour les activités spécialisées scientifiques et techniques, on va être plutôt sur les processus de production et dans les transports et l'entreposage et la sécurité informatique. Donc, on a effectivement des résultats qui nous permettent de croiser ces dimensions de secteur d'activité avec les types de technologies qui sont utilisées par ces entreprises et les finalités pour lesquelles ils les utilisent. Sur ce que j'ai décrit, c'est les finalités. cadres d'activité, on va utiliser les outils de l'IA, pas sur les objectifs en tant que je cherche à réduire les coûts, à gagner du temps ou à réaliser des choses, des tâches extrêmement complexes que je ne pouvais pas réaliser sans les outils d'intelligence artificielle. Ça, c'est une question nouvelle qu'on a posée dans l'enquête sur l'année 2025. Là, je parlais des résultats de l'année 2024. Fin 2026, quand on publiera l'étude sur celle qui est fondée sur... TIC, l'enquête TIC Entreprises 2025, on pourra donner des éléments là-dessus et ce sera effectivement intéressant de voir si les entreprises, il y a plusieurs choses qui seront nouvelles, il y aura cet aspect de, est-ce que c'est pour réduire les coûts, est-ce que c'est pour réaliser des tâches plus complexes, il y a d'autres aspects qui vous intéresseront d'ailleurs, tel que est-ce que j'ai utilisé l'IA pour réduire mon empreinte environnementale ? Il y a ces questions nouvelles qu'on pourra exploiter, mais sur lesquelles je ne peux pas encore donner des informations.

• Speaker #3

  Vous l'aurez donc compris, l'IA transforme de façon spectaculaire le monde du travail. Mais derrière cette révolution technologique, son impact écologique inquiète. Selon une étude du collectif des experts de numérique responsable Green IT, les impacts environnementaux de l'IA génératif pourraient être multipliés par 7 d'ici 2030. Un chiffre qui interpelle et qui pose une question centrale. Les directions RSE, garantes des valeurs de responsabilité sociétale et environnementale dans les entreprises, ont-elles un pouvoir d'arbitrage entre vitesse d'innovation et soutenabilité ? Leurs éventuelles préoccupations sur l'IA sont-elles écoutées par les directions ? Et pour cause, selon une étude WeCount menée auprès de plus de 500 responsables RSE en France, 75% d'entre eux ne sont pas ou peu du tout inclus dans les choix liés au déploiement des outils d'IA dans les entreprises. Fabrice Bonifet, ancien directeur de développement du groupe Bouygues et aujourd'hui directeur du C3D, une association qui regroupe plusieurs centaines de directeurs RSE, me partage son retour.

• Speaker #2

  Hélas, les responsables RSE dans n'importe quelle entreprise en France et à l'international n'ont aucun moyen coercitif de changer quoi que ce soit à ce qui est en train de se passer sur l'IA. Je suis désolé de vous le dire, mais aujourd'hui, pour beaucoup d'entreprises, c'est un enjeu de court terme. Et le climat, c'est un enjeu de moyen long terme, alors que ce n'est pas vrai. Le climat, ça devrait être considéré comme un enjeu de court terme. Mais on le voit bien, on a beau voir les dérèglements climatiques, en ce moment il fait 19 degrés à Paris, c'est du grand n'importe quoi. Hélas, je suis le premier à être atterré par le comportement des dirigeants politiques et des dirigeants d'entreprises sur ce sujet du changement climatique qui est beaucoup trop rapide pour qu'on ait le temps de s'adapter, mais beaucoup trop lent pour que les gens prennent véritablement conscience du problème. Les gens pensent que ça se réchauffe, on a des dérèglements climatiques, mais finalement ça a tué effectivement. Les canicules tuent tous les ans maintenant. On a vu depuis 2003, il y a des canicules qui tuent les personnes âgées, comme la grippe d'ailleurs, comme les accidents de la route. Puis c'est devenu une variable de plus à prendre en compte. Et les gens se disent, je suis passé au travers l'année dernière, je vais peut-être repasser au travers cette année. Et il n'y a pas du tout de prise de conscience de l'urgence de ralentir les émissions pour faire en sorte que les épisodes, les dérèglements climatiques qui sont déjà là, à cause des émissions du passé, soient moins importantes. Cette prise de conscience-là, par les entreprises et par les décideurs politiques, elle est égale à zéro. Zéro. Parce que la dictature du court terme aujourd'hui l'emporte sur du moyen long terme, parce que la plupart des dirigeants à moyen long terme, ils ne seront plus là. et aujourd'hui on leur demande des résultats financiers et l'IA permet des gains de productivité tout de suite et s'ils n'y vont pas, ils ont peur d'être déclassés par la compétition internationale, par la mondialisation donc ils se disent, bon bah de toute façon l'IA c'est maintenant qu'il faut prendre le virage, c'est pas dans 5 ans c'est pas dans 10 ans, quoi qu'il en coûte pour le climat quoi qu'il en coûte pour le climat, et aujourd'hui le climat n'est pas, la décarbonation n'est pas prioritaire Merci. par rapport à l'intégration de l'IA dans les modèles économiques et dans les processus opérationnels. Il n'y a pas une seule entreprise qui va ralentir la pénétration de l'IA pour maintenir leur trajectoire climatique. D'ailleurs, la preuve, aucune entreprise ne tient ses trajectoires climatiques.

• Speaker #3

  En clair, dans un système où la performance financière reste le principal indicateur de succès, ralentir volontairement sur une technologie aussi stratégique que l'IA devient presque impensable. Une course effrénée qui s'explique en partie par l'intérêt accru des actionnaires sur ce sujet. Une étude de 2025 de la Fintech Scalence, réalisée avec le cabinet d'avocat Herbert Smith-Friehilskramer, révélait ainsi que l'intelligence artificielle était devenue le sujet majeur dans les assemblées générales des entreprises du CAC 40 devant la gouvernance, le climat et la rémunération des dirigeants.

• Speaker #2

  Le problème des dirigeants, c'est qu'il faut prendre un pas de recul. c'est que les directeurs exécutifs sont nommés par un conseil d'administration, dans les grandes organisations. C'est moins vrai dans les PME, les TPE évidemment, mais dans les grandes organisations, celles qui sont les plus polluantes quelque part. Et les conseils d'administration, c'est des gens qui représentent des actionnaires. Les actionnaires ont mis de l'argent en entreprise pour avoir un retour sur investissement. Et c'est pour ça que les gens veulent d'ailleurs, quand ils mettent de l'argent sur un compte épargne, ils veulent des intérêts, et c'est exactement de là que ça vient. Parce qu'en fait, ces investisseurs placent de l'argent dans les boîtes, pour que ça crache du résultat, donc des dividendes, et que ça puisse rémunérer l'argent qu'ils ont placé dans l'entreprise. Donc, les conseils d'administration mettent une grosse, grosse pression sur les exécutifs, avec des ratios de profitabilité qui sont devenus, au fil du temps, intenables. Et il y a 40 ans, il y a 50 ans, une entreprise qui faisait 3% de marge ou 4%, c'était bien. Maintenant, si vous ne faites pas 15-20% de marge, qu'est-ce qui se passe pour le directeur exécutif ? Il est viré. C'est comme un entraîneur de foot qui ne gagne pas cinq matchs de suite. Il est viré par son président. Là, c'est pareil. Il y a un président du conseil d'administration et il met un dirigeant pour cracher du cash au trimestre. Et s'il arrive à cracher du cash au trimestre, il est maintenu. Sinon, il est maintenu, il est bien payé, d'ailleurs avec des incentives énormes. C'est pour ça qu'il y a des niveaux de salaire qui sont devenus complètement déconnants aujourd'hui, avec des rapports de 1 à 200 par rapport à l'ouvrier de base. Et le jour où il ne crache plus le résultat parce que l'entreprise est au taquet, eh bien, on vire le dirigeant. Est-ce que vous avez... Tiens, je fais souvent cette blague. Est-ce que vous avez entendu parler ces 25 ou 30 dernières années d'un pot de départ, d'un patron du CAC 40, où on le remercie pour ses bons et loyaux services, avec un beau discours, des fleurs, des machins. Les dirigeants dans les grandes boîtes... C'est souvent des histoires qui se finissent mal. Parce qu'au bout d'un moment, une fois qu'ils ont pressuré toute l'entreprise, ils arrivent au bout du système et ils se font virer. Et on remet un autre mec qui va être encore plus cynique. Et donc, tous les patrons, aujourd'hui, savent qu'ils ont 2, 3 ans, 4 ans, 5 ans pour presser le citron du truc. Et ensuite, ils partent avec un golden parachute négocié à l'avance. Regardez ce qui se fait passer pour... pour Tavares chez Peugeot, ce qui s'est passé pour l'ancien patron de Vinci. Enfin, toutes les successions des boîtes du CAC 40, ça finit mal.

• Speaker #3

  Pour comprendre concrètement comment cela se traduit sur le terrain, j'ai interrogé Marion Philips, directrice RSE du groupe Evaneos, une plateforme qui met en relation les voyageurs et les agences de voyage locales. Entre volonté de développer un tourisme plus durable et nécessité de rester compétitif, elle revient sur les raisons d'adoption et d'utilisation de l'IA en interne.

• Speaker #4

  Pour revenir un tout petit peu sur le postulat de départ et pourquoi on intègre l'IA, c'est vrai que nous, notre positionnement, c'est de permettre une manière de voyager qui est plus durable, respectueuse et au bénéfice aussi des destinations, de l'environnement et des communautés locales. Pour que cet impact positif existe, il faut qu'Evaneos existe et continue de prendre de la place dans le secteur. Et pour qu'on puisse continuer d'exister et prendre de la place dans le secteur, là, évidemment, en tant que travel tech, il est essentiel qu'on adopte aussi l'IA dans nos pratiques. Donc ça, c'est un peu déjà pourquoi on a choisi assez vite de se développer là-dessus, et aussi d'identifier des personnes qui vont vraiment avoir ces responsabilités-là au cœur de leur... leur métier. Et après, nous, du coup, on a effectivement une adoption de l'IA sur trois niveaux. Déjà en interne, donc chez Evaneos, comment est-ce qu'on utilise l'IA pour transformer nos opérations internes ? Donc, ça peut être des choses, je pense, qui sont assez classiques dans les entreprises qui utilisent l'IA pour des traductions, la relacture, validation automatique. On a aussi des tagging automatiques des différentes propositions de voyage. La validation des itinéraires publiés pour s'assurer qu'elles répondent bien à nos contraintes aussi, typiquement nos politiques RSE, notre code de conduite, etc. Et peut-être au niveau du service client aussi pour accélérer certaines réponses, pouvoir traiter des demandes plus rapidement quand elles sont simples et puis avoir plus de temps humain pour gérer les questions plus sensibles. Le deuxième niveau, ça va être autour, avec les agences locales directement. Donc, comment est-ce qu'on utilise l'IA au service de l'expertise, au service de l'efficacité ? Donc, ça peut être de l'aide à la rédaction des premiers messages ou des relances ou la détection automatique des dossiers à relancer pour que les agences locales puissent plus rapidement identifier comment réagir et répondre. pour être plus productif et encore une fois avoir plus de temps pour apporter la réponse humaine et vraiment sur mesure aux besoins et aux demandes des voyageurs et voyageuses. Donc pour vraiment libérer le temps sur ce qui est l'essentiel, parce qu'encore une fois, nous, notre proposition, c'est le fait que les agences locales ont vraiment une expertise très importante et ça, ce n'est pas quelque chose qu'on souhaite remplacer et qu'on pense qu'il puisse être remplaçable aussi. Donc, eux, ils ont une connaissance terrain, l'authenticité, le conseil personnalisé. Ça, on va vraiment garder. Effectivement, le troisième point, ça va être dans la phase d'inspiration avec des intégrations comme... Alors, on a travaillé sur un outil d'inspiration qui s'appelle Trip Builder. Alors, on est plein, on a beaucoup de choses en anglais, mais qui s'appuie sur nos données uniques pour générer des idées d'itinéraires qui vont être vraiment hors des sentiers battus, très aligné avec... Le style de choc voyageur met aussi nos recommandations en termes de voyage plus durable. Si vous voulez, on pourra y revenir. Et après, effectivement, il y a eu plus récemment cette intégration, la création d'une application 100% intégrée dans ChatGPT. Et ça, c'est vraiment un outil. Quand on va dans l'onglet applications de chaque GPT, les utilisateurs vont pouvoir formuler leurs envies en langage naturel. Et donc, il suffit de se connecter à l'application et l'IA va pouvoir exploiter nos données à nous. Donc, on a plus de 2500 itinéraires qui sont conçus par nos agences et à partir de ça, générer des suggestions qui vont être adaptées aux préférences et contraintes des voyageurs et voyageuses. Et aussi en lien avec le type de voyage qu'on propose, avec aussi une intégration dans nous. À chaque fois qu'on utilise l'outil et l'intelligence artificielle ou dans les promptes, on va mettre dans les documents de départ ce que j'évoquais tout à l'heure, notre code de conduite, nos bonnes pratiques pour un tourisme durable, avec certaines contraintes et certaines choses qu'on va vouloir mettre en valeur. On pourrait y revenir, je pense que ça fait peut-être un peu partie de vos questions. Donc voilà, l'idée, c'est aussi de pouvoir, à travers cette interface, proposer des réponses aux voyageurs et ensuite leur donner la possibilité, s'ils le souhaitent, d'aller contacter une agence locale et de basculer sur notre site. Il y a énormément de choses qui sont faisables directement dans le chat GPT.

• Speaker #3

  De son côté, l'industrie pharmaceutique connaît elle aussi une accélération massive de l'IA. Selon le McKinsey Global Institute, celle-ci pourrait générer jusqu'à 110 milliards de dollars de valeur annuelle dans le secteur. Chez Sanofi, elle est ainsi utilisée pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, améliorer la prise de décision ou développer l'éco-conception. Sandrine Boutier-Streff, directrice RSE du groupe, m'en dit plus.

• Speaker #0

  On utilise l'IA pour différents usages. La découverte de cibles thérapeutiques en R&D, autrement dit de nouvelles molécules. Des jumeaux numériques aussi en production, c'est-à-dire pour améliorer l'efficacité des lignes de production. On crée le jumeau numérique où on va essayer, via ce jumeau, d'optimiser les flux, de gagner à la fois en efficacité mais aussi en temps de production. Et lorsque ce jumeau numérique est au point et qu'on a trouvé les flux qui sont les plus pertinents, on les reproduit cette fois concrètement au sein de l'usine ou de la ligne de production. Ces mots numériques sont... sont de plus en plus utilisés dans l'optimisation. Des outils d'aide aussi à la décision commerciale. On a développé un outil qui fournit des informations à nos représentants commerciaux pour personnaliser, optimiser les interactions avec les professionnels de santé. Donc, quel type d'infos, quelles sont les spécialités médicales de façon à assurer une interface tout aussi efficace. On a également des solutions qui nous permettent de faire de l'éco-design. Donc le design des produits, on explore, on est encore en cours de pilote, mais on explore l'utilisation de l'intelligence artificielle pour analyser les cycles de vie des produits et améliorer l'empreinte environnementale. Et donc la modélisation, la mesure, la simulation de l'impact environnemental de ces produits nous permet aussi d'optimiser le profil environnemental de nos médicaments puisque c'est quelque chose sur lequel nous travaillons depuis quelques années. en phase de recherche et de développement, bien sûr, ces outils vont nous aider. Je voudrais revenir juste sur un point où je suis passée un peu vite, c'est sur les découvertes des cibles thérapeutiques, parce que c'est là où, quand même, l'intelligence artificielle est d'une immense valeur ajoutée, non pas seulement pour les laboratoires comme les nôtres, mais aussi pour les patients, parce que grâce à l'intelligence artificielle, nous aurons la faculté de pouvoir mettre à disposition des patients plus rapidement des médicaments pour répondre à des besoins qui sont aujourd'hui importants. Et notamment, l'intelligence artificielle n'aide nos scientifiques à identifier plus rapidement les bonnes cibles, donc les bonnes molécules pour les maladies cibles, à déterminer les plus pertinentes d'un point de vue de la biologie humaine. Et ça, c'est important. Chaque individu est un peu différent. Et donc, il faut être sûr que... Lorsqu'on va regarder l'impact d'une nouvelle molécule sur un tissu humain, par exemple, il fallait plusieurs semaines à la R&D avec beaucoup d'analyses laboratoires pour regarder les impacts avec l'intelligence artificielle. On passera de quelques semaines à quelques heures, voire peut-être quelques minutes pour regarder si la molécule doit être examinée d'un peu plus précisément parce qu'elle apporte des premiers résultats presque concluants. C'est une bonne molécule qu'on appelle candidate. Et puis aussi, ça nous aide à collaborer avec d'autres partenaires pour concevoir ces molécules avec simulation informatique pour des cibles, encore une fois, extrêmement spécifiques, pour lesquelles la connaissance scientifique est un peu plus limitée. Mais en tout cas, en rassemblant toutes les données disponibles autour de ces maladies particulières, on arrivera à trouver des traitements beaucoup plus rapidement. Alors si en plus, compte tenu de ce que je vous ai dit avec les jumeaux numériques, on arrive aussi à accélérer la production. il est évident que ces molécules cibles pour des maladies cibles arriveront beaucoup plus rapidement sur le marché et arriver auprès des patients parce que c'est vraiment ça notre objectif.

• Speaker #1

  Autre point, le géant pharmaceutique français a également mis en place un comité d'éthique visant à examiner les cas d'utilisation de l'IA considérés comme à haut risque et donner des conseils sur les stratégies d'atténuation de ces risques.

• Speaker #0

  Alors je pense qu'il y a deux étapes. Il y a une phase qu'on appelle la learning curve. et puis à la phase d'implémentation. Donc effectivement, depuis 2023, notre gouvernance de l'intelligence artificielle repose sur une architecture à trois niveaux. D'abord, une équipe transversale qui est composée d'experts en juridique, en confidentialité, achats, éthique, cybersécurité, et puis aussi digital, intelligence artificielle, dont la mission globale de cette équipe est de définir des normes et de rendre la gouvernance concrètement opérationnelle. Parce qu'on peut avoir de la théorie, mais il faut l'opérationnaliser, et c'est via cette learning curve compte. va y arriver. On a un niveau intermédiaire qui est plutôt un organe pluridisciplinaire, qui est chargé d'examiner les cas d'usage à haut risque, c'est-à-dire quand quelqu'un a un projet de mise en place ou de design d'un outil d'intelligence artificielle et qu'on considère que c'est un usage à haut risque, compte tenu d'un certain nombre de critères, ça passe dans cet organe et de façon à regarder, compte tenu de ce que je vous ai dit précédemment, juridique, confidentialité, cyber, etc., éthique. Si l'outil est A, il peut passer l'étape d'après ou s'il faut revenir devant ce jury pour reproposer des améliorations de façon à être sûr que la responsabilité de l'utilisation de l'outil soit complètement mise sous contrôle. Après, on a aussi le COMEX qui supervise, donc il y a un comité toutes les six semaines, qui supervise les cas d'usage à fort impact stratégique pour l'entreprise et ça c'est important. Quand on veut regarder les projets un peu plus en détail, chaque projet passe dans un programme d'IA responsable et d'éco-responsabilité qui est un des piliers stratégiques. Clairement, comment ça se passe ? Quand les outils IA sont jugés comme étant stratégiques ou à fort potentiel, comme je viens de vous le dire, ça passe dans ce comité qui est composé d'experts du sujet. Donc on a des gens qui... représente la data privacy, la bioéthique, bien sûr la responsabilité d'entreprise, donc il y a quelqu'un de mon équipe qui en fait partie. On a différents corps de métier et donc les projets passent avec des questions. Le projet doit être préparé préalablement et donc ça permet aussi d'éduquer les concepteurs en interne ou les utilisateurs d'intelligence artificielle de pouvoir répondre à ces questions mais surtout d'anticiper ces questions et de se... poser immédiatement quelle va être l'empreinte environnementale de mon projet. Est-ce que j'ai bien traité les sujets de droits de l'homme ? Est-ce que j'ai bien regardé la data privacy ? Donc ça sert en même temps aussi de checklist. Et c'est là encore une fois, le learning curve est important parce qu'on apprend tous en marchant. C'est vrai que ce comité est assez en avance de phase. On a voulu le mettre assez tôt en place parce que toute innovation a un impact sur la responsabilité d'entreprise, sur les patients, sur l'environnement. Il faut regarder de manière holistique. Donc depuis que ce comité est en place, ça marche plutôt assez bien. On est encore en phase d'apprentissage, mais néanmoins, les retours des concepteurs d'outils, du théâtre d'outils sont plutôt assez bons.

• Speaker #1

  Mais une question demeure. Si les enjeux sociaux, d'éthique et de sécurité des données font l'objet d'une vigilance particulière en matière d'IA, qu'en est-il de l'environnement ? De quelle manière les impacts environnementaux sont-ils pris en compte ? Sur quels critères ? Selon quels calculs ? Marion Philips me fait part de la difficulté d'obtenir des éléments chiffrés de la part des géants du numérique.

• Speaker #2

  Moi je suis assez connectée à ces enjeux-là. Et donc dès le début, on avait quand même une conscience qu'il y avait des impacts environnementaux à ne pas... oublié. Et nous, quand on a fait l'année dernière, donc il y a pile un an, notre bilan carbone pour l'année 2024, on a commencé à intégrer les enjeux de... enfin, à intégrer l'IA dans notre calcul d'empreintes carbone. Donc on a essayé de le faire. Si je me souviens bien, c'est à l'époque qu'on avait uniquement des données d'OpenAI, mais qui était plutôt l'outil qu'on utilisait le plus à ce moment-là. Donc avec les outils... Donc avec les données qui peuvent nous transmettre, on a pu rajouter ça dans notre calcul d'empreintes carbone. Au même moment, on a aussi intégré plus d'éléments sur les impacts du digital, notamment des campagnes digitales. Donc typiquement, dans notre bilan carbone qu'on a publié l'année dernière pour l'année 2024, on a augmenté, ça a résulté à une augmentation de notre empreinte carbone. On était à 391. tonne, l'équivalent CO2 en 2023, puis on est passé à 506 sur la partie marketing, communication en 2024 liée à ces impacts-là. Donc voilà, pour dire que sur l'impact 2024, dès l'année dernière, on a commencé à essayer d'intégrer les données. Après, il y a d'autres prestataires qui ne donnent pas des données très claires sur le nombre de, je crois qu'on dit des tokens utilisés. Et donc, qu'est-ce que ça représente ? Donc déjà, il faut avoir l'information sur les tokens, tous les prestataires ne le donnent pas, et ensuite, il faut savoir un token, ça émet combien. Et pour ça, on dépend des facteurs d'émission des différents prestataires, et les facteurs d'émission ne sont pas toujours disponibles. Et typiquement, cette année, on a un peu plus d'informations pour les différents outils qu'on utilise. Nous, on utilise le SAMI, S-A-M-I, pour calculer notre empreinte carbone, et eux, évidemment, chaque année, ils essayent aussi de... de mettre à jour leurs outils et leurs facteurs d'émission. Et ils en ont mis de nouveau. Mais typiquement, là où on peine un peu, c'est qu'ils n'ont pas les derniers modèles dans leurs outils. Et nous, on a tendance à utiliser plutôt les derniers modèles qui sortent, qui souvent sont un peu plus efficaces énergétiquement. Après, il y a toujours les questions d'effet rebond, mais je ne vais pas entrer là-dedans. Ce qui fait que là, on va avoir des informations un peu plus... plus détaillé sur différents outils, mais on n'a pas toujours les facteurs d'émission, donc on n'a pas encore finalisé notre bilan carbone 2025, mais l'idée, c'est année après année d'essayer d'être plus précis, parce que moi aussi, d'un point de vue de durabilité, pour aller parler aux équipes des impacts de l'utilisation de l'IA, j'ai besoin de chiffres pour leur montrer un petit peu est-ce qu'on a vraiment fait exploser notre bilan carbone. en empreinte directe, parce que je pourrais y revenir, par rapport à notre empreinte et notre impact global, ça reste limité. Mais voilà, j'ai quand même besoin de pouvoir le quantifier de manière la plus précise possible. En fait, ce que j'entends par là, c'est que pour nous, et ça c'est depuis de nombreuses années, on... Nous, on a choisi, quand on fait notre bilan carbone et quand on calcule et on publie, d'ailleurs c'est dans notre rapport d'impact depuis trois ans, l'impact carbone de l'activité des Vanéos, on va regarder l'impact plus large, c'est-à-dire on prend en compte aussi l'impact du voyage. Effectivement, on est une French Tech, on a juste des bureaux à Paris et donc on a maintenant à peu près 170 salariés, donc l'impact direct interne. de nos activités, elle est mineure par rapport à l'impact global du voyage. Et donc nous, quand on regarde un voyageur, la prestation qui est vendue par les agences de voyage, c'est le voyage uniquement à destination. Donc le transport international n'est pas vendu ni par nos agences, ni par nous-mêmes. Mais on sait bien que les voyageurs, pour se rendre à destination, vont probablement prendre l'avion. On a calculé l'empreinte globale et on sait qu'il y a les trois quarts des émissions qui sont associées au transport international. 24% qui provient des émissions sur place dans la destination et le reste, on est à peu près à moins de 1% sur notre empreinte directe interne. Et donc là, peut-être que ça va, déjà on était à 0,4% même sur l'empreinte interne. avec notre bilan carbone dernier, peut-être que ça va un petit peu augmenter avec l'usage de l'IA, mais ça ne sera jamais énorme en comparaison aux impacts du voyage. Et donc c'est pour ça que nous, depuis, et on a une stratégie de décarbonation qui est assez complète et qui regarde l'ensemble, pour ne pas passer trop de temps, moi j'ai deux personnes dans mon équipe et évidemment énormément de personnes en interne qui sont impliquées sur les sujets de durabilité, l'idée c'est pas de passer trop de temps temps à travailler sur la configuration de l'imprimante, éteindre des lumières dans les bureaux par rapport à tout ce sur quoi on peut travailler en lien avec l'imprinte du voyage. Donc l'IA, c'est pas pareil qu'éteindre les lumières, j'ai bien conscience, mais l'idée c'est quand même que quand on regarde la vue d'ensemble, ça reste notre empreinte directe reste quand même euh très minoritaire par rapport à notre activité globale.

• Speaker #1

  Chez Sanofi, la mesure des impacts environnementaux de l'IA reste également complexe. En cause, comme pour Evaneos, des données encore trop fragmentées, dispersées et difficiles à exploiter.

• Speaker #0

  Alors, je vais être très honnête avec vous, on teste plusieurs méthodes. Effectivement, comme vous le disiez à juste titre, il n'y a pas une méthode unique et c'est encore un peu balbutiant. autant le Green IT tel qu'il a été mis en place il y a une dizaine d'années est beaucoup plus mature, notamment sur les infrastructures, sur l'intelligence artificielle, et pourtant on reçoit beaucoup de demandes de prestations, de calculs. Il n'y a à ce jour vraiment pas grand-chose de hyper robuste qui nous permet aussi de faire des comparaisons, parce que le calcul, il est ce qu'il est, mais il faut qu'il soit stable dans le temps, c'est-à-dire que les hypothèses doivent pouvoir évoluer, mais l'idée c'est de faire des comparaisons. On sait qu'il y a de l'impact sur l'eau, sur le CO2 et sur l'énergie et bien d'autres. Et on a tous le souhait de limiter ces impacts sur l'environnement. Les calculs aujourd'hui, on ne les a pas complètement et on est en cours. On fait des pilotes en fonction des différents types d'intelligence artificielle pour regarder, pour dégager des tendances. Donc, on s'est fixé jusqu'à la moitié 2026 pour pouvoir l'intégrer, mais on ne veut pas... parallèle, faire perdre de temps à ces projets d'intelligence artificielle qui vont booster l'innovation. Et donc, on travaille en parallèle. Aujourd'hui, on n'a pas toute la photographie de l'empreinte carbone, l'empreinte eau de nos outils, mais ça va arriver et puis on pourra bien sûr faire ensuite les correctifs qui vont bien. Je pense qu'il y a un point qui est important, par contre, en matière d'empreinte environnementale. On sous-traite sur des clouds, lorsqu'on a de la prestation de tiers de grands groupes type GAFA par exemple, on est très vigilants eux aussi à leur empreinte carbone. Et notamment ceux qui déclarent devoir offsetter pour compenser les émissions carbone liées à leurs activités, donc aux nôtres. Et donc notre scope 3 et leur scope 1 et 2, là on est assez prudent aussi sur les politiques de décarbonation de ces groupes qui vont abriter les données ou faire tourner les machines. Donc là, côté sous-traitance, on est très vigilants. Côté calcul de notre empreinte propre liée à ces outils, c'est en cours d'élaboration.

• Speaker #1

  Une difficulté de calcul partagée par Frédéric Bordage, fondateur de Green IT, qui m'explique le bullshit, pour reprendre ses termes, fait autour du chiffrage de nos usages de l'IA.

• Speaker #3

  Aujourd'hui, on ne sait pas évaluer correctement l'impact d'un usage d'IA, c'est-à-dire un prompt. la création d'une vidéo ou autre. Honnêtement, si les experts ou pseudo-experts étaient honnêtes, on ne sait pas. Aujourd'hui, la seule évaluation des impacts environnementaux qu'on sait faire, c'est au niveau macro. On prend toute l'infrastructure IA existante, les serveurs, les mètres carrés de data center autour des serveurs, etc. Et ça, là, globalement, on sait évaluer, avec plus ou moins de bonheur, mais on sait à peu près évaluer en grande masse les impacts de l'IA. dans le monde. Ça, c'est le seul truc qu'on sait faire avec un certain niveau de fiabilité. Quand vous voyez des chiffres qui vous disent un prompt chat GPT, c'est 10 requêtes Google, c'est un pur bullshit. littéralement, c'est du pur gain de moitié. Pourquoi ? Parce que déjà, Google ne nous a jamais dit combien ça coûtait dans lequel Google, d'un point de vue environnemental. Donc, pour aller le comparer, ce n'est pas facile. Et par ailleurs, OpenAI et les grands acteurs de l'intelligence artificielle ne partagent pas leurs chiffres. Et donc, on n'a aucune idée pour établir cette comparaison. Par ailleurs, les autres études qui existent, souvent, c'est un chercheur dans son coin qui a un petit GPU dans son coin et qui va faire des calculs sur des modèles différents et qui va regarder la consommation électrique de différents modèles. Or, l'électricité n'est pas et ne sera jamais un indicateur d'impact environnemental. C'est un précurseur.

• Speaker #1

  Et selon comment on produit l'électricité consommée, on n'a pas du tout les mêmes impacts dans une quantité.

• Speaker #3

  Et d'autre part, ce qu'on fait dans un labo sur un tout petit serveur IA par rapport aux infrastructures géantes des fournisseurs d'IA, ça n'a absolument rien à voir.

• Speaker #1

  Et par ailleurs,

• Speaker #3

  le troisième élément, c'est qu'on vient de finir l'étape, l'ère, on va dire la première ère d'entraînement des IA, et maintenant on passe à l'ère de l'inférence, c'est-à-dire la première ère de l'inférence c'est-à-dire le premier moment où maintenant que les IA sont suffisamment entraînés on va vraiment les utiliser. Selon qu'on entraîne ou qu'on fasse de l'inférence on n'a pas les mêmes structures d'impact on n'a même pas les mêmes architectures techniques tout ça mélangé fait qu'aujourd'hui dire qu'on connaît avec précision les impacts de nos usages de l'intelligence artificielle, c'est faux. C'est vraiment... Prenez beaucoup de recul par rapport aux chiffres sur lesquels vous vous trouvez. Nous, le seul truc qu'on a fait, qu'on a réussi à faire, et on fait vraiment partie des experts mondiaux de ces sujets-là, c'est quantifier l'infrastructure globale. Et c'est déjà pas si évident que ça. Descendre en dessous, on ne sait pas. Voilà.

• Speaker #1

  Au fil de mes échanges, un mot est revenu sans cesse. Le retard. Anne Lehenan, ministre du numérique, a alerté encore récemment sur le risque de décrochage face à la concurrence mondiale. Alors je me suis demandé, est-ce vraiment nécessaire de recourir à l'EA ? Surtout quand on connaît ses impacts environnementaux. Quel risque si les entreprises loupent le coche ? Marion Philips.

• Speaker #2

  En fait, on a un positionnement, en tant qu'entreprise, on est vraiment une travel tech. Donc on est dans le domaine du voyage. Et donc ce que vous disiez sur notre positionnement, le fait qu'on se démarque, c'est vraiment dans l'univers du voyage. Les gens nous identifient et comprennent cet intérêt d'être en lien avec les agences locales. Mais on est aussi une boîte tech, on fait partie de la French Tech, la fameuse. Et en ce sens, on est une entreprise qui veut aussi être pionnière dans l'innovation, essayer d'explorer un peu les différentes... nouveautés qui sortent. Après, ChatGPT, ça ne va pas forcément devenir notre nouvelle base d'acquisition. C'est plutôt une manière de se positionner aussi et puis d'être une des premières. Je ne sais pas si on est la première en France ou dans le tourisme à avoir sorti l'application GPT. Mais là où ça va être particulièrement important, c'est que, comme je le disais, en tant que boîte de travel tech et en tant que place de marché, Marketplace essaie de ne pas faire trop d'anglicisme. On a énormément d'outils à destination des agences locales. Les agences locales, c'est parfois des toutes petites structures dans les destinations qui elles-mêmes n'ont pas forcément accès à l'innovation, n'ont pas forcément accès à certains outils. Et donc c'est vraiment une manière pour nous de travailler ces outils-là. On parlait d'efficacité par rapport aux agences, mais c'est aussi de donner accès à des agences plus petites. ce type d'innovation-là, parce qu'on sait que les grands acteurs, les OTA, les compagnies aériennes, les grosses plateformes, elles, elles investissent massivement dans l'IA. Donc si on ne veut pas non plus se faire complètement dépasser ou que ce soit les grands acteurs qui prennent toute la place et de ne pas invisibiliser les petits acteurs, c'est un peu pour ça aussi que nous, on a besoin d'avancer là-dessus. Et effectivement, je pense qu'il y a beaucoup d'impacts qui vont être liés à l'intégration de Merci. de l'IA dans des choses qui ne vont pas forcément être visibles pour les voyageurs ou même pour les agences, mais qui vont être sur la vérification de la conformité des offres qui sont mises en ligne, des suggestions aux agences sur le voyageur a demandé tel visiter Mykonos au mois d'août, on va plutôt lui proposer d'y aller une autre période, ou une autre île des Cyclades qui est moins sujette au surtourisme. Voilà, d'automatiser un peu ce type de propositions.

• Speaker #1

  Pour Sandrine Boutier-Streff, il est nécessaire de se concentrer sur la pertinence et la nécessité de recourir, ou non, à cet outil.

• Speaker #0

  Je pense qu'il y a un engouement mondial sur l'intelligence artificielle, et beaucoup aimeraient avoir leur outil d'intelligence artificielle parce que ça fait mode. Sans se préoccuper, est-ce qu'il n'y avait pas une alternative beaucoup plus simple ? Vous savez, c'est comme interroger Google ou interroger ChatGPT. L'impact de ChangePT sur l'environnement, il est dix fois plus élevé qu'une question Google, et pourtant vous aurez à peu près la même réponse, en tout cas le niveau de réponse largement suffisant. Donc là déjà, la première question, c'est la frugalité de l'intelligence artificielle. Après, oui, on en a besoin, et les propos que j'ai tenus avant sur la R&D illustrent à quel point on en a vraiment besoin. Est-ce qu'on en a vraiment besoin pour tout ? Absolument tout. On n'en est pas convaincu et c'est là aussi qu'il faut regarder la pertinence, c'est-à-dire quel va être l'impact de cet outil, en quoi ça va améliorer soit l'accès aux médicaments pour le patient, soit accélérer la R&D, soit améliorer l'efficacité dans la manière de travailler. Donc je pense que là, on a quand même un levier et on a mis au point, avec la direction et la partie ressources humaines, des formations à destination de l'ensemble des acteurs de Sanofi. pour les éduquer à qu'est-ce que l'intelligence artificielle, à quoi ça sert et à quoi ça ne sert pas ou comment on peut faire autrement. Donc, je pense que la réponse à votre question vient plutôt de le questionnement de « en a-t-on vraiment besoin ? » et de la frugalité de l'intelligence artificielle au regard des enjeux que pourrait apporter l'intelligence artificielle. Autrement dit, quel est le retour sur investissement, non pas que financier, mais d'un tel outil par rapport à sa valeur ajoutée ? comme voilà. Est-ce qu'on peut faire autrement ? Donc, il est clair que ça, c'est des questions qu'on doit se poser. Et on doit aussi éduquer l'ensemble des collaborateurs à se poser vraiment la question. Il faut rester raison gardée et développer des outils là où ça fait le plus de sang pour l'entreprise et pour le patient. Maintenant, je connais des outils dans l'entreprise où on nous pose la question. Bon, ce n'est pas une pression. Il n'y a pas de pression concurrentielle. Évidemment, la concurrence, c'est là. il faut aussi qu'on... On est quand même une société, on a besoin d'avoir des activités, d'avoir des revenus. Il faut qu'on soit présent et qu'on utilise tous les outils qui vont permettre d'atteindre cet objectif. L'objectif premier, encore une fois, étant de pouvoir mettre sur le marché au bon moment pour les patients. Donc la question, elle se pose, oui, la pression est là. Et il est important pour les entreprises d'amener des produits innovants sur le marché. Et donc, quels sont les outils qui vont nous permettre d'y arriver ? C'est un peu la compétition entre tous, mais quand il y a un produit qui arrive sur le marché qui permet de résoudre un problème particulier, on est assez content et fier aussi que ce soit le cas.

• Speaker #1

  Alors, quelle solution mettre en place dans un monde où l'IA prend de plus en plus de place ? Faut-il réglementer l'usage des outils d'IA en entreprise, selon la taille de l'entreprise, le secteur, voire les finalités ? Ou réglementer de manière plus efficace son utilisation globale ? Pour Frédéric Bordage, la solution passe d'abord par un arbitrage des réserves d'énergie mondiales. Pour preuve, selon une étude publiée par Green IT en octobre 2025, la demande en métaux devrait être multipliée par 4 d'ici 2050 pour des réserves rentables actuelles inférieures à 20 ans pour la plupart des métaux.

• Speaker #3

  En fait, au-delà de l'IA, nous devrions déjà, en tant que société humaine, arbitrer les usages que nous souhaitons faire des dernières réserves de numéries disponibles. On a publié une étude sur les réserves rentables de métaux. Il y a clairement, en octobre 2025, il y a clairement un décalage. entre le rythme, la croissance de la consommation de métaux et notre capacité à en produire, en extraire du sol, les raffiner, etc. Donc, on devrait d'ores et déjà, en tant que société humaine, choisir qu'est-ce qu'on fait avec les métaux qu'on a, quelles hautes technologies high-tech on utilise ou pas, etc. Donc, ce débat démocratique et sociétal devrait déjà avoir eu lieu depuis longtemps et être encadré. Donc, a fortiori, pour l'IA, qui n'est qu'une des manifestations du numérique et de l'ensemble de nos usages numériques. Donc, on devrait encadrer, mais on ne le fera pas, parce que dans le droit des pays occidentaux, ça n'est pas légal de contraindre l'usage d'une technologie. C'est extrêmement compliqué. Je ne sais pas si c'est anticonstitutionnel, mais il y a un côté vraiment juridiquement très compliqué pour le mettre en œuvre. Et par ailleurs, comme on est depuis un certain nombre d'années sur des gouvernements ultralibéraux, disons-nous clairement que ce soit aux États-Unis, en Europe, en France, il n'y a pas cette volonté de trier les dernières réserves disponibles de high-tech, etc., et de hiérarchiser. les usages du numérique et donc les usages de l'IA, des plus utiles et les plus critiques pour la société vers les moins utiles et les moins critiques. Donc on devrait le faire en tant que société humaine, mais pour tout un tas de raisons, aujourd'hui, on ne le fait pas. Ça, c'est évident. Donc c'est une très bonne question parce qu'on est à l'ordre du choix et on ne le fait pas, le choix. Et plutôt que d'avoir une forme de décroissance volontaire, voulue, mais un minimum maîtrisée, puisque la décroissance est... inévitable d'une certaine façon, au sens positif de ce qu'est la décroissance. Là, on va vers une décroissance subie qu'on nomme généralement un effondrement sociétal. Et donc, derrière l'IA, ça soulève tous ces problèmes fondamentaux auxquels on doit répondre en tant que société.

• Speaker #1

  Autre levier d'action, la nécessité d'identifier concrètement les impacts environnementaux de l'IA pour toutes les entreprises utilisatrices. d'opter pour plus de sobriété et de s'interroger sur la nécessité d'y recourir.

• Speaker #3

  Je pense qu'un premier levier très important aujourd'hui, c'est de progresser dans notre compréhension de la structure des impacts environnementaux de l'IA et des autres risques. Donc bien identifier ces impacts et ces risques, de façon à pouvoir agir techniquement dessus dans une démarche d'efficience, qui est du quick win à court terme. Mais aussi identifier les usages positifs et les usages négatifs. On sent par exemple des ACV comparatives, qui est une méthode scientifique qui permet de voir quand effectivement l'IA nous permet de gagner, d'un point de vue environnemental, ou quand elle ne nous permet pas de gagner pour éviter de s'aveugler dans des usages qui ne servent à rien, qui sont contre-productifs. Et donc, identifier les usages positifs de l'IA et les usages négatifs, mais avec des méthodes scientifiques rigoureuses. parce que sinon on amplifierait le washing ambiant et bien je pense que c'est une des priorités parce que ça nous permettrait au contraire de nous appuyer sur cette technologie pour réduire les impacts améliorer la condition humaine enfin adresser nos objectifs de développement durable voilà et il y a plein de situations où l'IA peut nous faire économiser éviter des impacts le vrai danger il n'est pas là c'est qu'à chaque fois qu'on va économiser ou éviter des impacts avec l'IA, dans notre mindset, dans notre façon de penser, dans les sociétés occidentales, on risque d'en profiter pour faire plus et de générer un effet rebond, ce qu'on appelle le paradoxe de Jeffrey Jevons, donc de l'effet rebond. Donc, au-delà d'identifier les usages positifs, il faut aussi qu'on change notre état d'esprit et qu'on comprenne que... Le développement durable, l'avenir de nos enfants passent aussi nécessairement par plus de sobriété.

• Speaker #1

  Pour terminer cet épisode, Frédéric Bordage recommande d'opérer un changement culturel radical en dénumérisant nos sociétés pour les rendre plus résilientes. Comment ? En se tournant notamment vers de la slow tech.

• Speaker #3

  Moi, je pense que dans un avenir dystopique où effectivement on aurait... beaucoup légiféré en France sur l'IA et on aurait un usage extrêmement contraint par quelques métiers seulement. Je pense que ça nous amènerait justement à ces fameux mots-clés qu'on utilise aujourd'hui de souveraineté ou d'alternative à construire un mérite différent, plus souverain, aussi plus alternatif, donc plus décalé par rapport au reste du monde. Et aujourd'hui, ce qui est clair, c'est que les décideurs politiques veulent surtout être comme tous les autres. Il n'y a plus... On parle d'exception française, on veut créer des exceptions européennes, une souveraineté européenne, mais finalement, dans les faits, on cherche à être le plus standard possible par rapport au reste du monde, quelque part. Et donc, nous, on a développé une démarche qui s'appelle la Slow Tech.

• Speaker #0

  qui vise à associer la low tech et la high tech. Et l'idée de cette démarche, c'est dès qu'on peut dénumériser, dès qu'on peut virer de la high tech, on vire de la high tech et on remplace par une alternative low tech, bien sûr sans perdre en confort, sans perdre à ce qu'on attend en tant qu'être humain. Donc ce n'est pas un retour à l'âge des cavernes, mais par contre, ça permet de construire un chemin différent, alternatif et plus viable compte tenu... du cadre des lignes planétaires que nous n'aurions pas dû dépasser. On a déjà dépassé cette chambre, concrètement. Et il y a 16 crises environnementales et sanitaires majeures auxquelles on doit faire face. Donc, l'enjeu de cette IA alternative, moi, je pense qu'on est en train déjà de passer, alors que ça vient d'arriver, on est en train de passer à côté de l'IA alternative, quoi. D'une vraie chance de construire autre chose dans cette recherche de souveraineté, de robustesse, de résilience, enfin, tous ces mots-clés à la mode. La réponse de notre gouvernement, c'est de rouvrir des mines. Mais en fait, la réponse de notre gouvernement, ça ne devrait pas être de mettre 109 milliards dans un plan IA qui vise à construire plein de data centers, qu'on ne sera pas alimenté en électricité, en eau, etc. Ça devrait être plutôt de faire tourner les brillants cerveaux qu'on a en France pour construire une vision réellement alternative de l'IA et d'être capable d'assembler cette technologie qui est probablement très intéressante dans plein de situations. Donc identifier ces situations, être capable de l'assembler avec de la low-tech pour construire un avenir hybride. Parce que l'avenir sera hybride. On n'a plus assez de métaux, on émet déjà trop de gaz à effet de serre, on est en stress hydrique, même en France qui est un des pays les mieux pourvus dans le monde en flotte. Donc ça y est, on touche les barrières physiques. Et donc on devrait investir sur notre ingéniosité plutôt que de reproduire le modèle américain. Et aujourd'hui, dans l'IA, on reproduit le modèle américain comme des blaireaux quelque part.

• Speaker #1

  voilà c'est ce qu'on fait concrètement voilà cet épisode est terminé j'espère qu'il vous a plu et qu'il vous a permis de faire avancer votre réflexion sur l'épineux sujet de l'IA pour retrouver toutes les informations et leviers d'action à l'échelle individuelle sur ce sujet rendez-vous sur le site internet du podcast achauxlepodcasttoutattaché.fr et pour écouter les autres épisodes rendez-vous sur toutes les plateformes d'écoute enfin si vous l'avez aimé n'hésitez pas à me mettre un commentaire et 5 étoiles ça mènera beaucoup A très vite !