Impact environnemental de l’IA : le secrétaire général de l’ONU réclame la transparence

Green IT : comment réduire l'impact environnemental de l'IA

L'intelligence artificielle représente un défi croissant pour l'informatique durable : chaque requête adressée à un modèle d'IA consomme une quantité considérable d'énergie, les puces GPU ont une durée de vie limitée à seulement deux ou trois ans, et les coûts environnementaux réels restent invisibles pour les utilisateurs finaux. C'est le constat dressé par Ludi Akue lors de sa conférence intitulée What I Wish I Knew When I Started with Green IT, où elle a mis en lumière l'ampleur d'un problème souvent sous-estimé par les équipes techniques. Pour Akue, les cadres réglementaires actuels — dont l'AI Act de l'Union européenne — restent insuffisants sur le plan de l'application concrète : les obligations existent sur le papier, mais les mécanismes d'enforcement font défaut. Face à cette lacune, elle plaide pour intégrer la durabilité dès la conception des systèmes d'IA, en traitant l'impact environnemental comme une contrainte de design à part entière, au même titre que la performance ou la sécurité. Parmi les leviers techniques disponibles, Akue cite la compression de modèles, la quantification — qui réduit la précision des calculs pour diminuer la consommation — et le développement de nouvelles architectures plus sobres. Ces approches existent déjà dans l'écosystème de la recherche, mais peinent à s'imposer dans les pratiques industrielles courantes. Le débat sur le Green IT en IA s'inscrit dans un contexte plus large de prise de conscience environnementale du secteur numérique, alors que la demande en infrastructure de calcul explose avec la généralisation des grands modèles de langage.

☕️ Google généralise le signalement des publicités générées par IA

Google, l'une des plus grandes régies publicitaires au monde, va généraliser le signalement des publicités créées ou modifiées par intelligence artificielle générative sur ses services de recherche, Discover et YouTube. Le panneau « Mes préférences publicitaires », déjà accessible en touchant les trois petits points sous une annonce ou son icône d'information, va intégrer une nouvelle catégorie baptisée « Comment cette annonce est faite », qui précisera si le contenu a été généré ou édité avec de l'IA. Lorsqu'un annonceur utilise les outils d'IA maison de Google, la mention sera ajoutée automatiquement. Si des outils tiers ont servi à produire une publicité diffusée sur les espaces de Google, l'annonceur pourra volontairement préciser le recours à l'IA. Selon les exigences locales, une étiquette pourra aussi apparaître directement sur la publicité elle-même, de façon automatique ou à l'initiative de l'annonceur. Cette généralisation s'appuie sur une règle déjà en vigueur depuis 2023, qui imposait le signalement des contenus IA ou numériquement altérés dans les publicités électorales. Cette évolution répond à un problème concret : les outils d'IA générative permettent désormais à n'importe quel annonceur de produire des visuels et vidéos publicitaires quasiment indiscernables de contenus authentiques. Si Google interdit officiellement les publicités trompeuses ou mensongères, rien n'empêche un annonceur de recourir à l'IA pour créer des contenus lourdement retouchés, brouillant la frontière entre mise en valeur légitime d'un produit et tromperie pure. Pour l'internaute, qui n'a souvent aucun moyen de vérifier l'origine d'une image ou d'une vidéo publicitaire, cette opacité complique l'exercice d'un jugement éclairé. En rendant visible l'usage de l'IA, Google cherche à redonner aux utilisateurs un repère minimal pour évaluer ce qu'ils voient, sans pour autant interdire la pratique elle-même, ce qui laisse une marge d'appréciation importante aux annonceurs sur le degré de retouche à signaler. Cette annonce s'inscrit dans un mouvement plus large de la part des grandes plateformes pour encadrer la publicité générée par IA, sur fond d'inquiétudes autour de la désinformation, notamment en période électorale : une enquête a récemment révélé que 16 % des électeurs ont consulté une IA pour savoir pour qui voter aux dernières municipales. Meta a mis en place un dispositif comparable, avec une étiquette « Infos IA » obligatoire pour les publicités politiques utilisant des contenus audio, vidéo ou images générés ou modifiés par IA, et une signalisation plus générale pour les autres publicités utilisant des outils maison ou tiers. Selon la fiche d'assistance de Meta, mise à jour il y a cinq semaines, le déploiement reste toutefois partiel, si bien que toutes les publicités concernées ne portent pas encore systématiquement la mention. Reste à savoir si ces mesures, encore largement déclaratives et dépendantes de la bonne foi des annonceurs, suffiront à contenir la multiplication des contenus publicitaires synthétiques à mesure que les outils de génération deviennent plus accessibles et plus convaincants.

💬 Enfin un peu de transparence sur un truc qui était devenu incontrôlable. La pub générée par IA est déjà indiscernable d'un vrai visuel, et Google se contente d'une étiquette qui dépend en grande partie de la bonne foi de l'annonceur, pas d'un contrôle systématique. Le vrai signal, c'est que ça arrive juste avant les municipales où 16% des électeurs ont consulté une IA pour choisir leur vote : la publicité électorale synthétique n'est plus une hypothèse, c'est le sujet du moment.

Amnesty appelle à interdire les IA génératives entraînées sur du pillage de données

Amnesty International a publié un rapport détaillé sur les violations des droits humains causées par l'intelligence artificielle générative, appelant explicitement à interdire les modèles entraînés sur du scraping de données non consenti. L'organisation analyse l'ensemble de la chaîne de production de l'IA, des fabricants de puces GPU jusqu'aux contenus générés, en passant par la constitution des jeux de données. Elle cible directement les outils grand public les plus utilisés : ChatGPT, DALL-E, Gemini, Midjourney, LLaMA, Stable Diffusion et DeepSeek. Selon Amnesty, ces modèles ont été construits à partir de données collectées "sans la connaissance ni le consentement des personnes à l'origine des données", qu'il s'agisse d'utilisateurs de réseaux sociaux ou d'artistes. La conclusion est sans appel : le scraping massif et non consenti est "fondamentalement incompatible avec le droit international relatif aux droits humains", notamment le Pacte international relatif aux droits civils et politiques adopté par l'ONU en 1966. L'impact dépasse la seule question de la vie privée. Amnesty identifie des violations du droit à la non-discrimination, à la liberté d'expression et à la liberté de pensée. Le rapport pointe également les coûts environnementaux de l'IA générative, dont l'augmentation continue de la taille des modèles et des volumes de données nécessaires à leur entraînement affecte de manière disproportionnée les pays du Sud global. À cela s'ajoute une domination culturelle et linguistique anglophone structurelle, intégrée dès la phase de collecte des données. Pour l'ONG, derrière l'apparence de sophistication technologique se cache "une réalité faite de principes de conception qui bafouent les droits humains", comparables aux dérives des outils d'IA antérieurs à la générative. Ce rapport s'inscrit dans un mouvement plus large de contestation juridique et institutionnelle du modèle économique des grandes plateformes d'IA. En Europe, l'organisation noyb a déjà menacé Meta d'une class action pour l'entraînement de ses modèles sur des données d'utilisateurs européens, et plusieurs artistes ainsi que des éditeurs de presse ont engagé des procédures similaires aux États-Unis contre OpenAI et Google. Le règlement européen sur l'IA impose des obligations de transparence sur les données d'entraînement, mais les ONG estiment ces mesures insuffisantes. En demandant une interdiction pure et simple des systèmes bâtis sur du scraping non consenti, Amnesty franchit un cap rhétorique notable : il ne s'agit plus de réguler ces pratiques, mais de les proscrire au nom du droit international, ce qui pourrait alimenter de nouvelles stratégies judiciaires et législatives dans les mois à venir.

💬 La position d'Amnesty est radicale, et c'est exactement là son intérêt : plus de régulation molle, on interdit ce qui viole les droits humains, point. Interdire ChatGPT et Gemini du jour au lendemain c'est pas pour demain, mais ancrer ce débat dans le droit international plutôt que dans la soft law de l'AI Act, c'est un changement de registre qui peut nourrir des procédures vraiment musclées. Reste à voir si les juges suivront.

L’intégration des IA génératives dans les réseaux sociaux influence l’opinion

Des chercheurs, dont les travaux ont été publiés sur la plateforme de prépublication arXiv et acceptés à la conférence ICML 2026 selon un communiqué de l'université d'Oxford, montrent que les suggestions de reformulation proposées par les IA génératives sur les réseaux sociaux peuvent biaiser durablement les débats collectifs. LinkedIn propose depuis 2024 une fonction permettant de reformuler ses publications via un grand modèle de langage avant publication, tandis que Grok, l'IA intégrée à X, propose d'ajouter du contexte à des messages publiés par d'autres utilisateurs. Pour mesurer l'ampleur du phénomène, l'équipe a d'abord testé plusieurs modèles de langage ouverts en leur demandant de rédiger et d'améliorer des publications portant sur 13 sujets politiques, à partir d'arguments originaux et de textes rédigés par des humains : tous les modèles ont introduit des biais, parfois différents de ceux exprimés lors d'une simple conversation avec le même modèle, comme sur le thème de l'athéisme. Les chercheurs ont ensuite appliqué un modèle mathématique de dynamique d'opinion établi en 1990 pour simuler l'effet de ces biais à l'échelle d'un réseau social entier. En rejouant, avec le modèle gemma-3-12b-it de Google, des données issues de Twitter, Facebook et Google+ datant de 2012 sur le thème de l'avortement, la simulation montre qu'une population initialement anti-avortement peut basculer vers une opinion majoritairement pro-choix dès que les suggestions de reformulation générées par IA entrent en jeu. Ce résultat concerne directement des centaines de millions d'utilisateurs de plateformes proposant déjà ce type d'assistance à l'écriture. Un biais individuellement minime, presque imperceptible pour l'utilisateur qui accepte une suggestion parce qu'elle lui semble « plus convaincante », peut se propager et s'amplifier via les mécanismes d'influence interpersonnelle propres aux réseaux sociaux, jusqu'à faire basculer une opinion collective sur des sujets aussi sensibles que l'avortement, l'éducation ou la religion. Contrairement à une manipulation frontale, cette influence agit sans que l'utilisateur en ait conscience : il continue de croire qu'il exprime son propre point de vue, alors que le choix des mots, effectué par le modèle de la plateforme, a orienté le sens du message. Pour LinkedIn comme pour X, cela pose la question de la transparence de ces outils, en particulier à l'approche d'échéances électorales où la formation de l'opinion publique est un enjeu majeur. Les biais des grands modèles de langage sont documentés depuis plusieurs années, mais cette étude est l'une des premières à modéliser mathématiquement leur propagation à l'échelle d'un réseau social plutôt que d'une seule conversation. Les chercheurs se sont notamment penchés sur la fonction « explique ce message » de Grok sur X, qui ajoute du contexte à une publication sans jamais réécrire le texte de son auteur, une caractéristique qui la rend, selon eux, particulièrement difficile à détecter. L'enjeu dépasse les deux plateformes étudiées : à mesure que les fonctions d'aide à l'écriture par IA se généralisent sur les messageries professionnelles et les outils de productivité, la neutralité politique et culturelle de ces systèmes devient centrale pour les régulateurs et les entreprises qui les déploient. Les auteurs appellent à davantage de transparence sur ces biais et à des audits réguliers, avant que ces outils ne deviennent un vecteur d'influence à l'échelle de millions de conversations quotidiennes.