Entreprises : Evaluer l’intelligence artificielle à l’aune de l’ESG

L’effervescence qui entoure l’intelligence artificielle, notamment depuis le lancement de ChatGPT en novembre dernier, qui a attiré 100 millions d’utilisateurs en moins de deux mois1, a généré une couverture médiatique et des débats sans fin. De nombreuses équipes de direction sont perplexes quant à l’adoption de l’IA et l’évaluation des risques et des opportunités qu’elle présente.

L’ESG (critères environnementaux, sociaux et de gouvernance) peut servir de prisme, suggère Yannick Ouaknine, Responsable de la recherche ESG au sein de Société Générale : « Le rythme d’adoption de l’IA et donc, celui du changement seront, et sont déjà, très rapides. Toutefois, les entreprises pourront plus facilement gérer ce process si elles étudient la question de manière structurée et analytique. »

En matière d’environnement, les outils d’IA peuvent aider le secteur de l’énergie à améliorer la gestion du réseau électrique, qui devient de plus en plus essentielle alors que les énergies renouvelables par nature intermittentes, représentent une part chaque jour plus grande de la production d’électricité. Le secteur agricole peut accroître sa productivité : grâce à la robotique, avec les tracteurs automatisés ; grâce à la surveillance des cultures, avec des drones capables de surveiller les parasites et les maladies dans les champs ; mais aussi grâce à l’analyse prédictive qui aide les agriculteurs à améliorer les rendements.

Ainsi, la plupart des entreprises peuvent utiliser l’IA pour mieux contrôler et potentiellement réduire leurs émissions de gaz à effet de serre (GES). Le Think Tank du Parlement européen estime ainsi qu’une réduction de 1,5 à 4 % des émissions de GES d’ici 2030 est possible2.
D’un autre côté, l’entraînement d’un seul et unique modèle d’IA peut émettre plus de 284 tonnes de dioxyde de carbone, selon une étude du MIT3. Le nombre de centres de données qui alimentent le cloud et l’IA connaissent une croissance exponentielle. Et leur consommation d’énergie et d’eau pour fonctionner et refroidir les installations, exerce une pression supplémentaire sur l’environnement.

Gérer les enjeux sociaux

L’impact social de l’IA est encore plus complexe. Elle pourrait créer près de 100 millions de nouveaux emplois selon le Forum économique mondial4. Pourquoi ne pas se reconvertir en pilote de drone ou en responsable Conformité des algorithmes ? Dans le même temps, elle pourrait aussi entraîner la disparition de plus de 80 millions d’emplois, avec l’automatisation d’une grande partie de la production manufacturière et du secteur des services. C’est déjà le cas dans plusieurs secteurs et services comme le service client et le marketing : des chatbots répondent désormais aux questions des clients et Netflix est capable de vous suggérer votre prochain film.

L’impact net sur l’emploi semble donc relatif et les économies potentielles pour les entreprises sont séduisantes. McKinsey affirme ainsi que l’IA peut améliorer l’efficacité de 40 % et réduire les charges d’exploitation de 30 %5. Tout tient à la manière de mettre en œuvre cette transformation précise M. Ouaknine. « Au fur et à mesure qu’elles développent les compétences de leurs collaborateurs et les forment à de nouveaux métiers, les entreprises doivent également acquérir les connaissances suffisantes pour non seulement maîtriser la technologie, mais aussi contrôler et superviser les modèles d’IA qu’elles déploient. »

Un manque de maîtrise pourrait susciter la résistance d’une main-d’œuvre de plus en plus sensibilisée sur ce sujet.  Ce qui pourrait bien annihiler les gains de productivité de l’IA dans un contexte de tension du marché du travail et de pénurie de compétences. Dans certains cas extrêmes, les entreprises pourraient même s’aliéner des clients ou des législateurs, mettant ainsi en péril leur capacité à exercer leur activité.

Tout aussi important est le risque lié à l’autorisation de l’utilisation de services basés sur l’IA par la direction d’une entreprise, et plus particulièrement les cadres supérieurs, qui ne maîtriseraient pas la technologie. La généralisation de la robotisation et des capteurs connectés pourrait exposer les entreprises à des cyberattaques. Une erreur de diagnostic d’un médecin robot pourrait coûter des vies. Si une voiture autonome renverse un piéton, tout le monde, du « conducteur » au fabricant en passant par le fournisseur de la technologie, pourrait se retrouver devant les tribunaux.