Elle est au rendez-vous de presque l’ensemble des salons, conférences, webinar ou encore pause-café avant les premières réunions de la semaine et tend à devenir le principe clef dans l’intégration ou la mise en place d‘une plateforme data : La gouvernance de données.
Le mot peut paraître abstrait, brutal et directif mais tout l’enjeu est justement de la vulgariser un maximum pour la partager et évangéliser son adoption.
Il faut bien avoir conscience que si vous rencontrez des incidents liés à la qualité, la cohérence ou la fiabilité de vos données aujourd’hui c’est probablement lié soit à un manque de gouvernance soit à un manque de suivi de cette gouvernance.
Parce que mettre en place une plateforme permettant de brasser des Tera de data c’est bien mais le faire avec des principes clefs et des règles de sécurités c’est mieux, nous allons voir quelques notions clefs pour pouvoir mettre en place une gouvernance réussie.
Dans 76% des cas, la gouvernance existe mais elle est vite négligée au profit du time to market conduisant souvent à une perte de confiance des sponsors voir du déficit commercial.
Kezako la gouvernance de données ?
Sortant d’une mission de presque 6 ans sur le SI Data Architecture & Engineering chez Givaudan, je vais tenter de vous en donner ma définition et ma vision afin de vous familiariser avec le sujet.
Tout en ayant conscience qu’il n’est pas aisé de donner une définition simple de la gouvernance de données sans tomber dans un premier travers qui est sa mécompréhension conduisant inévitablement à sa dévalorisation puis sa négligence, je tente quand même ma chance :
Au-delà d’un simple ensemble de règles ou d’un outil, d’un concept ou d’une méthodologie, la gouvernance est un cadre stratégique qui regroupe à la fois l’ensemble des principes humains et machines liés aux acteurs de la data mais aussi la garantie du respect des normes et processus liés à l’utilisation de ces données.
Elle regroupe l’ensemble des pratiques et processus permettant de créer, maintenir, sécuriser et faire évoluer l’ensemble des data et metadata d’un SI.
C’est à la fois une déclinaison du RACI lié à la plateforme data et en même temps l’implémentation de ses règles de maintenance et d’utilisation. Le tout n’étant pas exclusif à la plateforme Data, mais doit s’inscrire dans la gouvernance SI dans son entièreté.
La gouvernance de données ne décrit pas uniquement la gestion de la donnée mais la politique contribuant à la manipuler et les responsabilités de chacun afin d’éviter les imbroglios de qui ou quel job a maintenu quoi, comment et pourquoi ?
Et c’est un point crucial à mettre en place dès l’introduction d’une nouvelle typologie de données en nommant un ou des responsables de la gouvernance de cette donnée qui auront la charge de documenter et garantir les règles d’ingestion, d’accès, d’enrichissement, dédoublonnage, maintenance, diffusion pour en citer quelques unes et en les faisant évoluer au grès de la politique d’entreprise.
Qu’est qui ne fait pas partie de la gouvernance de données ?
La gouvernance n’oriente pas les choix de plateformes, la mise en place d’une infrastructure. Elle n’est pas une composante de l’analyse d’une donnée ou dans le choix d’un scénario projet.
Pourquoi la gouvernance ?
Vous l’aurez compris quand le sujet traite de politique cela fait souvent vite fuir le business qui sera pourtant l’atout clé dans l’évangélisation de la pratique.
Les problèmes liés à un manque de gouvernance ont souvent pour résultat une initiative prise hors du champ de responsabilité ou un manque de clarté amenant des interprétations diverses voire faussées.
Les principaux piliers clefs permettant d’apporter un ROI notable de la gouvernance sont selon moi :
La Gestion et maintenance des métadonnées : Pour vulgariser un temps soit peu, les métadonnées sont le passeport des données. Les bonnes pratiques consistent à définir un modèle de métadonnées, à documenter les données et à mettre en place un catalogue de données.
Qualité des données : La qualité est essentielle pour prendre des décisions business éclairées. Les bonnes pratiques incluent la mise en place de processus de validation, l’utilisation d’outils de profilage et de nettoyage, et la définition de métriques de qualité.
Sécurité : La protection des données est une priorité absolue. Les bonnes pratiques consistent à mettre en place des contrôles d’accès, à chiffrer les données sensibles, à réaliser des sauvegardes régulières et à mener des audits de sécurité.
Conformité : protocol sécurisé d’échanges de données HIPP / instances réglementaires lié au stockage et à l’utilisation de la donnée.Le respect des réglementations est obligatoire. Les bonnes pratiques incluent la connaissance des réglementations applicables, la mise en place de processus de conformité et la désignation d’un responsable de la protection des données.
Politique et Standards: partager un socle de définition des données clefs de l’entreprise
Fiabilité : garantir la véracité d’une donnée à n’importe quel moment et n’importe quel endroit du SI
Et dans la pratique ça donne quoi ?
Tout d’abord, vous devrez avoir en tête les étapes clés pour pouvoir définir le cycle de vie de la gouvernance :
Obtenir le soutien de la direction : La gouvernance des données est un projet d’entreprise qui nécessite l’engagement de tous les niveaux hiérarchiques.
Effectuer un audit des données existantes : Identifier les manques et les redondances pour déterminer les axes de transformations.
Définir une stratégie: Aligner la gouvernance avec les objectifs de l’entreprise.
Mettre en place un comité de gouvernance : Définir les rôles et les responsabilités de chaque acteur.
Sensibiliser les utilisateurs : Former les collaborateurs à l’importance de la gouvernance.
S’en suivent les bonnes pratiques pour s’assurer d’une mise en oeuvre efficace :
Impliquer les métiers : Les utilisateurs finaux doivent être impliqués dans la définition des règles de gouvernance.
Utiliser des outils adaptés : Choisir des outils de gouvernance qui répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Adopter une approche agile : La gouvernance doit être évolutive et s’adapter aux changements de l’entreprise.
Mesurer la performance : Définir des indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l’efficacité de la gouvernance.
Les bénéfices de la gouvernance des données
Amélioration de la prise de décision : Les données fiables et accessibles permettent de prendre des décisions plus éclairées et de réduire les risques.
Augmentation de la productivité : Les équipes passent moins de temps à chercher des données et peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Réduction des coûts : La gouvernance permet d’éviter les erreurs coûteuses et d’optimiser l’utilisation des ressources.
Amélioration de la réputation : Une bonne gouvernance des données renforce la confiance des clients et des partenaires.
Les défis et les tendances
Les défis :
La complexité des environnements de données : Big data, cloud, IoT.
La résistance au changement : Impliquer les utilisateurs peut être difficile.
Le coût des investissements : La mise en œuvre d’une gouvernance peut représenter un coût important.
Les tendances :
L’IA au service de la gouvernance : L’intelligence artificielle peut automatiser certaines tâches de gouvernance.
La gouvernance des données dans le cloud : Les enjeux spécifiques du cloud.
La gouvernance des données personnelles : Le respect des réglementations comme le RGPD.
La gouvernance des données est un voyage, pas une destination. Elle nécessite un engagement continu de la part de tous les acteurs de l’entreprise. En suivant les bonnes pratiques et en s’adaptant aux évolutions technologiques, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leurs données et gagner en compétitivité.
Journée internationale des droits des femmes – 8 mars 2025 : Agir pour l’inclusion chez Rhapsodies Conseil
Agir pour l’inclusion
5 mars 2025
Ressources Humaines
Clara Partiseti
Communication & Marketing
Graziella Pibiri
Directrice Ressources Humaines
Le 8 mars est l’occasion de rappeler l’importance de l’égalité des droits entre les femmes et les hommes. Chez Rhapsodies Conseil, la journée des Droits de la Femme est une occasion supplémentaire de souligner nos engagements concrets en matière d’inclusion et d’égalité de genre.
Quelle est l’importance de cette journée ?
Le 8 mars est une journée symbolique, qui rend hommage aux luttes des femmes pour leurs droits, leurs conditions de travail et le droit de vote. En 1977, elle a été officialisée par les Nations unies.
Il faut noter que l’histoire des droits des femmes a fait d’énormes progrès. Depuis 1907, où les femmes ont pu décider elles-mêmes ce qu’elles souhaitaient faire de leur salaire, jusqu’à la loi sur l’IVG en 1975, et la loi sur la parité en 2000, les avancées sont nombreuses. En revanche, des inégalités persistent, notamment en matière de salaire, d’accès aux postes à responsabilité, sexisme et l’égalité n’est pas encore totalement atteinte.
En 2025, son thème est « Pour TOUTES les femmes et les filles : droits, égalité et autonomisation ». Cette journée est un moment pour se rassembler, faire le point sur les avancées et revendiquer des améliorations pour la condition des femmes partout dans le monde.
Chez Rhapsodies Conseil, cette journée est l’occasion de rappeler notre engagement pour l’égalité, l’inclusion et l’autonomisation des femmes dans le monde du travail.
Ensemble pour ces initiatives
Rhapsodies Conseil met en œuvre plusieurs actions pour promouvoir l’inclusion et l’égalité au sein de ses équipes. Cela inclut des pratiques de recrutement favorisant la diversité, la mise en place de formations régulières sur la lutte contre les discriminations et la promotion de l’égalité sur des postes à grande responsabilité.
Cela inclut également une étude des rémunérations réalisée chaque année qui vise à détecter d’éventuels écarts et mettre en place les actions correctives lorsque ces écarts ne sont pas justifiés.
Nous avons à cœur d’offrir un environnement de travail flexible et adapté, avec des mesures telles que le télétravail, des horaires aménageables et une réelle prise en compte des enjeux de parentalité.
Nos équipes partagent également leur vécu et leur engagement pour une plus grande diversité. Plusieurs collaboratrices se sont investies dans des programmes de mentorat et de coaching, permettant de soutenir les parcours professionnels des femmes au sein de l’entreprise (Vous pouvez aussi retrouver des vidéos de nos collaboratrices sur nos réseaux sociaux).
Aller plus loin ensemble
L’égalité et l’inclusion sont des enjeux quotidiens. Si nous avons fait des progrès, nous savons qu’il reste encore du chemin à parcourir. C’est pourquoi nous travaillons ensemble chaque jour pour faire évoluer nos pratiques et créer un environnement plus inclusif. Le thème de cette année met l’accent sur des actions pour libérer les opportunités, renforcer les droits et garantir l’égalité. L’objectif est de bâtir un avenir fondé sur l’égalité, où personne ne sera exclu. L’autonomisation des jeunes filles et adolescentes est au cœur de cette vision. Elle vise à leur donner les moyens de devenir actrices d’un changement durable.
Le vulgarisateur EGO a récemment publié une vidéo intitulée Le problème existentiel de l’usine à trombones, explorant un concept bien connu dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) : le Paperclip Problem. Ce scénario hypothétique illustre les risques liés à une IA mal alignée sur les valeurs humaines (l’alignement vise à l’amélioration de la cohérence entre les intentions des créateurs et le résultat donné par l’outil). Bien que la vidéo soit pertinente et bien illustrée, elle présente deux limites majeures : l’absence de définition claire des notions d’IA et de super-intelligence. Cette omission, loin d’être anodine, reflète un enjeu fondamental du débat entre deux philosophies autour de l’IA : les doomers (qui recherchent une diminution des avancées en mettant en avant les risques sous-jacents à cette technologie) et les accélérationnistes (qui cherchent à accélérer l’évolution de l’IA pour permettre la découverte de solutions aux autres problématiques de notre monde).
Image générée par l’IA
Une généralisation excessive du concept d’IA
L’une des principales failles de l’argumentation réside dans la généralisation du terme « IA ». Il est souvent utilisé comme une entité unique, alors qu’il englobe en réalité un ensemble hétérogène de technologies aux fonctionnements et finalités très variés. Cette confusion mène à un biais cognitif bien documenté : le biais de représentativité. En d’autres termes, nous avons tendance à attribuer à l’ensemble du domaine de l’IA les capacités spécifiques de certaines de ses branches.
Les récentes avancées en IA concernent principalement les modèles de génération, notamment les Transformers (pour le texte) et les modèles de Diffusion (pour l’image, l’audio et la vidéo). L’impact du non-alignement de ces technologies est souvent très visible, comme en témoigne la controverse autour de Google Gemini et son supposé « wokisme ». Pourtant, ces modèles ne font que maximiser la reproduction d’un style humain en fonction des données et des instructions fournies.D’autres formes d’IA fonctionnent différemment, à l’image de Web Diplomacy AI, qui repose sur un réseau d’agents intelligents spécialisés. Dans ce cas, l’IA n’est pas une entité monolithique, mais un ensemble d’agents distincts, chacun avec ses propres forces et limites. Cette diversité dans les approches de l’IA démontre l’importance de préciser de quelle IA il est question avant d’en tirer des conclusions générales.
Les limites de l’hypothèse de la super-intelligence
Le second point problématique de la vidéo concerne l’absence de définition de la super-intelligence. Ce concept fait débat au sein des communautés spécialisées. Certains philosophes des technologies estiment que les sociétés humaines, en elles-mêmes, constituent déjà une forme de super-intelligence. L’exemple du crayon dans I, Pencil de Leonard Read illustre bien cette idée : aucun individu ne peut, seul, fabriquer un crayon, mais la société, grâce à son organisation collective, en est capable. Une autre définition possible de la super-intelligence repose sur la capacité à surpasser l’humain dans certaines tâches. Si tel est le critère retenu, alors nos machines actuelles, capables d’exécuter des calculs complexes en une fraction de seconde, sont déjà des super-intelligences.
Ces définitions posent toutefois un problème majeur : l’anthropomorphisation. Nous avons tendance à projeter des intentions humaines sur ces technologies, comme nous le faisons en percevant des visages dans des formes aléatoires (phénomène de paréidolie). Or, une IA ne ressent ni peur ni désir ; elle suit simplement un ensemble d’instructions définies par des humains.
L’analogie de l’usine à trombones illustre bien cette confusion. Dans ce scénario, l’IA est décrite comme maximisant la production de trombones au détriment de tout autre objectif. Pourtant, chaque choix effectué dans ce cadre l’est par des concepteurs humains, bien avant que l’IA ne soit mise en action. L’illusion d’un but intrinsèque à l’IA provient de notre tendance à lui attribuer une conscience et une finalité qui ne sont, en réalité, que des projections humaines.
Vers une approche raisonnée de l’IA
En biologie, un phénomène similaire existe avec la théorie de l’évolution. La sélection naturelle est souvent perçue comme un processus intentionnel favorisant les traits « bénéfiques », alors qu’il ne s’agit en réalité que d’un mécanisme statistique réduisant la prévalence des traits diminuant les chances de reproduction. Ainsi, nul besoin d’une finalité prédéterminée pour expliquer l’évolution du vivant.
De la même manière, l’IA évolue sous l’impulsion de ses concepteurs et des usages qu’ils lui attribuent. Plutôt que d’opposer doomers et accélérationnistes, il semble plus pertinent d’adopter une posture mesurée : apprécier l’innovation et ses promesses, tout en restant vigilants quant à ses impacts sociaux et environnementaux. Une approche raisonnée et durable de l’IA est essentielle pour éviter des dérives potentiellement dommageables.
Loin d’une vision alarmiste ou d’un optimisme aveugle, il est nécessaire de poser des définitions claires et de mener une réflexion approfondie sur les implications réelles de l’IA, afin d’en faire un levier de progrès au service de la société.
Si vous avez des questions sur votre projet IA, nous sommes là pour y répondre !
Le règlement européen 2022/2554 du 14 décembre 2022, connu sous le nom de Digital Operational Resilience Act (DORA), marque un tournant majeur pour la résilience opérationnelle numérique du secteur financier. Il s’appliquera à partir du 17 janvier 2025, imposant des exigences strictes aux entreprises pour garantir leur capacité à résister, à répondre et à se remettre des cyberattaques, des pannes de systèmes et autres perturbations informatiques.
Pour le contract management, ce règlement soulève des enjeux cruciaux en matière de gestion des fournisseurs tiers et gouvernance IT, mais aussi en gestion des risques opérationnels, conformité réglementaire, tests de résilience, gestion des incidents et protection des données, nécessitant des clauses contractuelles renforcées pour garantir continuité, sécurité et conformité.
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Pourquoi DORA ?
Avec l’augmentation des cyberattaques et la dépendance croissante des systèmes financiers aux technologies numériques, l’Union européenne a introduit DORA pour :
Renforcer la sécurité informatiquedu secteur financier : Détection des menaces, tests de résilience, plans de continuité pour protéger infrastructures et économie.
Harmoniser les pratiquesà travers l’Europe : Cadre commun réduisant les disparités et uniformisant les standards de sécurité.
Réduire les risques systémiques : Tests, surveillance des prestataires, et signalement rapide pour limiter les perturbations.
Les piliers de DORA
DORA s’articule autour de cinq axes principaux :
Gouvernance et gestion des risques numériques
Tests de résilience numérique
Gestion des incidents numériques
Gestion des tiers critiques
Partage d’informations
Enjeux pour le Contract Management
En tant que contract manager IT, DORA pose des défis majeurs dans la gestion des contrats et des relations fournisseurs. Voici les points clés à anticiper :
3.1. Intégration des exigences DORA dans les contrats
Les entreprises devront réviser leurs contrats avec les fournisseurs tiers pour inclure des clauses spécifiques liées à :
La résilience opérationnelle : Engagements sur les tests réguliers, les plans de continuité et la disponibilité des services.
La notification d’incidents : Délais et procédures pour informer rapidement l’entreprise cliente en cas d’incident majeur.
Les audits et inspections : Droit contractuel d’audit pour s’assurer que le fournisseur respecte les normes DORA.
Suivi continu de la conformité à DORA et gestion proactive des risques.
3.2. Gestion des fournisseurs critiques
DORA exige une identification claire des fournisseurs tiers critiques. Cela implique de :
Cartographier les relations fournisseurs : Identifier les dépendances stratégiques.
Renforcer les processus de sélection : Évaluer la résilience des prestataires avant la signature des contrats.
Mettre en place des SLA adaptés : Garantir un suivi précis de la performance et des engagements.
Opportunités et bénéfices
DORA, bien qu’exigeant, offre des opportunités significatives :
4.1. Amélioration de la résilience globale
Les entreprises qui investissent dans leur résilience numérique bénéficient d’une meilleure protection contre les cybermenaces et les interruptions.
4.2. Réduction des risques juridiques et financiers
En intégrant DORA dans leurs pratiques contractuelles, les entreprises réduisent les risques liés à des non-conformités coûteuses ou à des litiges avec les régulateurs.
4.3. Valorisation de la relation client
Être conforme à DORA peut devenir un avantage compétitif, rassurant les partenaires et les clients sur la fiabilité et la sécurité des services proposés.
Comment se rendre conforme à DORA ?
Nous proposons une démarche structurée en trois étapes pour se préparer efficacement à DORA :
5.1. Audit de l’existant
Analyse des contrats en cours pour identifier les lacunes vis-à-vis des exigences DORA.
Évaluation des processus de gestion des fournisseurs tiers.
5.2. Mise en conformité contractuelle et opérationnelle
Révision des clauses contractuelles pour intégrer les nouvelles obligations.
Élaboration de politiques de gestion des risques numériques.
5.3. Mise en place de tests de résilience et d’audits réguliers
Conception de scénarios de tests pour évaluer la résilience opérationnelle.
Organisation d’audits périodiques pour vérifier la conformité continue.
Mise en œuvre d’un suivi des performances et des ajustements nécessaires.
Vers un écosystème financier plus sûr et résilient
Le Digital Operational Resilience Act (DORA) marque une étape cruciale dans la protection du secteur financier européen face aux défis numériques. En imposant des règles claires et harmonisées, DORA contribue à renforcer la résilience, à encourager l’innovation et à améliorer la confiance des parties prenantes.
Toutefois, son succès dépendra de la capacité des institutions financières à intégrer ces exigences dans leurs stratégies et de l’efficacité des régulateurs à en superviser l’application. Malgré les défis, DORA représente une avancée vers un écosystème financier durable et sécurisé, où la technologie peut être exploitée sans compromettre la stabilité ni la sécurité.
Coach Professionnelle, Team Leader Transformation Agile des Organisations
Séverin Legras
Directeur Agilité, Projets & Produits
Développer la capacité de changement pour Rhapsodies Conseil signifie s’appuyer sur une méthodologie éprouvée qui transcende les approches traditionnelles, en cultivant une culture d’apprentissage continu et en encourageant l’autonomisation des équipes internes, permettant ainsi aux organisations de s’adapter avec agilité aux défis d’un environnement en perpétuelle mutation.
En adoptant une approche multimodale et cross-expertise, nous orchestrons une synergie unique entre formation, coaching agile et professionnel, mentorat et facilitation, créant ainsi un écosystème de changement sur mesure qui catalyse la transformation durable de nos clients.
Notre philosophie d’accompagnement se distingue par son engagement profond envers la valorisation du client au sein de son organisation, en nous positionnant non pas comme des prescripteurs omniscients, mais comme des facilitateurs dévoués qui catalysent une dynamique collaborative authentique et pérenne.
Notre approche se distingue par son caractère mesurable et tangible, en allant au-delà des simples indicateurs opérationnels pour évaluer l’autonomie du client, l’évolution de ses pratiques, et sa capacité à résoudre proactivement de nouveaux défis, garantissant ainsi une transformation qui s’inscrit dans la durée et s’ancre profondément dans l’ADN de l’organisation.
En intégrant systématiquement la montée en compétence des équipes clientes dans nos accompagnements, nous assurons non seulement la pérennité des changements initiés, mais nous cultivons également une véritable culture de l’adaptabilité et de l’innovation continue, permettant à nos clients de mettre en place les fondamentaux permettant une organisation apprenante.
Comment réduire l’impact environnemental de l’IA via le Contract Management pour un numérique plus responsable ?
Comment réduire l'impact environnemental de l’IA via le Contract Management pour un numérique plus responsable ?
16 décembre 2024
Contract & Vendor Management
Jessica HONORINE
Consultante Contract & Vendor Management
Selon le journal Le Monde, les quatre grands acteurs du numérique américain (Amazon, Meta, Google et Microsoft) prévoient d’investir 200 milliards de dollars en 2024 dans de nouvelles infrastructures afin de soutenir le développement de l’intelligence artificielle (IA).
Ce financement vise à répondre à la demande croissante de puissance de calcul et à la nécessité d’augmenter le nombre de datacenters pour faire fonctionner des intelligences artificielles génératives, telles que ChatGPT ou les assistants virtuels. Les systèmes d’intelligence artificielle nécessitent d’immenses quantités de données et des calculs intensifs qui doivent être traités dans des datacenters. Les datacenters, qui fonctionnent 24/7 consomment d’énormes quantités d’énergie et d’eau.
En seulement cinq ans, les émissions de gaz à effet de serre associées au secteur numérique ont augmenté de 48 %. Le numérique, et plus particulièrement l’IA, est responsable de 3 à 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre, selon le rapport de The Shift Project « Lean ICT : Pour une sobriété numérique ».
En effet, les recherches ont montré que les modèles d’IA nécessitent de plus en plus de puissance de calcul à mesure de leur sophistication, ce qui entraînerait la hausse de besoin énergétique. Il a été démontré que la consommation d’énergie pour entraîner l’IA à un langage naturel peut être supérieure à la consommation d’énergie des systèmes de machines learning.
Cette situation appelle à une action urgente pour minimiser l’impact environnemental de l’IA, notamment par le biais du Contract Management, un levier stratégique pour un numérique plus responsable.
Définir précisément le besoin avant de s’engager sur des outils de l’IA
Avant de se lancer dans l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle, il est essentiel de définir précisément ses besoins. On peut fréquemment observer que les clients expriment un engouement pour ces technologies sans avoir une vision claire de leurs objectifs réels.
Il incombe au contract manager de jouer un rôle clé en incitant le client à clarifier et à remettre en question ses besoins. En accompagnant le client dans cette réflexion, le contract manager peut l’aider à identifier la solution la plus pertinente et à optimiser l’usage des technologies proposées, évitant ainsi la surconsommation inutile de l’intelligence artificielle.
Il peut ainsi guider le client dans ses choix en veillant à ce que les outils sélectionnés répondent réellement aux enjeux et objectifs spécifiques de l’entreprise, tout en maximisant l’efficacité et la rentabilité des projets.
Sélectionner dans la mesure du possible stratégiquement les fournisseurs garantissant l’utilisation de ressources durables
Pour limiter l’impact écologique de l’IA, il est essentiel de sélectionner des fournisseurs qui garantissent une utilisation responsable des ressources énergétiques. Cela peut se faire en intégrant des critères de sélection visant à prioriser les fournisseurs qui utilisent un pourcentage minimum d’énergie renouvelable pour alimenter leurs datacenters et infrastructures IT. En cas d’appel d’offres, il est possible de définir précisément dans le cahier des charges les attendus en termes écologiques et favoriser les fournisseurs qui ont des certifications telles que l’ISO 50 001 et 14 001 sur la performance énergétique et environnementale, ISO 26000 sur la responsabilité sociétale des entreprises ou qui ont signé le Code of Conduct for Energy Efficiency in Data Centres
Par exemple, on peut sélectionner des fournisseurs qui adoptent des technologies qui répartissent la charge de calcul sur plusieurs datacenters, minimisant ainsi la surconsommation dans un seul centre et réduisant l’empreinte carbone. D’autres fournisseurs peuvent proposer des solutions novatrices. Par exemple, un hébergeur suisse (Infomaniak) récupère la chaleur dégagée par leur datacenter et l’intègre au réseau de chauffage urbain, permettant de chauffer des foyers et fournir de l’eau chaude toute l’année, de jour comme de nuit. Cela en fait un exemple de double usage innovant : le datacenter remplit à la fois ses fonctions de stockage et de calcul de données tout en participant à la production d’énergie thermique pour les habitants locaux.
A noter qu’il peut être intéressant de faire attention au Power Usage of Effectiveness (PUE) et Water Usage of Effectiveness (WUE) qui mesure le rendement d’un datacenter entre l’énergie et l’eau qu’il utilise par rapport aux équipements dont il est pourvu. Même si ce ne sont pas les seuls indicateurs, de bons PUE et WUE garantissent un datacenter qui dispose d’une consommation d’énergie et d’eau optimale.
Pousser à l’amélioration des calculs massifs via les clauses d’amélioration continue
L’un des principaux défis de l’IA réside dans l’optimisation des calculs massifs nécessaires pour le traitement de grandes quantités de données. Ces opérations sont particulièrement énergivores. En introduisant des clauses d’amélioration continue dans les contrats, il est possible de garantir que les fournisseurs s’engagent à optimiser l’efficacité énergétique des algorithmes et des infrastructures utilisées.
Pour cela, on peut prévoir dans une clause une réévaluation régulière de l’efficacité de ses algorithmes et des infrastructures et à mettre en œuvre des technologies durables et plus efficientes.
Entre autres, on peut également encourager l’adoption de technologies qui répartissent la charge de calcul sur plusieurs datacenters, minimisant ainsi la surconsommation dans un seul centre et réduisant l’empreinte carbone.
Enfin, il est possible d’exiger que le fournisseur mette un plan d’optimisation des infrastructures de calcul à chaque cycle contractuel pour garantir que celles-ci restent à la pointe de l’efficacité énergétique.
Garantir l’optimisation des ressources IT
Il est recommandé d’ajouter des audits énergétiques réguliers dans les contrats avec les fournisseurs, permettant de mesurer l’efficacité des serveurs, des centres de données et des algorithmes IA. Ces audits doivent s’appuyer sur des indicateurs de performance précis, tels que la consommation énergétique, la réduction des ressources inactives et la répartition des flux informatiques.
Cela peut se faire en intégrant des accords de niveau de service (SLA) qui incluent des critères de performance énergétique. Une façon innovante serait d’imaginer des SLA de limitation de la consommation d’énergie. Cela nécessite d’accepter des logiciels ou des équipements plus lents. On parlerait alors de “Slow IT”.
Encourager le fournisseur à aller vers l’économie circulaire via des clauses dédiées
Il s’agit de promouvoir l’économie circulaire dans le cycle de vie des équipements technologiques, notamment pour les serveurs en fin de vie.
En effet, l’impact principal des équipements se situant durant la phase de fabrication, il est primordial de prolonger au maximum leur durée de vie. Si le fournisseur ne peut pas utiliser un équipement aussi longtemps qu’il le faudrait, il est de sa responsabilité d’organiser sa deuxième vie.
De plus, les déchets électroniques générés en fin de vie des équipements posent des défis en matière de gestion et de recyclage, souvent aboutissant à une contamination des sols et des nappes phréatiques.
Pour encourager l’économie circulaire, il serait intéressant d’inclure dans les contrats des dispositions concernant le recyclage et la réutilisation des équipements informatiques ainsi que des plans de gestion des déchets électroniques afin de minimiser leur impact environnemental pour le matériel en fin de vie.
En somme, l’impact environnemental de l’intelligence artificielle est bien plus profond qu’il n’y paraît. Au-delà des émissions de gaz à effet de serre, la construction et l’exploitation des datacenters contribuent à la pollution des sols en raison de l’extraction intensive de minerais nécessaires à la fabrication des composants électroniques. L’utilisation massive d’eau pour le refroidissement des serveurs exerce également une pression sur les ressources hydriques locales, pouvant aggraver les problèmes de pénurie d’eau dans certaines régions. Ces enjeux soulignent l’importance d’adopter une approche plus responsable et durable dans le développement de l’IA. Il est essentiel que tous les acteurs impliqués prennent des mesures concrètes pour atténuer ces impacts, en intégrant des pratiques d’économie circulaire et en favorisant des technologies moins gourmandes en ressources. Seule une prise de conscience collective permettra de concilier innovation technologique et préservation de notre environnement.
