L’intelligence artificielle s’est imposée en quelques années comme un outil du quotidien dans les entreprises. Aide à la rédaction, analyse de documents, création de contenus… les usages se multiplient. Mais derrière cette efficacité apparente se cache un impact environnemental, social et éthique encore largement sous-estimé. Pour les responsables RSE et les dirigeants, l’enjeu est désormais clair : encadrer les usages de l’IA pour en faire un levier de performance durable, et non un nouveau facteur d’empreinte carbone.
©jonathan-kemper Unsplash
ChatGPT, Gemini, Midjourney ou encore les assistants intégrés aux suites bureautiques : l’IA générative n’est plus une curiosité technologique. Elle est devenue une véritable assistante de travail, parfois même un réflexe. Fin 2025, le cap du milliard d’utilisateurs mensuels de l’IA a été franchi, et près de 70 % des entreprises placent désormais l’IA au cœur de leur stratégie1.
Ce raz-de-marée pose une question essentielle pour les organisations engagées dans une démarche RSE : comment concilier innovation, efficacité opérationnelle et sobriété environnementale ? Comme pour d’autres usages numériques, il ne s’agit pas de bannir l’IA, mais de passer d’un usage automatique à un usage raisonné, cohérent avec les engagements de l’entreprise.
Comprendre l’impact réel de l’IA en entreprise
Une empreinte environnementale largement sous-estimée
Contrairement à une recherche sur un moteur classique, une requête d’IA générative ne se contente pas de chercher une information existante : elle la produit. Chaque mot, chaque image ou chaque ligne de code est générée à partir de calculs statistiques mobilisant des milliers de processeurs (GPU) fonctionnant à pleine puissance.
Résultat : l’empreinte environnementale de l’IA est significative. La consommation électrique liée aux data centers et à l’IA a doublé entre 2022 et 2026 et pourrait représenter près de 4 % de la consommation mondiale d’électricité d’ici 2027. À cela s’ajoute la consommation d’eau nécessaire au refroidissement des serveurs, estimée à plusieurs milliards de mètres cubes par an. Sur le plan carbone, une seule session de 10 à 15 requêtes peut générer autant d’émissions qu’un trajet de plusieurs kilomètres en voiture thermique.
Bref, des impacts invisibles à l’échelle individuelle, mais considérables à l’échelle d’une entreprise ou d’un parc d’utilisateurs.
👉 Utiliser l'IA en limitant ses impacts environnementaux
Des impacts sociaux et éthiques à ne pas négliger
L’IA ne pollue pas uniquement par ses émissions. Elle peut aussi « polluer » l’information : biais sexistes ou racistes, erreurs factuelles, sources inventées. L’IA générative reste une machine à probabilités, pas une encyclopédie fiable.
Elle repose également sur un travail humain largement invisible : des milliers de modérateurs et de travailleurs du clic, souvent sous-payés, chargés de trier, corriger ou annoter des données. Enfin, la question de la souveraineté et de la confidentialité des données est centrale : toute information confiée à une IA grand public peut potentiellement être réutilisée pour l’entraînement des modèles.
Pourquoi ces impacts concernent directement la stratégie RSE
Pour les entreprises, ces enjeux dépassent la simple question technologique. L’IA devient un nouveau périmètre du numérique responsable, au même titre que l’éco-conception des services numériques ou la gestion des équipements IT. mais c'est aussi un enjeu RH car beaucoup de salariés aujourd'hui craignent de reste “sur le bord de la route” s'ils n'intègrent pas suffisamment vite les nouveaux modes de travail engendrés par l'IA.
Ignorer son impact, enfin, c’est prendre le risque d’une incohérence entre discours RSE et pratiques réelles, voire d’un risque réputationnel ou réglementaire à moyen terme.
©igor-omilaev Unsplash
Donner un cadre clair à l’usage de l’IA en entreprise
Passer d’un usage individuel à une gouvernance collective
Dans de nombreuses organisations, l’IA s’est diffusée de manière informelle : chacun teste, explore, adopte ses propres outils. Si cette phase d’expérimentation est normale, elle atteint rapidement ses limites. Sans cadre, les risques se multiplient : surconsommation de ressources, fuite de données, usages non alignés avec la stratégie RSE.
Les directions RSE, IT, RH et métiers ont un rôle clé à jouer pour intégrer l’IA dans la gouvernance globale du numérique responsable.
La mise en place d’une charte d’usage de l’IA permet de poser des règles claires et partagées. Elle peut notamment préciser :
- les types d’usages autorisés ou déconseillés,
- les données qui ne doivent jamais être soumises à une IA,
- les principes de sobriété et de pertinence des usages,
- les exigences en matière d’éthique et de vérification des informations.
Des référentiels existent déjà, comme ceux autour de l’IA frugale, sur lesquels les entreprises peuvent s’appuyer pour structurer leur démarche.
👉 Kaba Impact peut vous accompagner dans la rédaction de vos chartes et documents de communication.
Mesurer pour piloter et progresser
Mesurer l’impact environnemental de l’IA reste complexe, les données évoluant rapidement. Des outils commencent néanmoins à émerger pour estimer les ordres de grandeur. Même imparfaite, la mesure permet de sensibiliser, de comparer les usages et d’inscrire l’IA dans une logique d’amélioration continue, en lien avec les indicateurs RSE existants.
Bonnes pratiques pour un usage raisonné et durable de l’IA
Voici quelques bonnes pratiques à intégrer dans cette charte et sur lesquelles former les salariés.
1. Utiliser l’IA uniquement quand sa valeur ajoutée est réelle
L’IA n’est pas toujours l’outil le plus pertinent. Pour une information simple ou factuelle (météo, actualité, définition), un moteur de recherche classique est souvent plus sobre et plus fiable. En revanche, l’IA prend tout son sens pour analyser des documents complexes, synthétiser des rapports ou aider à la résolution de problèmes.
Adapter l’outil à l’usage est l’un des leviers les plus efficaces pour réduire l’impact environnemental.
2. Réduire l’impact par quelques réflexes simples
Certaines bonnes pratiques, issues directement des usages terrain, permettent de limiter l’empreinte de l’IA :
- Rédiger des prompts plus efficaces pour limiter les échanges : être précis dès le premier message en détaillant le contexte, l'objectif, les attentes,.... Un prompt bien structuré évite de multiplier les itérations ("Refais-moi ça en plus court", "Ajoute ceci..."). Chaque message relance en effet un cycle de calcul complet.
- Choisir le bon outil : par exemple Gamma pour créer des présentations, MidJourney pour créer des images, Kling pour des vidéos, ChatGPT ou Mistral pour le textuel,... Certains outils ont aussi plusieurs versions, dont une version de base appelée "Lite" ou "Small" beaucoup moins gourmande en ressources que la version “Pro” et bien suffisante pour un résumé de réunion ou une correction.
- Éviter la génération d’images : Créer une seule image via IA peut consommer autant d'énergie que la recharge complète de votre smartphone.
- Supprimer les historiques de conversation une fois les projets terminés.
3. Former et responsabiliser les collaborateurs
Enfin, la clé d’un usage durable de l’IA réside dans la montée en compétences des équipes. Former les collaborateurs aux impacts environnementaux et sociaux de l’IA, mais aussi à son bon usage (pertinence, esprit critique, vérification des sources), permet de transformer un outil énergivore en levier de performance responsable.
Par ses impacts environnementaux et sociaux, l’IA devient un enjeu RSE à part entière dès lors qu’elle s’installe durablement dans les pratiques professionnelles. En donnant un cadre clair, en privilégiant la sobriété et en formant les équipes, les entreprises peuvent faire de l’IA un outil au service de leur performance globale et de leurs engagements environnementaux.
Chez Kaba Impact, ces enjeux sont intégrés dans les démarches d’accompagnement RSE, de formation et de structuration des politiques de numérique responsable. Parce qu’une IA vraiment responsable commence toujours par des usages éclairés.