Qonto intègre l'expertise comptable

Depuis des années, Qonto prend soin de sa collaboration avec les experts comptables. Cependant, le métier de ces derniers évoluant, notamment avec l'introduction de l'intelligence artificielle, la néo-banque acquiert ^[PDF] le spécialiste Acasi afin d'offrir sa propre solution « digitale » pour une partie de sa clientèle, demandeuse d'intégration.

La frontière entre le futur service proposé directement par Qonto au sein de sa plate-forme et celui de ses 10 000 partenaires actuels, dont elle ne voudrait pas apparaître comme une concurrente directe, risque d'être difficile à marquer mais l'évolution est inévitable puisqu'elle émane d'un besoin exprimé par ses utilisateurs, accoutumés à disposer de tout ce dont ils ont besoin pour gérer leur activité dans une application unique et qui souhaitent donc prolonger cette commodité pour leur comptabilité.

En parallèle, une profonde transformation est en cours dans ce domaine. Réservé à des professionnels agréés dont la mission traditionnelle comporte une majorité de tâches quasiment mécaniques, il devient une cible privilégiée pour l'IA. Pour des travailleurs indépendants ou de petites structures, un logiciel certifié devient aujourd'hui capable de prendre en charge l'essentiel – sinon la totalité – de leurs besoins en la matière. L'expertise humaine n'est alors plus requise que pour des demandes spécifiques.

Forte de ce constat, Qonto va donc inclure dans sa palette de fonctions – aux côtés des paiements, de l'encaissement, de la facturation, de la gestion de notes de frais, du suivi de trésorerie… – le produit en ligne d'Acasi et son équipe d'une trentaine de collaborateurs, justement dédiés aux freelances, et poursuivre de la sorte sa stratégie d'accompagnement des entreprises sur l'ensemble de leurs problématiques de pilotage, bien au-delà de son positionnement initial de banque du quotidien.

Avec cette logique, la jeune pousse s'inscrit dans une tendance généralisée parmi les nouveaux entrants, qui leur procure un avantage considérable par rapport aux établissements historiques. Même lorsque ces derniers développent des offres pour les TPE, notamment avec des promesses de personnalisation, ils ne parviennent pas à prendre en considération les attentes très particulières de leur audience, à savoir leur recherche du fournisseur qui les soulage de toutes leurs corvées administratives.

AmEx ajoute ses points dans Apple Pay

Les temps sont probablement difficiles pour American Express, entre la pression qu'exercent les nouveaux mécanismes de financement de la consommation sur le modèle de la carte de crédit et les programmes de récompense simplifiés en comparaison de son approche historique par « points ». Un ajout dans Apple Pay tente de réduire l'écart.

Quand, aujourd'hui, tous les acteurs des paiements, au sens large, choisissent plutôt des solutions de type « cashback », c'est-à-dire un reversement direct d'une partie des dépenses afin de fidéliser leurs utilisateurs, il faut admettre que le principe – auquel s'accroche fermement American Express – des points accumulés sur des achats éligibles, à convertir ensuite en primes, induit des frictions notables dans l'expérience client (qui faisaient probablement partie du dispositif par conception).

Dans le but d'éliminer un peu de cet inconvénient, l'entreprise propose donc maintenant aux adeptes d'Apple Pay de transformer directement leurs avantages acquis en dollars sonnants et trébuchants, déductibles « instantanément » d'un paiement (uniquement en ligne, semble-t-il). Pour ce faire, il leur faudra sélectionner une option dédiée (pas de sélection par défaut !), choisir leur carte AmEx, préciser le recours aux « points », puis, enfin, spécifier le nombre de ceux-ci à imputer, avant de valider la transaction.

Le parcours est pour le moins alambiqué… et risque de frustrer des mobinautes accoutumés à plus de fluidité et de transparence dans leurs actes du quotidien… même s'il représente un progrès par rapport aux méthodes anciennes exigeant d'anticiper la conversion des « points ». En d'autres termes, American Express se contente ici d'apporter une demie-réponse à une attente critique de ses usagers et, incidemment, je m'étonne qu'Apple, partie prenante du projet, ait accepté un tel compromis.

Voilà une illustration typique de la paralysie qui saisit une organisation jusque là performante face à une rupture majeure dans son écosystème. Elle se trouve dans l'incapacité de remettre radicalement en cause le moteur de son succès depuis plus d'un demi-siècle (en dépit de l'introduction d'un produit assorti de « cashback »), quitte à ignorer les attentes de son audience, et, encore plus, les évolutions dans leurs comportements. Sans prise de conscience de ces changements, elle continuera à voir ses clients préférer les acteurs émergents, qui, désormais, les comprennent mieux.

L'IA bientôt plus coûteuse que les développeurs

Selon le cabinet Gartner, entre les priorités incontrôlées des utilisateurs et l'évolution des modèles économiques des fournisseurs, le recours aux plates-formes d'intelligence artificielle pour la programmation informatique pourrait bientôt coûter plus cher aux entreprises que le salaire moyen de leurs développeurs… et ne plus être rentable.

Il s'agit d'un des cas d'usage de l'IA générative les plus matures et les plus populaires, dans tous les secteurs d'activité, qui a même conduit à des vagues de licenciement massives : confier à ces outils l'écriture du code, soit dans sa totalité soit pour ses parties les plus routinières, permet d'accélérer drastiquement la création d'applications… même si des défauts de qualité peuvent survenir. Or, jusqu'à maintenant, la facture correspondante est peu surveillée, ce qui pourrait devenir un sérieux problème.

En effet, les analystes notent que, en parallèle de cette croissance phénoménale de l'adoption, les solutions mises en œuvre évoluent progressivement d'un modèle économique basé sur le nombre d'utilisateurs à une nouvelle approche par « token » (c'est-à-dire l'unité d'information traitée en entrée et en sortie des moteurs d'IA), qui reflète directement le niveau de sollicitation du produit. Par exemple, les derniers modèles d'Anthropic sont accessibles à un prix public de 10 à 50 dollars par million).

Pour les directions financières, le changement de référence induit un coût variable présentant une de ces caractéristiques qu'ils redoutent : l'imprévisibilité. Car, bien que le critère de mesure paraisse relativement objectif et quantifiable, il s'avère que, dans la pratique, il est totalement impossible d'évaluer a priori, et donc de prédire, la consommation de « tokens » de chaque développeur. Les paramètres à prendre en compte sont trop complexes et dépendent en outre des comportements individuels.

Avec les habitudes déjà acquises, le danger est immense d'assister à une explosion des dépenses et il sera illusoire d'espérer une auto-discipline de la part des principaux intéressés, qui sont préoccupés par leur confort, leur vélocité et leur efficacité et non par la note pour leur employeur. Dans des organisations qui, pour la plupart, n'ont pas encore mis en place d'indicateurs formels de mesure de la rentabilité de leurs investissements dans l'intelligence artificielle, l'opacité peut devenir tragique.

En guise de palliatif (plutôt que de véritable solution), Gartner suggère de définir un cadre rigoureux à l'intention des équipes de production logicielle. En premier lieu, il doit spécifier des règles quant aux conditions de recours à l'IA pour les différentes tâches des collaborateurs et préciser les catégories de modèle acceptables selon leur difficulté (en privilégiant les moins onéreux). Ensuite, dans le prolongement des initiatives de promotion de l'éco-conception (en n'oubliant pas que l'enjeu environnemental de l'IA est également critique), une formation au « bon » usage des tokens sera impérative. Enfin, l'instauration d'une gouvernance et d'un pilotage spécifiques devient urgente.

Sumeria protège aussi les IBAN

Ce n'est certainement pas une solution miracle contre la fraude, mais la dernière nouveauté proposée par Sumeria afin de protéger les coordonnées bancaires représente un de ces petits plus qui procurera un peu de tranquillité d'esprit à ses clients, tandis qu'ils se sentent menacés de toutes parts, notamment du côté de leurs économies.

Pour les consommateurs, le piratage dont a été victime l'opérateur de téléphonie Free en 2024 a agi, de manière plus ou moins rationnelle, comme un révélateur du danger auquel est exposé leur IBAN (l'identité du compte bancaire) alors qu'ils le partagent sans retenue, auprès de leurs fournisseurs de services pour le règlement des factures, bien sûr, mais également avec leurs proches, pour toutes sortes de transactions du quotidien, ou avec des inconnus, par exemple lors d'une vente d'un objet d'occasion.

Dans ces derniers cas, se pose inévitablement la question de la sécurité : que se passe-t-il si j'ai affaire à une personne malintentionnée ou, plus couramment, si un de mes correspondants laisse traîner ces informations au vu de tous ? La réponse pragmatique est que le risque d'abus est faible, puisque, d'une part, un éventuel escroc laisserait des traces s'il réalisait un prélèvement sur ce compte et, d'autre part, et surtout, les victimes disposent d'un délai confortable pour réclamer un remboursement.

Mais parce qu'il vaut mieux prévenir que guérir, c'est-à-dire que tout le monde préfèrera ne pas s'exposer à ces désagréments (y compris les conséquences indirectes d'un débit imprévu sur le budget) plutôt que de devoir déposer une réclamation et attendre une régularisation, Sumeria permet désormais d'associer deux IBAN distincts à chaque compte : aux côtés de la référence classique, qui autorise à la fois les prélèvements et les encaissements, le deuxième n'est utilisable que pour la réception de fonds.

Dans tous les cas où un client souhaite transmettre ses coordonnées de paiement à un tiers pour collecter un paiement, il lui suffira donc de choisir ce deuxième IBAN, dit « One Way », et il aura alors la garantie que celui-ci ne pourra jamais être exploité à des fins malhonnêtes. Notons que l'option est disponible non seulement pour le compte principal mais également pour les « enveloppes » de réserve éventuellement configurées (l'usage de son IBAN étant alors par essence presque exclusivement réservé aux provisions).

Voilà une initiative simple, qui ne prétend pas transformer radicalement la banque, mais qui œuvre directement au bien-être des clients de Sumeria. Cependant, outre cette préoccupation vis-à-vis des attentes de son audience, il me semble utile de souligner combien l'approche retenue relève du bon sens et mériterait d'être répliquée par l'ensemble de l'industrie : la première règle de la sécurité consiste à ne toujours partager que l'information strictement nécessaire à l'interaction considérée. Restreindre le périmètre d'action d'un IBAN pour percevoir des fonds en fait naturellement partie.

Revolut crée son propre modèle de fondation IA

Au lieu de s'appuyer, comme tout le monde (ou presque), sur des produits génériques, fournis par les leaders du marché, pour ses applications d'intelligence artificielle, Revolut a choisi de développer son propre modèle de fondation, avec un double objectif de meilleure contextualisation des références et de mutualisation de son socle.

Avec le temps et ses vagues technologiques successives, les institutions financières font actuellement vivre en parallèle deux grandes catégories de projets capitalisant sur le traitement avancé de l'information : d'un côté, la première génération de science des données (et d'apprentissage automatique), en général entièrement mise au point en interne, et, de l'autre, le recours aux désormais incontournables solutions d'IA générative fournies par des tiers, ensuite déclinées sur des cas d'usage spécifiques.

Pour les équipes de Revolut, les deux options présentaient des défauts gênants. L'approche historique repose habituellement sur une processus autonome, dans laquelle chaque application extrait les données requises, réalise sa phase d'entraînement, puis gère son cycle de vie. Avec les outils modernes, le problème est d'un autre ordre : leur pré-entraînement absorbe un gisement gigantesque d'information… mais celui-ci étant générique, il perd de son efficacité lorsqu'il doit opérer sur un domaine bancaire pointu.

Leur réponse consiste à développer un modèle de fondation dédié, alimenté uniquement par le patrimoine de la jeune pousse, à savoir les enregistrements de quelques 26 millions de clients dans 111 pays et les 24 milliards d'événements qu'ils ont générés au fil de 28 mois d'historique de leur relation (correspondant à plus de 200 milliards de « tokens »). Une de ses particularités les plus importantes, par rapport à des équivalents plus standards, réside dans l'exploitation de la temporalité des transactions.

L'utilisation de ce socle, baptisé PRAGMA, est maintenant généralisée à tous les projets concernés par l'analyse de données. Chacun dérive sa version, actualisée régulièrement, pour l'entraînement sur un problème précis lors d'une expérimentation, pour un ajustement fin des paramètres… Les configurations personnalisées, plus ou moins complètes, permettent alors aussi bien de concevoir des modèles d'inférence à faible temps de réponse que des solutions prédictives visant une fiabilité maximale.

D'ores et déjà mis en œuvre par les équipes en charge des risques, de la lutte contre la fraude, du marketing, des produits… PRAGMA affiche des résultats significatifs par rapport à la démarche traditionnelle antérieure, non seulement en termes de vélocité de développement (3 à 5 fois supérieure, grâce au socle commun) mais également de performance et de qualité (en particulier sur la détection de fraude). À l'avenir, outre des cas d'usage additionnels (par exemple l'évaluation de la valeur des clients à long terme ou une interface applicative qui s'adapte au comportement de l'utilisateur), Revolut veut aussi enrichir sa plate-forme et renforcer ainsi son avantage concurrentiel.

NatWest forme à l'éthique de l'IA

Depuis plusieurs mois, la déferlante de l'intelligence artificielle générative dans les institutions financières entraîne dans son sillage la mise en place de campagnes de formation à l'intention de leurs collaborateurs. NatWest en arrive maintenant à un deuxième niveau de sensibilisation, focalisé sur les considérations éthiques du sujet.

Après des débuts hésitants, les banques déploient désormais massivement des outils d'IA afin de renforcer l'efficacité et la productivité de leurs employés… et ces derniers s'en emparent sans réserves, pour la plupart. Mais, avec des usages concernant de plus en plus des domaines sensibles, notamment dans des interactions avec les clients, les risques s'accroissent et les protections technologiques mises en œuvre ne peuvent suffire à les contenir. Le facteur humain doit impérativement être pris en compte.

L'objectif du programme pédagogique de NatWest vise donc à ajouter aux compétences opérationnelles acquises avec les cursus initiaux (et l'expérience pratique) une indispensable dimension morale, afin de garantir une utilisation responsable des services déployés. Il s'agit en particulier d'éviter en toute circonstance des décisions inéquitables ou entachées de biais, susceptibles d'affecter la confiance, sans même évoquer les éventuelles conséquences juridiques de dérives incontrôlées.

Construit en collaboration avec l'université d'Edinburgh, le dispositif, d'abord expérimenté avec un petite centaine de cobayes, comportera huit modules (dont le développement va se poursuivre jusqu'au mois d'octobre). Il sera accessible à la totalité des 60 000 salariés de l'établissement sous la forme de cours en ligne complétés par une session d'une demie journée en groupe pour des exercices d'immersion avec des cas pratiques. Les élèves devront compter 2 à 3 mois afin de terminer le parcours.

Au-delà de l'IA, et de la gestion des données également comprise dans son périmètre, la formation étant alignée avec le code de conduite de l'entreprise, elle est en mesure d'offrir aux collaborateurs un aperçu sur les valeurs qu'ils sont censés défendre au quotidien : la transparence et la protection absolue de la vie privée, l'accompagnement éclairé des clients et la capacité à expliquer dans un langage compréhensible les choix présentés, le pouvoir humain sur la machine (au moins de contrôle) et la prise en compte des impacts sociaux et environnementaux des actions engagées…

Cet aspect est d'autant plus important que l'industrie a tendance à considérer les enjeux éthiques, entre autres en ce qu'ils s'appliquent à leurs employés, d'un point de vue essentiellement réglementaire. Avec l'intelligence artificielle, ce dernier introduit des contraintes spécifiques – la lutte contre les biais en fournit une illustration évidente – qui encouragent une déclinaison beaucoup plus pragmatique. La diffusion d'une culture de responsabilité vis-à-vis des clients et de la société pourrait ainsi en bénéficier…

NAB Nexus coordonne la protection des clients

Décidément, la lutte contre les cyber-malversations de toutes sortes devient la principale préoccupation des institutions financières face à la prolifération d'attaques, de plus en plus sophistiquées grâce à l'intelligence artificielle. NAB met ainsi sur pied une structure pluridisciplinaire de réponse, active 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

Le volume et la dangerosité des menaces qui pèsent sur les finances des consommateurs et des entreprises reste bien sûr un problème crucial pour les équipes des banques mais, désormais, la capacité à rapidement détecter leur apparition et leurs mutations puis organiser une riposte devient de plus en plus critique afin d'en contenir les impacts. C'est pourquoi la banque australienne remet aujourd'hui en question les méthodes traditionnelles, qui semblent atteindre leurs limites.

Son NAB Nexus, chargé de la surveillance et de la défense contre la fraude, les escroqueries, les cyber-attaques…, est donc opérationnel toute l'année sans interruption. Mais, plus important, il rassemble au sein d'une même structure toutes les parties prenantes du sujet – spécialistes informatiques, experts de sécurité (y compris physique), équipes de lutte anti-fraude, professionnels des paiements… – dans le but d'encourager la collaboration et de la sorte améliorer la performance du dispositif.

Le raisonnement sous-jacent est simple et de bon sens : les attaques visant le secteur financier actuellement sont fréquemment multi-facettes et ne peuvent donc plus être considérées isolément par tel ou tel département de la banque sous peine de n'en traiter qu'une partie et d'en négliger, potentiellement, les aspects les plus dangereux. Ce n'est que par un partage constant et fluide d'informations que toutes les dimensions d'un incident peuvent être analysées conjointement et dans les meilleurs délais.

La communication officielle de NAB ne l'évoque pas mais l'impératif de dialogue devrait certainement dépasser les seules entités responsables de la protection de l'établissement ou de ses clients. Il mérite aussi d'inclure les personnels de première ligne, conseillers en agence ou téléopérateurs des centres d'appel. Il est évidemment impossible de les embarquer dans leur ensemble mais, a minima, il faudrait envisager de désigner un interlocuteur dédié, préalablement formé à son rôle d'intermédiaire.

L'initiative est probablement coûteuse mais les banques ont-elles vraiment le choix en 2026 ? Les solutions purement technologiques, notamment à base d'IA, sont certes extrêmement utiles mais elles ne peuvent entièrement remplacer les compétences humaines, en particulier lorsqu'il s'agit de rapprocher et corréler des événements disparates. Dans ces conditions, le NAB Nexus à toutes les chances de préfigurer le standard de la lutte contre la cyber-criminalité pour les années à venir.

Le plan anti-canicule de Metro Bank

La canicule, qui sévit ces jours-ci autant en Angleterre que sur le continent, fournit une opportunité à Metro Bank de renforcer son message d'établissement ancré dans sa communauté locale. En effet, la totalité de ses 78 points de vente sur le territoire sont ouverts tout l'été aux visiteurs, clients ou non, éprouvant le besoin de se rafraîchir.

L'opération restera active jusqu'au premier septembre prochain et, pour sa composante londonienne, elle s'inscrit dans une initiative globale des autorités. Concrètement, elle permet à n'importe qui d'entrer dans une agence de la banque pendant ses heures d'ouverture normales (hélas réduites à la tranche classique de 9:00 à 17:00, en général), de profiter de sa climatisation dans un espace dédié, équipé de sièges, et d'accéder à de l'eau potable. Le tout gratuitement et sans engagement, bien entendu.

La démarche a de nombreuses vertus. Outre celle que Metro Bank met en avant, relative à sa présence active dans les écosystèmes où elle est implantée, il faut probablement citer, toujours dans une logique d'intérêt général, l'utilisation à bon escient de locaux relativement peu fréquentés (non seulement au vu de la baisse de trafic généralisée mais également de son pic durant la période des vacances). Et ces visites inopinées pourraient procurer une occasion d'enrôler quelques nouveaux clients.

Les banques du monde entier s'efforcent depuis des années de ré-inventer le modèle et la mission de leurs réseaux physiques, par exemple en les transformant en cafés, en lieux d'exposition, en bureaux et salles de réunion partagés… ou en y organisant des formations, conférences… Pourquoi ? Elles tiennent à préserver leur différenciation par rapport aux acteurs 100% « digitaux » mais leurs agences, de plus en plus réservées aux interactions à forte valeur ajoutée (par opposition aux opérations courantes), accueillent automatiquement moins de clients. Peut-être la solution pour y maintenir un peu d'animation consiste-t-elle donc à en faire des espaces semi-publics…

La gestion de patrimoine en mutation

Au sein de l'univers bancaire, on peut facilement croire que la gestion de patrimoine est (quasiment) immuable. Pas du tout. Une enquête de McKinsey auprès de clients européens révèle cinq profonds changements dans leurs attentes… et il est loin d'être seulement question de « digitalisation » de la relation ou d'intelligence artificielle.

1. La prudence. La tendance est identique pour les trois segments considérés par l'étude – par niveau de patrimoine croissant, clients aisés, privés et fortunés – et elle marque un revirement fondamental par rapport aux habitudes du passé : la recherche de performance à tout prix cède la place à une attitude plus mesurée, avec une prise en compte du profil de risque dans les choix d'investissement. La baisse sensible du nombre de répondants se décrivant comme offensifs reflète aussi ce mouvement.

2. L'évolution de la confiance. Signe des temps et de la maturité, les réticences vis-à-vis des « robots-conseillers » s'estompent nettement dans toutes les catégories de consommateurs (étonnamment, elles sont moindres chez les plus nantis) et le principal reproche qui leur reste adressé concerne le manque de personnalisation des recommandations. En parallèle, le recours à l'intelligence artificielle commence à être accepté, mais plutôt comme outil au service du conseiller qu'en facteur d'autonomie.

3. Extension du périmètre. Voilà certainement le résultat le plus disruptif pour l'industrie, puisqu'il s'agit d'une sorte de remise en cause du rôle des boutiques de gestion de patrimoine. En effet, leurs clients, dans une proportion qui ne peut plus être ignorée et qui croît avec leur fortune, demandent à être accompagnés dans d'autres dimensions de leur existence que leurs seuls portefeuilles, surtout dans le long terme. Sont évoqués le choix d'une résidence, l'assistance aux proches, les grandes transitions de vie…

4. La fin de la standardisation. J'avoue que l'idée que les établissements déclinent les mêmes solutions pour les trois grands groupes de clients me surprend mais, quoi qu'il en soit, il devient désormais clair que les besoins divergent tellement, par exemple sur les supports préférés ou sur les canaux d'interaction, qu'il n'est plus possible d'appliquer les mêmes recettes à tous. Je soupçonne cependant que les exigences de personnalisation imposent une analyse beaucoup plus fine, sinon entièrement individualisée.

5. La pression sur la fidélité. Entre les préoccupations vis-à-vis des frais et les envies de services complémentaires – autour de la santé et du bien-être, de promotions sur des marques populaires, d'éducation financière… –, les sondés se déclarent prêts à succomber aux sirènes de la concurrence, surtout quand celle-ci les sollicite directement tandis qu'ils sont parfois déçus par leur fournisseur (notamment quand il ne les contacte pas lors d'événements géopolitiques majeurs tels qu'en regorge l'actualité).

Comment réagir ? La réponse semble naturelle… et serait, à mon sens, applicable à tous les métiers de la banque. Il s'agit de construire un modèle hybride, combinant relation humaine, plate-forme « digitale » et IA, avec une capacité d'ajustement sur mesure, selon les préférences et le contexte de chaque client. D'autre part, il faut impérativement réviser les principes du conseil, pour prendre en compte ses grands objectifs de vie, l'aligner avec ses nouvelles exigences (y compris sur les valeurs personnelles, telles que l'écologie) et renforcer un engagement proactif. Au travail !

Une alliance pour évaluer l'empreinte de l'IA

Alors que les Nations Unies exprimaient récemment des inquiétudes sur l'empreinte environnementale de l'intelligence artificielle, un groupe de grandes entreprises françaises mené par Axa, Engie, Publicis et La Poste annonçaient à VivaTech le lancement de l'Alliance GenAI FootPrint pour, a minima, la création d'un outil de mesure fiable.

Les constats que partagent l'organisation internationale sont en effet préoccupants et soulignent le peu de cas qui est fait aujourd'hui d'un problème qui s'aggrave à une vitesse alarmante. Si les projections des usages massifs actuels de l'IA et de la consommation d'énergie associée – estimée à 945 TWh annuels à l'horizon de 2030 (l'équivalent des 650 millions d'habitants du Pakistan, du Bangladesh et du Nigeria) – sont connues, le rapport s'attarde aussi sur ce qui n'est pas mesuré aujourd'hui.

Première anomalie, la plupart des bilans énergétiques du secteur se concentrent sur les coûts de l'entraînement des modèles. Or l'étude révèle que celui-ci ne représente, en moyenne, que 10 à 20% de la facture d'électricité, les usages quotidiens des plates-formes étant infiniment plus gourmands… du simple fait de leur popularité : une seule d'entre elle traiterait ainsi 2,5 milliards d'interrogations par jour, à rapprocher des quelques 8,5 milliards de recherches sur le moteur de Google, bien moins énergivore.

Autre angle mort de l'équation, les centres informatiques sont des gouffres en eau, à tel point que, à la même échéance de la fin de la décennie, ils pourraient atteindre le niveau des besoins domestiques d'environ 1,3 milliards de terriens, sans compter les déperditions en amont, notamment dans la chaîne de production d'électricité. Enfin, il reste deux domaines d'impacts presque totalement ignorés : l'artificialisation des terrains réquisitionnés pour ces installations et la prolifération des déchets électroniques.

Dans ces conditions, l'instrument de mesure promis par l'Alliance GenAI FootPrint est bienvenu, d'autant plus qu'elle se fixe pour objectif de le distribuer sous licence libre et de le mettre à la disposition des acteurs de tous secteurs désireux de surveiller leur impact environnemental. Combinant des méthodes de calcul scientifiques dûment validées, il vise à fournir une évaluation précise des émissions de gaz à effet de serre générées par les différentes mises en œuvre de l'intelligence artificielle générative.

Naturellement, le parallèle avec les travaux des Nations Unies donne immédiatement à comprendre l'étendue du chemin qui reste à parcourir pour intégrer toutes les dimensions du sujet au sein du projet qui, apparemment, ne considère à ce stade que les conséquences de la consommation énergétique de l'IA. Espérons que des itérations ultérieures prendront en charge les problématiques d'usage de l'eau, particulièrement sensibles à l'échelle planétaire, sinon les autres volets, plus difficiles à quantifier.