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L'impact en eau, énergie, matériaux : l'exemple de Mistral IA (Le Chat)

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L'impact en eau, énergie, matériaux : l'exemple de Mistral IA (Le Chat)

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Cas concret : étude réalisée par Mistral (le Chat), l’ADEME & Carbone 4 (Marc Jancovici) :

La phase d'entraînement des modèles est de loin la + impactante (85,5% des émissions de gaz à effet de serre & 91% de la consommation d'eau).

L'impact matériel provient principalement de la fabrication des serveurs (61%).

La génération d'une page de texte est équivalente au visionnage de 10 sec en streaming.

+ le modèle utilisé est grand, + grande est son empreinte environnementale

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Our contribution to a global environmental standard for AI | Mistral AI

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At Mistral AI, our mission is to bring artificial intelligence in everyone’s hands. For this purpose, we have consistently advocated for openness in AI, with a unique focus on empowering organizations that want to own their AI future.

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Introduction: notre réflexion sur les enjeux de l'IA pour les formateurs

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Introduction: notre réflexion sur les enjeux de l'IA pour les formateurs

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Ce padlet est une synthèse des échanges entres des formateurs pro & bénévoles lors de 2 cycles formation-action autour de l’IA animés en 2025 par Aurore Barrot avec le CRIA 74, et DocEnStock, et le CRIA PACA.

Ces groupes de travail avaient pour double objectif une montée en compétences technique et pédagogique relative à l’utilisation des outils d’IA génératives par les formateurs FLE, Alpha, illettrisme, ainsi que la construction collective d’une posture et d’un discours donnant un premier cadre déontologique et méthodologique à ces usages.

Légende:

- nos productions dans les vignettes jaunes

- les ressources de base que nous vous conseillons sont en vert

- les ressources clés pour être calés sont en rouge

- les podcasts & docu vidéos sont en violet

- si vous souhaitez approfondir, consultez les vignettes blanches

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Le bénéfice et l'intérêt du prompt A.C.T.I.F

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Le bénéfice et l'intérêt du prompt A.C.T.I.F

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Episode de 10mn du podcast "Bienvenue en terre digitale" pour comprendre en quoi consiste la technique du prompt A.C.T.I.F.

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Dans cet épisode, Clément présente un outil peu connu de nos jours : ChatGPT. Plus que l'outil, il y présente une méthode de prompting spécifique : la méthode ACTIF.

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S'approprier le modèle de prompt A.C.T.I.F.

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S'approprier le modèle de prompt A.C.T.I.F.

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Lisez la présentation générale ici: https://blog.numedu.org/le-modele-de-prompt-a%C2%B7c%C2%B7t%C2%B7i%C2%B7f%C2%B7/

Puis découvrez des exemples de prompts A.C.T.I.F. pour les enseignants, entraînez-vous dans le bac-à-sable (playground ou assistant ChatGPT)

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ChatGPT: "une machine qui produit du texte à partir du langage humain"

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ChatGPT: "une machine qui produit du texte à partir du langage humain"

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Un épisode audio du podcast "Le code a changé" sur France Inter pour regarder un outil basé sur un modèle de langage pour ce qu'il est:" Une machine mathématique qui se nourrit du langage humain et qui donne à lire du langage humain"

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Et puis voici que début mai, est paru un livre qui s'intitule "ChatGPT et nous". Ce que le titre ne dit pas, et qui fait toute l'originalité de ce livre, c'est que son auteur est un littéraire. Un très respectable directeur de recherche au CNRS, du nom d'Alexandre Gefen, qui officie au Centre d'études de la langue et de la littérature française. Mais il se trouve qu'Alexandre Gefen s'intéresse depuis longtemps au numérique, il code en plusieurs langages, dès 1999 il a créé le site Fabula.org - dédié à la recherche littéraire -, il dirige des thèses qui portent sur ces questions, et suis depuis longtemps ce qui se fait dans ce champ vaste qu'on appelle les humanités numériques...

Là j'ai compris que c'est exactement ce que je cherchais depuis novembre, depuis que ChatGPT a fait irruption dans nos vies, que des millions de gens se sont mis à converser chaque jour avec ce programme, que tout le monde s'est mis à se poser des questions sur les progrès réalisés par l'IA. Je cherchais quelqu'un qui sache comment marchent ces IA génératives, mais qui regarde aussi GPT pour ce qu'il est : une machine qui produit du texte. Une machine mathématique qui se nourrit du langage humain et qui donne à lire du langage humain.

Faut-il avoir peur de l'IA ?

Parce qu'au fond, beaucoup de ces questions qu'on se pose avec angoisse au sujet de l'IA - est-ce que ces machines pensent ? Est-ce que ces machines connaissent le monde mieux que nous ? Est-ce qu'elles sont capables de créer ? Est-ce qu'elles vont nous remplacer y compris dans des tâches qu'on croyait proprement humaines ? - eh ben la plupart de ces questions sont liées au langage. Et d'ailleurs, si on y regarde bien, les métiers qui sont directement menacés par les performances de GPT - depuis l'écriture de communiqué de presse, jusqu'à la programmation informatique, en passant par le sous-titrage - sont des métiers qui ont à voir directement avec le langage. Si on est ébéniste ou assistante maternelle, on est encore peinard pour quelque temps.

C'est donc avec cette idée en tête que j'ai demandé à Alexandre Gefen de venir un moment dans les studios de Radio France : comment un spécialiste de la littérature et de son histoire regarde ces machines textuelles avec lesquelles nous allons devoir vivre ?

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Dans l'épisode précédent, qui traitait de toute autre chose, Xavier de La Porte avait émis en passant l'hypothèse que la littérature nous avait préparés à ChatGPT. Il faut reconnaître que ça ne reposait pas sur grand-chose.

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Un jeu de carte proposé par Café IA pour s'initier aux enjeux des IA pour l'environnement

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Un jeu de carte proposé par Café IA pour s'initier aux enjeux des IA pour l'environnement

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Source: https://cafeia.org/20-cartes-pour-aborder-limpact-energetique-de-lia/

Téléchargez le jeu de cartes ici: https://cafeia.org/wp-content/uploads/2025/06/20-Cartes-Impact-Energetique-IAG-Vivatech-25-Edit.pdf

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Une synthèse fiable et complète de la question réalisée par Café IA et ses partenaires institutionnels.

Source: https://cafeia.org/ia-et-environnement/

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Un court livre pdf réalisé par Caroline Ponticelli

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Livret [I]A l'essentiel ! | Caroline Ponticelli | 76 comments

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🚀 Le livret [I]A l’essentiel est là ! Toutes mes fiches pratiques “[I]A l’essentiel” sont désormais regroupées dans un livret dédié « [I]A l’essentiel ».
Né de l’envie de rendre l’intelligence artificielle accessible à tous, ce projet devient aujourd’hui une ressource complète pour explorer l’IA de manière progressive et concrète. ✨ À l’intérieur, découvrez des fiches inédites (!) :
🛠️ Des notions pour bien débuter !
🎯 3 types d’apprentissage automatique
🚀 Vers le prompt engineering
💡 Vers un prompt plus efficace #2
🤖 Quelques [I]Anecdotes amusantes
📖 “Gloss[AI]re” : Parlez IA couramment ! 💡 Et, retrouvez les fiches précédentes :
📆 IA : quelques dates clés
⚙️ Fonctionnement d’une IA générative
⚠️ IA : des réflexes à adopter
🛠️ Focus sur 4 outils IA gratuits
📱 5 applications IA gratuites pour smartphone
🧠 Vers un prompt plus efficace #1
🎲 Jeu : Vocabul[AI]re + solutions Ce livret est évolutif et je proposerai prochainement de nouvelles fiches☺️ Merci à celles et ceux qui me soutiennent dans cette aventure ! 🙏 #IA #FichesPratiques #IntelligenceArtificielle #Livret #[I]A_l_essentiel | 76 comments on LinkedIn

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Une synthèse fiable et complète de la question réalisée par Café IA et ses partenaires institutionnels.

Source: https://cafeia.org/ia-et-information/

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Les risques des contenus bas de gamme générés automatiquement par IA

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Les risques des contenus bas de gamme générés automatiquement par IA

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Documentaire ARTE 2025:

Vous y découvrirez le terme de "slop" ("bouillie") utilisé pour nommer le flot de contenus bas de gamme et potentiellement faux généré par IA qui inonde déjà internet.

Et le coût humain des petites mains qui gèrent l'alimentation des bases de données...

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L’IA va-t-elle tuer Internet ? - Regarder le documentaire complet | ARTE

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Envahi par un flot de bots, d’images et de vidéos générés par l’intelligence artificielle, Internet croule aujourd’hui sous les contenus synthétiques sans intérêt. Quel avenir attend le Web à l’ère de l’IA ?

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Comment en sommes-nous arrivés à normaliser le fait de converser avec des machines ?

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Comment en sommes-nous arrivés à normaliser le fait de converser avec des machines ?

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2 épisodes audios de 45mn du podcast "Le code a changé" sur France Inter, à écouter pour mieux comprendre comprendre l'émergence actuelle des IA génératives, comment on en est arrivé là et, éventuellement, jusqu’où ça peut aller ?

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Une histoire d’interruption : épisode 1/2 du podcast Humains-machines : nos langues entremêlées | Radio France

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AUDIO • Humains-machines : nos langues entremêlées, épisode 1/2 : Une histoire d’interruption. Une série inédite proposée par France Inter. Écoutez Le code a changé, et découvrez nos podcasts en ligne.

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Etude du MIT sur les effets du recours à une IA dans le processus de rédaction.

Principaux résultats:

réduction de la connectivité cérébrale dans le groupe utilisant un LLM (une IA générative conversationnelle type ChatGPT)

absence totale de citations correctes de mémoire (sans avoir l'écrit sous les yeux) de sa propre production assistée par IA dans le groupe LLM

diminution globale du sentiment d’agentivité cognitive, même si certains usagers considèrent être co-auteur d'une production humain-IA a(concept d’hypnocratie: un nouveau dispositif d’écriture assumant pleinement et construisant à partir de l’apport de l'IA dans le processus de rédaction)/

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Dans un important preprint de 206 pages publié par le MIT Media Lab, Nataliya Kosmyna et ses co-auteurs (disponible intégralement à ce lien) présentent pour la première fois de manière aussi précise les effets de l'utilisation des modèles de langage (LLM) comme ChatGPT sur le cerveau humain.

1 - Une étude qualitative : méthodologie d'un dispositif expérimental inédit

Dans leur expérience menée au MIT pendant plusieurs mois, les chercheurs ont examiné l'effort cognitif induit par trois modes de rédaction d'un essai pour l'examen d'entrée à l'université aux États-Unis (SAT) et étudié l'activité cognitive de trois groupes distincts en regardant chez chacun d'eux les mêmes indicateurs.

un premier groupe rédigeait sans aucune aide (brain-only) ;

un second avec un moteur de recherche classique (un Search Engine comme Google)

un troisième avec le modèle de langage de ChatGPT (LLM).

54 volontaires recrutés par le MIT Media Lab ont ainsi réalisé trois sessions espacées sur quatre mois.

Chaque session consistait à rédiger, en vingt minutes, un essai répondant à l'un des neuf sujets fournis, à raison de trois sujets différents par session.

Ces trois sessions ont permis aux chercheurs de dégager les différences dans l'activité du cerveau en termes d'activité cognitive, de type d'effort mobilisé - en comparant quelles zones du cerveau sont les plus mobilisées - et les incidences comportementales induites par l'usage d'un moteur de recherche ou d'un LLM - comme la capacité à citer son travail, à considérer son essai comme le sien et à penser de manière critique.

Mais l'expérience a également cherché à comprendre, dans les mêmes conditions de rédaction, l'effet que pouvait avoir l'utilisation d'un LLM - en l'occurrence ChatGPT - dans le temps.

Afin de produire des métriques de comparaison, 18 des volontaires du MIT sont revenus pour une quatrième session croisée, où l'objectif était d'analyser les modifications de l'activité cérébrale : de ceux travaillant avec LLM à ceux travaillant sans aucune, et inversement. Dans l'étude, ces groupes sont notés " LLM>Brain-only " et " Brain-only>LLM " (voir infra, point 4).

Les conditions expérimentales pour les trois types de rédaction étaient les suivantes :

dans l'hypothèse de l'aide LLM, la rédaction était effectuée avec l'usage exclusif de GPT-4o dans une fenêtre dédiée et aucun autre site Internet n'était autorisé ;

dans l'hypothèse du moteur de recherche classique, l'accès à Internet était libre à l'exception des LLM ;

dans l'hypothèse d'une rédaction sans aide (brain-only), aucun outil numérique - aucun écran, donc - n'était autorisé.

Pendant qu'ils rédigeaient, les volontaires ont été soumis à un enregistrement neuro-physiologique à l'aide d'une série d'électrodes et de capteurs placés directement sur leur cuir chevelu.

Pour complexifier l'opération et reproduire les conditions en milieu scolaire, une dernière étape consistait en la notation des copies par des humains et une par une IA conçue sur mesure.

Enfin, à l'issue de l'expérience, les volontaires étaient soumis à un questionnaire.

Conduit sur un nombre restreint de participants, ce test essentiellement qualitatif permet de donner des tendances qui pourraient être des pistes pour la recherche, dans l'attente d'études quantitatives menées sur des échantillons plus importants.

2 - Les effets cognitifs de l'utilisation de ChatGPT : comment les LLM atrophient notre activité cérébrale

Les résultats de l'étude sont sans appel : la " connectivité cérébrale " diminue systématiquement en fonction du soutien externe.

Le groupe travaillant avec seulement son cerveau présente les réseaux neuronaux les plus solides et les plus étendus ; le groupe s'étant aidé d'un moteur de recherche montre un engagement intermédiaire ; et le groupe ayant travaillé avec l'appui d'un LLM suscite le couplage global le plus faible.

Autrement dit : plus le soutien extérieur est élevé, plus l'amplitude des zones actives dans le cerveau est faible.

Cette amplitude est étudiée à partir d'un indicateur, la Dynamic Direct Transfer Function (dDTF).

Obtenu à l'aide des données enregistrées par les électrodes, cet outil mathématique sert à observer, instant par instant, quelle zone du cerveau " commande " directement une autre à une fréquence donnée. Elle permet aux neuroscientifiques de suivre en temps réel le flux direct d'information entre régions cérébrales, fréquence par fréquence, et en tirer des marqueurs pertinents.

Les chiffres de l'étude sont à cet égard frappant : le groupe ayant travaillé sans assistance à l'activité la plus élevée ; celui qui travaille avec un moteur de recherche à une activité inférieure d'environ 34 à 48 %.

Quant au groupe travaillant avec ChatGPT, il voit son amplitude cognitive totale réduite de près de 55 %.

L'observation granulaire de cette activité sur les différentes zones du cerveau révèle plusieurs spécificités.

Le groupe ayant rédigé son texte à l'aide d'un moteur de recherche présente une activité accrue dans le cortex occipital et visuel, révélant que l'activité du cerveau se focalise sur la recherche d'informations visuelles et leur compilation dans la phase de recherche.

Ce résultat semble corroborer le fait que les participants ont trié et sélectionné un certain nombre d'informations en vue de rédiger leurs essais. Il s'agit d'une " intégration cognitivement exigeante des ressources visuelles, attentionnelles et exécutives " mobilisée par les écrans.

Si les utilisateurs de LLM passent aussi par un écran, leur groupe ne présente pas de " niveaux comparables d'activation corticale visuelle ". Autrement dit : l'objectif de leur interaction avec l'écran semble distinct : l'utilisation de ChatGPT réduit leur besoin de recherche visuelle prolongée et de filtrage sémantique. La " charge cognitive " se trouve déplacée dans l'intégration procédurale et la coordination motrice.

Enfin, le groupe n'ayant utilisé que son cerveau montre quant à lui des activations fortes en dehors du cortex visuel, en particulier " dans les régions du cerveau impliquées dans l'intégration sémantique, l'idéation créative et l'autocontrôle exécutif ".

Ces résultats suggèrent que l'utilisation des LLM, si elle augmente la performance des tâches, a surtout un effet sur l'architecture cognitive.

Comme le révèle l'étude : " Le groupe " cerveau seul " a exploité de vastes réseaux neuronaux distribués pour générer du contenu en interne ; le groupe " moteur de recherche " s'est appuyé sur des stratégies hybrides de gestion de l'information visuelle et de contrôle régulateur ; et le groupe " LLM " a optimisé l'intégration procédurale des suggestions générées par l'IA. "

3 - Des conséquences comportementales : la perte de capacité à agir induite par l'usage des LLM

Pourquoi les utilisateurs de ChatGPT ne se souviennent-ils pas de ce qu'ils ont écrit ?

Les données dites " comportementales " - en particulier celles relatives à la capacité de citation, à l'exactitude des citations et à l'appropriation des essais - prolongent et corroborent les conclusions de l'étude en matière de connectivité neuronale.

Ces résultats suggèrent que la dynamique fonctionnelle du réseau activée pendant la rédaction d'un essai façonne des processus comme la mémoire, l'efficacité de l'autocontrôle et le degré d'appropriation perçue du travail écrit.

La divergence comportementale la plus constante et la plus significative entre les groupes a été observée dans la capacité à citer de tête son propre essai.

Les utilisateurs de LLM obtiennent dans ce domaine des résultats nettement inférieurs : 83 % des participants déclarent avoir des difficultés à citer leur essai après la première session - et aucun ne fournit une seule citation correcte de son propre travail.

Cette déficience persiste, bien qu'atténuée, lors des sessions suivantes : 6 participants sur 18 ne parviennent toujours pas à se citer correctement lors de la session 3.

Cette difficulté correspond directement à la réduction de la connectivité cérébrale dans le groupe utilisant un LLM : ces oscillations sont en effet généralement plus fortes lorsque les individus génèrent et structurent intérieurement du contenu plutôt que d'intégrer passivement des informations générées à l'extérieur.

L'étude met notamment en avant le fait que la réduction de l'activité cognitive chez les utilisateurs de LLM " reflète probablement un contournement des processus d'encodage profond de la mémoire, les participants lisant, sélectionnant et transcrivant les suggestions générées par l'outil sans les intégrer dans les réseaux de mémoire épisodique ".

Les volontaires utilisant un moteur de recherche comme Google ou ne s'appuyant sur aucun outil numérique n'ont pas présenté de telles déficiences.

À la session 2, les deux groupes ont atteint une capacité de citation presque parfaite, et à la session 3, 100 % des participants des deux groupes ont déclaré être capables de citer leurs essais, observant seulement des écarts mineurs dans la précision des citations.

À l'inverse, l'absence totale de citations correctes dans le groupe LLM lors de la session 1 et les déficiences persistantes lors des sessions suivantes suggèrent que non seulement l'encodage de la mémoire était superficiel, mais surtout que le contenu sémantique lui-même n'avait peut-être pas été entièrement intériorisé.

Qui est l'auteur des textes écrits avec l'IA ? Étude d'une dissociation

Une autre grande divergence comportementale qui ressort de l'étude est la perception qu'ont les participants de la paternité de leur essai.

Alors que le groupe travaillant sans assistance revendique presque à l'unanimité la pleine propriété de ses textes (16/18 lors de la première session et 17/18 lors de la troisième), le groupe rédigeant avec ChatGPT présente un sentiment ambivalent à ce sujet.

Ainsi, certains participants revendiquent être les auteurs de leurs textes, d'autres le nient explicitement et beaucoup s'attribuent une partie seulement du mérite (entre 50 et 90 %).

Cette co-création humain-IA a été théorisée dans nos pages par le dispositif Jianwei Xun qui propose à travers le concept d'hypnocratie un nouveau dispositif d'écriture assumant pleinement et construisant à partir de l'apport des modèles de langage dans les processus d'auctorialité.

Au total, l'étude conclut que " ces réponses suggèrent une diminution du sentiment d'agentivité cognitive ".

Selon les auteurs, cela met en évidence un problème : les outils d'IA, bien que précieux pour soutenir les performances, peuvent involontairement entraver le traitement cognitif approfondi, la rétention et l'engagement authentique avec le matériel écrit.

Cette observation expérimentale semblerait fournir la preuve que si les utilisateurs s'appuient trop fortement sur les outils d'IA, ils peuvent penser acquérir une maîtrise superficielle sans parvenir à intérioriser et à s'approprier les connaissances.

4 - L'IA destructrice : observer les dégâts causés par le LLM sur le cerveau.

L'un des intérêts de cette étude est d'avoir proposé à certains volontaires une quatrième session d'écriture.

Au cours de celle-ci, les groupes ont interverti leurs pratiques pour rechercher les différences d'activité cognitive en passant d'un usage répété du LLM à pas de LLM du tout - et inversement.

La bascule est alors frappante : les volontaires passés de ChatGPT à la seule utilisation de leurs cerveaux peinent à recréer un réseau de connexions et une activité cérébrale aussi riche ; ceux qui ont le droit à l'IA après trois essais libres montrent un pic inédit d'activité, signe qu'ils utilisent l'outil comme un multiplicateur plutôt qu'un substitut - ils écrivent également des prompts plus précis et plus variés.

Ceux qui avaient précédemment écrit sans outils et qui ont eu le droit d'utiliser l'IA (le groupe dit " Brain-only > LLM "), montrent une augmentation significative de la connectivité cérébrale globale, suggérant que la mobilisation soutenue par l'IA suscite des niveaux élevés d'intégration cognitive, de réactivation de la mémoire et de contrôle descendant.

À l'inverse, pour le groupe qui avait rédigé avec l'IA lors des premières sessions et qui a dû s'en passer pour la quatrième, l'utilisation répétée du LLM a reflété une réduction nette de la connectivité au fil du temps.

Selon les auteurs : " ces résultats soulignent l'interaction dynamique entre le soutien cognitif et l'engagement neuronal dans les contextes d'apprentissage assisté par l'IA. "

5 - Inception : la trace de l'algorithme contre la trace de la mémoire

Une autre conclusion plus préoccupante de la quatrième session est que les volontaires du groupe " LLM > Brain-only " se sont concentrés à plusieurs reprises sur un ensemble d'idées plus restreint.

Selon les auteurs, cette répétition pourrait suggérer que de nombreux participants ne se sont peut-être pas engagés profondément dans les sujets ou n'ont pas examiné de manière critique le matériel fourni par le LLM.

Ce schéma reflèterait l'accumulation d'une dette cognitive : le recours répété à des systèmes externes tels que les LLM remplacerait des processus cognitifs exigeants nécessaires à la pensée indépendante par des processus purement intégratifs.

La dette cognitive reporterait donc l'effort mental à court terme mais entraînerait des coûts à long terme comme une diminution de l'esprit critique, une vulnérabilité accrue à la manipulation et une baisse de la créativité.

L'étude conclut à cet égard que " lorsque les participants reproduisent des suggestions sans en évaluer l'exactitude ou la pertinence, ils renoncent non seulement à la propriété des idées, mais risquent également d'intérioriser des perspectives superficielles ou biaisées. "

L'analyse de ces différents résultats montre qu'une dépendance précoce à l'IA pourrait conduire à un encodage mémoriel plus superficiel.

Les déficits importants du groupe utilisant les LLM - notamment en termes de mémoire - pourraient ainsi être le signe d'une intégration interne déficiente lors des premiers essais - probablement attribuable à un traitement cognitif externalisé vers le LLM.

À l'inverse, le simple fait de ne pas utiliser les LLM durant les phases initiales pourrait potentiellement favoriser l'émergence de la mémoire.

Chez les rédacteurs n'utilisant aucune assistance numérique, les efforts initiaux sans aide ont ainsi favorisé la formation de traces mémorielles durables, permettant une réactivation plus efficace - même lorsque les outils LLM ont été introduits ultérieurement.

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ChatGPT est-il en train de casser le cerveau humain ? 5 points sur l'alarmante étude du MIT sur les effets de l'IA | Le Grand Continent

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Pour la première fois, une étude scientifique a mesuré ce que l'usage répété de ChatGPT produit sur notre cerveau. Les résultats marquent une tendance nette : travailler avec les modèles de langage de l'IA fait perdre le contrôle cognitif et modifie le comportement. Plus inquiétant : les utilisateurs intègrent passivement les biais algorithmiques des concepteurs de LLM.

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Une synthèse fiable et complète de la question réalisée par Café IA et ses partenaires institutionnels.

Source: https://cafeia.org/qu-est-ce-que-l-ia/

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Arbre décisionnel: utiliser l'IA ou pas? 

# data[].attributes.subject
Arbre décisionnel: utiliser l'IA ou pas? 

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Après un long travail de discussion collective, voilà une version carte mentale réalisée sur mindmap par l'intelligence humaine de Marie-Hélène Lachaud :-)

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L'IA n'est pas réellement créative, mais seulement générative

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L'IA n'est pas réellement créative, mais seulement générative

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Documentaire ARTE: L'IA : Amie ou ennemi ?

23 juin 2025, avec Luc Julia, spécialiste de l'intelligence artificielle

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IA : amie ou ennemie ? - 28 minutes (23/06/2025) - Regarder l’émission complète | ARTE

# data[].attributes.attachment_link.description
Luc Julia est un spécialiste de l’intelligence artificielle. Cette année, il publie “IA génératives, pas créatives” (aux éditions Le Cherche Midi), un ouvrage qui dépoussière nos idées reçues sur l’intelligence artificielle. Il y rappelle notamment que les IA ne sont que “des systèmes qui vont “simuler” ce que pourrait faire un cerveau humain”.

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Analyser un outil d'IA avec la fiche critériée réalisée par le GT IA CRIA PACA

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Analyser un outil d'IA avec la fiche critériée réalisée par le GT IA CRIA PACA

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Une fiche d'analyse d'un outil d'IA réalisée par les participants du groupe de travail IA DocEnStock/Cria Paca en juin 2025

Attention: pensez à la dupliquer d'abord!

Applications:

- Analyse de l'outil CANVA-CODE:

https://padlet.com/AuroreBarrot/gt-74-ia-ing-nierie-en-formation-de-base-22rclvn56nvxtoxz/wish/x5A7arzMnzlPawr6

- Analyse de l'outil INVIDEO IA:

https://padlet.com/AuroreBarrot/gt-74-ia-ing-nierie-en-formation-de-base-22rclvn56nvxtoxz/wish/v3w8ZwRVMRn0QN52

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Créer des dialogues audio avec Eleven Labs

# data[].attributes.subject
Créer des dialogues audio avec Eleven Labs

# data[].attributes.attachment_link.title
ElevenLabs: Free Text to Speech & AI Voice Generator | ElevenLabs

# data[].attributes.attachment_link.description
Create the most realistic speech with our AI audio in 1000s of voices and 32 languages. Pioneering research in Text to Speech and AI Voice Generation

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Créer automatique des quiz avec Quiz Wizard

# data[].attributes.subject
Créer automatique des quiz avec Quiz Wizard

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Gamma | Best AI Presentation Maker & Website Builder

# data[].attributes.attachment_link.description
Design stunning presentations, websites, and more with Gamma—your all-in-one AI-powered design partner. No code or design experience needed.

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L'impact des outils d’IA (ex:ChatGPT) sur la pensée critique des spécialistes en éducation, ingénierie

# data[].attributes.subject
L'impact des outils d’IA (ex:ChatGPT) sur la pensée critique des spécialistes en éducation, ingénierie

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Etude canadienne. Résultats : tendance à moins questionner les résultats générés.

L’IA ne remplace pas la pensée critique, elle la déplace.

Les personnes qui utilisent cette technologie passent moins de temps à générer des idées originales et plus de temps à évaluer et à adapter les résultats de l’IA.

L’IA automatise la recherche et la synthèse, mais les utilisateurs et utilisatrices doivent consacrer davantage de temps à la validation des informations (par exemple : vérification des hallucinations, vérification des sources externes).

Ll’IA propose des solutions, mais les personnes qui les utilisent doivent les adapter et les ajuster à un contexte spécifique (par exemple, adapter un code généré à un cas particulier).

L'utilisateur devient le « superviseur » de l’IA, consacrant leur effort à rédiger, à tester, à peaufiner les « prompts » et à évaluer la qualité plutôt qu’à produire directement le contenu brut.

# data[].attributes.attachment_link.title
Impact de l’IA générative sur la « pensée critique » - Collimateur - Veille pédagonumérique - UQAM

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Un équilibre subtil entre automatisation et préservation des compétences fondamentales

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"Il n'y a rien d'immatériel dans le cloud"

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"Il n'y a rien d'immatériel dans le cloud"

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Un article du Centre de sociologie de l'innovation des Mines Paris – PSL sur le coût énergétique des data centers

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Data centers : faut-il choisir entre numérique et écologie ?

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Data centers : faut-il choisir entre numérique et écologie ? - Une Tribune à découvrir sur Polytechnique Insights

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Une synthèse efficace des chiffres et des enjeux réalisée par la Direction Régionale Académique au Numérique Educatif de Versailles

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Délégation Régionale Académique au Numérique Éducatif

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Pourquoi une IA générative consomme-t-elle autant d'énergie ?

Quelques chiffres clés à avoir en tête

Même s'il demeure difficile de quantifier précisément la puissance électrique consommée par une requête Google ou ChatGPT, en raison de la complexité de la chaîne énergétique mobilisée et de l'opacité entretenue par les principaux géants du web, la connaissance des ordres de grandeurs suivants est instructive. Les données ci-dessous émanent du Docteur Sasha Luccioni, chercheuse en intelligence artificielle et spécialiste de son impact environnemental, dans le cadre d'un entretien réalisé pour le magazine Sciences et Avenir.

Une seule requête ChatGPT-4 consomme environ 10 Wh d'électricité (ou 233 g de CO₂ rejeté), soit plus de 30 fois la consommation d'une recherche Google classique estimée à 0,3 Wh (ou 7 g de CO₂ rejeté).

La création d'une image en haute définition par une IA consomme autant d'énergie que la recharge complète d'un téléphone portable.

Les centres de données (data centers) liés à l'IA et aux crypto-monnaies ont consommé près de 460 TWh (460×10¹² Wh) d'électricité en 2022, soit environ 2% de la production mondiale. De nombreux experts s'accordent à dire que ce pourcentage aura vraisemblablement doublé d'ici 2026.

L'apprentissage profond et l'inférence sont énergivores

Les LLM (Large Language Model) des IA génératives s'appuient sur des réseaux profonds de neurones artificiels qui essaient d' imiter les processus en jeu dans le cerveau humain. L' entraînement (Deep learning) et l' inférence des réseaux profonds de neurones artificiels nécessitent une puissance de calcul considérable afin de traiter un nombre colossal de données (Big Data). Ces calculs sont assurés par des processeurs GPU (Graphics Processing Unit) spécifiques dédiés aux IA génératives tel que le " Nvidia A100 tensor core GPU" dont la puissance électrique consommée est de 250 W et dont le prix dépasse les 10 000 euros. Ces GPU ultraperformants et très haut de gamme dérivent de ceux présents dans les cartes graphiques des "PC gamer" utilisés par les joueurs de jeux vidéo.

À titre d'exemple, il a fallu 2048 GPU A100 pour entraîner en février 2023 pendant 23 jours le modèle d'IA générative LLaMA 1 propulsé par le géant du web Meta.

Les modèles déployés à grande échelle, comme ceux utilisés dans des applications comme les assistants vocaux (Siri, Alexa) ou les services de recommandation, nécessitent des ressources de calcul permanentes qui consomment de l'énergie électrique en continu.

La complexité des modèles de LLM utilisés

L'augmentation croissante du nombre de neurones artificiels permet de traiter des problèmes de plus en plus complexes afin de répondre aux besoins croissants des entreprises et du grand public. Leur agencement en couches permet de rendre de plus en plus précises les prédictions permettant de générer du contenu. Toutefois, cela s'accompagne d'un accroissement quasi exponentiel de la puissance de calcul et, par voie de conséquence, de la consommation électrique. Les modèles d'IA générative les plus avancés tels que ChatGPT-4, Gemini Ultra ou LLaMa-3 utilisent des centaines de milliers de milliards de paramètres afin de faire varier, lors du processus d'apprentissage, les poids des signaux à la sortie des neurones artificiels.

Le nombre de requêtes et leurs longueurs

La consommation énergétique est corrélée à la longueur d'une requête, c'est à dire au nombre de tokens constituant le prompt et devant faire l'objet d'un traitement par le réseau profond de neurones. La consommation d'énergie est également proportionnelle au nombre de requêtes devant être traité par unité de temps par les serveurs ce qui définit la charge de ces derniers.

Vers des IA plus respectueuses de l'environnement ?

Face aux défis environnementaux, les géants du web et les fondeurs de GPU dédiés à l'IA telle que la société Nvidia, travaillent conjointement, à la mise en œuvre des technologies du futur, dans les fermes de serveurs, pour réduire drastiquement les rejets de CO₂ ainsi que la consommation d'eau et d'électricité. Par exemple, l'industrie des semi-conducteurs s'est engagée depuis plusieurs années dans la production de composants électroniques à faible consommation électrique et émission de chaleur, et ce sans pour autant sacrifier leur performance.

L' implantation géographique des data centers en fonction des conditions climatiques locales (les zones tempérées sont à privilégier) et de l'accès à de l'électricité de proximité d'origine renouvelable (énergie solaire, éolienne, hydroélectrique, géothermique...), doit désormais également être prise en compte.

Enfin, l' optimisation du code des algorithmes permettant de moins dépenser de ressources machines durant la phase d'entrainement des IA génératives, est également une piste sérieuse d'amélioration. En outre, certains développeurs travaillent sur des modèles d'IA embarqués localement sur des smartphones et utilisant exclusivement les ressources machines forcément limitées de ceux-ci. Par exemple, le modèle LlaMa-3-8b est 10 fois plus petit en terme de taille que ChatGPT 3.5 mais est aussi puissant que ce dernier pour certaines tâches spécialisées. Cette voie vers des IA embarquées hyper spécialisées et énergétiquement frugales, semble être prometteuse.

Vers des usages raisonnés des IA génératives ?

Les quelques recommandations suivantes appliquées aux utilisateurs peuvent contribuer à réduire significativement l'empreinte carbone des IA génératives.
Prioriser les usages à forte valeur ajoutée :

Utiliser préférentiellement les IA pour effectuer des tâches complexes qui nécessitent réellement leurs capacités avancées.

Éviter de recourir aux IA génératives pour de simples recherches d'informations qui peuvent être effectuées avec des outils moins énergivores. Un simple moteur de recherche correctement utilisé fera l'affaire dans la plupart des cas !

Optimiser les requêtes :

Formuler dans un prompt des questions précises et concises pour obtenir des réponses plus ciblées.

Éviter les conversations prolongées inutiles avec les chatbots IA. Une IA doit rester un simple outil sans que l'utilisateur fasse preuve d'anthropomorphisme.

Éduquer les utilisateurs aux enjeux environnementaux de l'IA :

S'informer sur l'impact environnemental des IA génératives.

Partager ses connaissances avec son entourage familial et au sein de son organisation professionnelle.

Privilégier les fournisseurs d'IA qui s'engagent dans des démarches de réduction de leur empreinte carbone en favorisant les énergies renouvelables.

Le nombre d'utilisateurs

Depuis plusieurs années, les IA spécialisées ont envahi de nombreux secteurs d'activité grâce à leur capacités prédictives remarquables permettant, entre autres, de repérer des anomalies ou des motifs (patterns) particuliers dans des collections de données de très grande taille. Analyse de données boursières ou météorologiques, de codes informatiques, de clichés d'imagerie médicale, de sons, de flux de circulation... L'IA est désormais présente partout et est utilisée d'une manière intensive. La généralisation de ses usages quotidiens auprès du grand public, notamment à travers les services et applications proposés sur les smartphones (reconnaissance vocale, assistant intelligent, GPS...), a conduit à une explosion des besoins en puissance de calcul et donc en énergie.

L'infrastructure matérielle

Les serveurs utilisés pour l'IA générative consomment énormément d'énergie car ils sont très sollicités. Par exemple, un serveur à base de processeurs Nvidia DGX A100, qui est le standard du marché pour l'IA, consomme 6,5 kWh soit plus qu'un sèche linge ! Sachant que l'entrainement et l'inférence des LLM les plus performants nécessitent plusieurs milliers de ce type de serveurs fonctionnant 7 jours sur 7, 24 heures sur 24, la consommation électrique des "data centers" qui hébergent ces machines est colossale. De plus, une grande partie de l'énergie utilisée pour produire l'électricité nécessaire provient encore de sources non renouvelables comme le charbon, le pétrole et le gaz.
L'utilisation de ces sources carbonées entraîne donc des émissions massives de CO ₂. On estime par exemple que durant sa phase d'entraînement initiale, ChatGPT-3 a émis plus de 500 tonnes d'équivalent CO₂. Cela équivaut environ aux émissions de 10 voitures, à moteur thermique, au cours de leur durée de vie. Ces phases d'entraînement peuvent se dérouler plusieurs fois chaque année et elles représentent plus de 90 % de la consommation électrique globale liée au fonctionnement des IA.
En outre, les GPU des serveurs utilisés par l'IA étant très sollicités, ils produisent énormément de chaleur. Cette chaleur est évacuée par un système de refroidissement à eau (watercooling) qui sert de fluide caloporteur. Lors du processus de refroidissement, une partie de l'eau est perdue par évaporation. Un rapport récent de l'université de Californie à Riverside indique que le traitement de 10 à 50 requêtes par les modèles d'IA les plus performants consomme environ 2 L d'eau pour assurer le refroidissement des serveurs. Des entreprises comme Microsoft et Google rapportent une hausse significative (20 à 30 %) de leur consommation d'eau ces deux dernières années, mettant en évidence l'impact environnemental croissant de l'IA.

L'IA est très loin de l'optimisation énergétique réalisée par le cerveau humain

Le cerveau est composé d'environ 86 milliards de neurones. Chaque neurone est connecté en moyenne à environ 2 000 autres par des connexions appelées synapses. Le cerveau humain contient donc environ 172 000 milliards de synapses dont chacune d'entre elles peut effectuer "un calcul" élémentaire plusieurs centaines de fois par seconde. D'une manière très simplifiée, on peut donc estimer que la puissance de calcul de l'ensemble du cerveau humain est donc d'environ 17,2×10¹⁵ OPS, c'est-à-dire dix-sept millions deux cent mille milliards d'opérations par seconde pour une puissance consommée de 20 W équivalente à celle d'une lampe à LED !
À titre de comparaison l'un des fleurons des processeurs GPU, le "NvidiaA100 Tensor Core GPU" utilisé par beaucoup de modèles d'IA génératives, a une puissance brute de calcul d'environ 19,5×10¹² OPS ce qui, en terme d'ordre de grandeur, revient à un millième de celle du cerveau humain pour une puissance consommée de 250 W !

Le cerveau humain a une puissance brute de calcul 1000 fois plus grande que celle du meilleur processeur GPU actuel pour une puissance consommée 10 fois plus faible !

Pour reprendre l'exemple des 2048 Nvidia A100 Tensor Core GPU nécessaires, par exemple, pour l'entraînement du modèle LLaMA 1de Meta en 2023, l'écart avec les performances énergétiques d'un cerveau humain devient abyssal. Pour une puissance brute de calcul du même ordre de grandeur que celle du cerveau humain, la puissance consommée par l'IA de Meta est 25 600 fois plus importante ! N'oublions pas également qu'une IA est spécialisée dans un domaine bien précis (générer des textes, des images...) alors que le cerveau humain est par essence multitâche.
Nous sommes donc très loin du mythe du grand remplacement des humains par les IA, tant d'un point de vue des performances, que de la puissance consommée.

Pour exécuter une seule tâche spécialisée (générer un texte, une image...) et pour arriver à une puissance brute de calcul du même ordre de grandeur que celle d'un cerveau humain, la puissance consommée par une IA est environ 25 000 fois plus grande ! Contrairement à une IA générative, le cerveau humain est résolument multitâche et est une merveille d'optimisation énergétique.

Comparer le coût énergétique et environnemental des grands modèles de langage

Le simulateur en ligne EcoLogits s'appuie sur une bibliothèque Python qui permet de comparer la consommation d'énergie et l'empreinte environnementale liées à l'utilisation des grands modèles de langage d'IA génératives lors de la phase d'inférence par le biais d'API.

Cet outil est développé et maintenu par GenAI Impact, organisation à but non lucratif dédiée à l'évaluation et à la mise en évidence de l'empreinte environnementale des technologies d'IA générative.

Quels sont les principaux facteurs influençant la consommation énergétique des IA génératives ?

Vers des IA et des usages plus éco-responsables ?

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Quel est l'impact environnemental d'une IA générative ? - Délégation Régionale Académique au Numérique Éducatif

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De l'importance de connaître l'impact écologique des usages de l'IA

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La synthèse de nos échanges à ce sujet

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Cadres institutionnels pour l'IA éducatif en France

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Cadres institutionnels pour l'IA éducatif en France

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Dans l'Education Nationale en France: https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education-450647

La stratégie IA en France vue par le Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche:

https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-91190

- En Belgique: https://www.e-classe.be/api/v1/resource/contents/eclasse14615_68a4323fcd1a2.pdf

- Au Luxembourg: https://gouvernement.lu/dam-assets/images-documents/actualites/2025/10/06-meisch-ki-kompass/251006-cadre-stratgique-ki-kompass.pdf

- Au Québec: https://cdn-contenu.quebec.ca/cdn-contenu/education/Numerique/enseignement-superieur/integration-responsable-ia-etablissements-es-guide.pdf

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Une synthèse en 130 pages par Samuel NOWAKOWSKI(*), Maître de conférences HDR à l’Université de Lorraine. Il est également chercheur en intelligence artificielle au LORIA (Laboratoire lorrain d’informatique et ses applications)

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Factuel - l'Info de l'Université de Lorraine

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“L’essentiel de l’intelligence artificielle”, ouvrage indispensable pour mieux découvrir et appréhender les problématiques liées aux IA - Factuel - l’Info de l’Université de Lorraine

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Dans le cadre de la sortie de l’ouvrage « L’essentiel de l’intelligence artificielle » le 4 novembre 2024, la DACIP (Délégation d’Accompagnement à la Créativité, l’Ingénierie et la Pédagogie) a rencontré Samuel NOWAKOWSKI(*), Maître de conférences HDR à l’Université de Lorraine. Il est également chercheur en intelligence artificielle au LORIA (Laboratoire lorrain d’informatique et ses…

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Outils basés sur l'intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

Les personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l'assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l'engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L'objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l'avant-garde de la technologie éducative.

Ces outils utilisent l'IA pour améliorer les capacités de rédaction, de modification et d'analyse de textes. Ils peuvent inclure des fonctionnalités comme la génération automatique de contenu, la correction grammaticale et orthographique avancée, la rédaction assistée par IA, l'analyse sémantique, et la traduction automatique.

Ces outils appliquent l'IA pour analyser, éditer et générer des images. Ils peuvent reconnaître des éléments dans des images, effectuer des retouches automatiques, créer des visualisations à partir de descriptions textuelles, et même générer de nouvelles images basées sur des instructions spécifiques.

Ces outils utilisent l'IA pour analyser, éditer, et synthétiser des enregistrements audio. Ils peuvent inclure la reconnaissance vocale, la transformation de texte en parole (TTS), l'amélioration de la qualité sonore, et la création de musique ou de sons.

Ces outils intègrent l'IA pour analyser, éditer, améliorer ou générer du contenu vidéo. Ils peuvent automatiquement éditer des vidéos, générer des effets spéciaux, reconnaître et suivre des objets ou des personnes dans des vidéos, et même créer des vidéos à partir de descriptions. Ils sont utilisés dans le montage vidéo professionnel, la sécurité, et les médias.

Ces outils aident à créer et à améliorer des présentations grâce à l'IA. Ils peuvent proposer des designs de diapositives automatiques, suggérer des améliorations de contenu, et même générer des présentations à partir de résumés de texte.

Cette page explore des potentiels d'utilisation éthique et critique de l'intelligence artificielle en formation et en développement professionnel en milieu de travail.

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