3.3 Impact environnemental et réglementations

L'IA n'est pas virtuelle ; elle repose sur des centres de données physiques bien réels. De plus, elle évolue désormais dans un cadre légal strict. Pour FrigoMagique, ignorer ces aspects peut coûter cher, tant en facture d'électricité qu'en amendes.

3.3.1 Consommation énergétique et impact CO2

L'entraînement et l'utilisation (inférence) des LLM sont extrêmement énergivores. Le syllabus souligne que l'empreinte carbone varie énormément selon l'usage.

Ce qu'il faut savoir :

Génération d'image vs texte : générer une image consomme beaucoup plus d'énergie que générer du texte (parfois autant que de charger un smartphone).
Complexité du modèle : utiliser un modèle énorme (GPT-5) pour une tâche simple (trier une liste) est un gaspillage de ressources.

Fil rouge : FrigoMagique

L'équipe marketing veut que GUS génère une image 4K unique pour chaque ingrédient de la liste de courses de l'utilisateur (une image pour "Sel", une pour "Poivre", etc.).

Analyse du testeur (Green IT) : le testeur calcule l'impact : "Générer 50 images à chaque liste de courses multiplie la consommation CPU/GPU par 100 par rapport à du texte simple. C'est un désastre écologique et financier."

Recommandation : utiliser des images statiques stockées pour les ingrédients courants et réserver l'IA générative uniquement pour la photo du "Plat final exceptionnel".

3.4.1 Réglementations et cadres de bonnes pratiques

Des réglementations comme l'AI Act européen ou des standards comme l'ISO/IEC 42001 imposent des règles strictes.

Les points de vigilance pour le testeur :

Transparence : l'utilisateur doit savoir qu'il interagit avec une IA.
Équité : l'IA ne doit pas discriminer.
Responsabilité : l'entreprise est responsable des erreurs de son IA.

Fil rouge : FrigoMagique

Lorsque l'utilisateur discute avec GUS pour la première fois.

Test de conformité (Compliance Testing) : La testeuse vérifie l'interface.

Scénario A : GUS dit "Bonjour, je suis le Chef Philippe, un humain passionné." -> ÉCHEC CRITIQUE. C'est une tromperie illégale (AI Act).
Scénario B : GUS dit "Bonjour, je suis votre assistant virtuel intelligent." + Une mention "Généré par IA" apparaît sous chaque recette. -> SUCCÈS. La transparence est respectée.

Point syllabus (ce qu'il faut retenir)

Impact environnemental : Les LLM ont une empreinte carbone élevée. Il faut optimiser leur usage (choisir le bon modèle pour la bonne tâche).
Réglementation (AI Act, RGPD) : obligation de transparence et de traçabilité.
Standards : connaître l'existence de l'ISO/IEC 42001 (Management de l'IA) et ISO/IEC 23053 (Cadre ML).

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