Système d'intelligence artificielle autonome capable d'exécuter des tâches complexes de manière proactive, en percevant son environnement, en prenant des décisions et en agissant pour atteindre des objectifs définis. Contrairement aux chatbots classiques, les agents IA peuvent planifier, utiliser des outils externes, interagir avec des API et s'adapter dynamiquement aux résultats obtenus.
Les Agents IA présentent des risques ESG significatifs liés à leur autonomie, notamment en termes de biais algorithmiques, de hallucinations, d'impact environnemental de leur entraînement et de leur exécution (empreinte carbone, consommation d'eau), ainsi que de la nécessité d'une Supervision humaine adéquate pour éviter des décisions non éthiques ou non conformes.
Un agent IA ESG surveille en continu les publications réglementaires (EFRAG, Commission européenne), analyse les nouveaux textes, identifie les impacts potentiels sur le reporting CSRD de l'entreprise et génère automatiquement une note de synthèse avec recommandations d'action pour l'équipe RSE.
Termes connexes (Technologie)
IA fantôme (Shadow AI)
Utilisation non autorisée d'outils d'intelligence artificielle par les employés, contournant les politiques de sécurité, de conformité et de gouvernance de l'entreprise. Ce phénomène représente un risque ESG majeur : fuite de données sensibles, non-conformité RGPD/IA Act, absence de traçabilité et d'audit.
Ingénierie de prompt ESG
Discipline d'optimisation des instructions textuelles (prompts) données aux modèles d'IA pour obtenir des réponses pertinentes, précises et conformes aux exigences du reporting de durabilité. Inclut la structuration des requêtes, l'injection de contexte réglementaire et la réduction des hallucinations.
Hallucination IA
Génération par un modèle d'IA de contenus faux, inventés ou non étayés par les données sources, présentés avec une apparence de certitude. Risque critique pour le reporting ESG où l'exactitude et la traçabilité des informations sont essentielles pour l'audit externe.
Token (unité de traitement IA)
Unité élémentaire de texte traitée par les modèles de langage (environ 4 caractères ou 0,75 mot en français). Le nombre de tokens détermine le coût de calcul, la consommation énergétique et l'empreinte carbone d'une requête IA. Métrique clé pour l'optimisation Green AI.
GPU (Processeur graphique)
Processeur spécialisé dans le calcul parallèle, essentiel pour l'entraînement et l'inférence des modèles d'IA. Les GPU représentent la principale source de consommation énergétique et d'émissions carbone des infrastructures IA, avec des enjeux d'approvisionnement en terres rares et de recyclage.
Récupération de chaleur fatale (data center)
Valorisation de la chaleur résiduelle générée par les serveurs et GPU des centres de données pour alimenter des réseaux de chauffage urbain, des serres agricoles ou des processus industriels. Levier clé d'économie circulaire pour réduire l'impact environnemental net des infrastructures IA.