Modèle d'IA généraliste de très grande capacité, situé à la frontière des capacités actuelles, souvent caractérisé par un seuil de puissance de calcul (FLOP) et un risque systémique potentiel. L'AI Act fixe un seuil de 10^25 FLOP pour les modèles à usage général à risque systémique. Les frontier models concentrent les enjeux de gouvernance, de sécurité, d'empreinte carbone et de souveraineté.
Les modèles de pointe, par leur capacité et leur risque systémique potentiel, posent des défis majeurs en matière de gouvernance, notamment en ce qui concerne la Supervision humaine, la transparence des processus décisionnels et la gestion des biais inhérents. L'AI Act, en particulier ses articles sur les modèles d'IA à usage général (GPAI) et les obligations spécifiques aux modèles à risque systémique (Art.
Un Modèle de fondation entraîné avec 10^26 FLOP est classé 'frontier model' et fait l'objet d'obligations renforcées : évaluations régulières, red teaming, suivi des incidents et notification à l'AI Office européen.
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.