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.
L'utilisation intensive des GPU pour l'IA pose des risques ESG significatifs, notamment en termes de consommation énergétique et d'empreinte carbone (ESRS E1 – Changement climatique), ainsi que la dépendance aux terres rares et l'enjeu des e-déchets (ESRS E3 – Ressources et circularité).
Un data center français utilisant 1 000 GPU NVIDIA H100 pour l'Entraînement IA consomme 3,5 MW en continu. L'entreprise compense par l'achat de certificats d'énergie renouvelable et optimise ses charges de calcul pour réduire le temps GPU de 20 %.
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.
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.
Attribution énergétique IA (market-based vs location-based)
Méthodologie de comptabilisation des émissions Scope 2 liées aux infrastructures IA, distinguant l'approche location-based (mix électrique moyen du réseau) et market-based (contrats d'achat d'énergie spécifiques, certificats d'origine). Critique pour la transparence du reporting carbone IA.