Documentation normalisée d'un modèle IA précisant son usage prévu, les usages proscrits, les données d'entraînement, les métriques de performance ventilées par sous-population (biais), les limites connues et les mesures de sécurité. Rendue obligatoire par l'EU AI Act pour les modèles à haut risque et les GPAI, la Model Card est un instrument clé de transparence ESG et un support privilégié du reporting ESRS G1.
La Fiche descriptive de modèle IA (Model Card) est un levier essentiel de gouvernance responsable de l'IA, transformant les risques liés aux biais algorithmiques, à la qualité des données, à la transparence et à la Supervision humaine en opportunités de fiabilité et de traçabilité.
Un éditeur publie la Model Card de son outil de scoring RH avec des taux d'erreur ventilés par genre et tranche d'âge, une liste explicite d'usages interdits (aucune décision automatisée finale) et un point de contact pour signalement d'incidents.
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.