Systèmes de gestion du cycle de vie des modèles IA permettant le suivi des versions, la traçabilité des données d'entraînement, l'audit des tests et la possibilité de revenir à une version antérieure si dégradation détectée.
Preuve opposable de gouvernance exigée par l'AI Act (documentation technique Annexe IV, journalisation Art. 12) et par ISO 42001. Contenu minimal par version : jeu d'entraînement figé et horodaté, hyperparamètres, résultats des tests (performance, biais, adversarial), date et responsable de mise en production, procédure de rollback. Sans registre tenu, l'entreprise ne peut ni justifier une décision automatisée passée, ni démontrer la maîtrise attendue en cas d'incident (Art. 73) ou d'audit CSRD.
Une entreprise française maintient un registre centralisé de ses modèles IA où chaque version documente : données source, hyperparamètres, scores de performance, résultats de tests de biais et date de déploiement. Une dégradation détectée permet un rollback automatisé.
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.