Modèle de distribution logicielle dans lequel l'application est hébergée par un fournisseur et accessible via un navigateur web ou une API, sans installation locale. Les outils d'IA les plus répandus (ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini) fonctionnent en SaaS. Les enjeux ESG incluent la dépendance fournisseur (vendor lock-in), la confidentialité des données transmises, l'empreinte carbone mutualisée et la conformité réglementaire (AI Act, RGPD) des traitements effectués par le prestataire.
L'adoption du SaaS, notamment pour les solutions d'IA, présente des risques ESG liés à la dépendance fournisseur, à la confidentialité et à la sécurité des données (ESRS S2, G1), ainsi qu'à l'empreinte environnementale mutualisée des infrastructures cloud (ESRS E1, E3).
Une PME utilise un modèle SaaS pour automatiser l'analyse de ses rapports CSRD. Elle souscrit à ChatGPT Enterprise en activant l'option de résidence des données en Europe (disponible depuis février 2025), vérifie que les données ne sont pas utilisées pour l'entraînement du modèle, et s'assure qu'un DPA (Data Processing Agreement) est signé avec OpenAI. Le DPA n'est pas disponible pour les comptes grand public (ChatGPT Free ou Plus). Il faut obligatoirement souscrire à ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise ou l'API OpenAI pour y accéder.
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.