Document stratégique décrivant comment une entreprise alignera ses activités, son modèle économique et sa stratégie sur une trajectoire de décarbonation compatible avec l'Accord de Paris (1.5°C ou 2°C). Requis par la CSRD (ESRS E1-1), le plan de transition doit inclure des objectifs intermédiaires, des leviers d'action concrets, des hypothèses d'investissement (CapEx/OpEx) et une gouvernance dédiée.
Le Plan de transition climatique représente une opportunité majeure pour les entreprises d'intégrer la durabilité au cœur de leur stratégie, mais il soulève des risques de Greenwashing si les engagements ne sont pas étayés par des données fiables et une gouvernance robuste.
Un cimentier européen publie son plan de transition avec un objectif de -42% d'émissions Scope 1+2 d'ici 2030. L'IA modélise 3 scénarios de décarbonation (capture carbone, clinker bas carbone, hydrogène) et chiffre les investissements nécessaires à 1.2 Md€.
Termes connexes (Environnement)
Green AI & eco-conception IA
Stratégie holistique réduisant l'empreinte carbone de l'IA : quantization, pruning, distillation, choix d'architectures légères. Elle intègre l'impact environnemental dès la phase de conception et non a posteriori.
Scope 3 de l'Intelligence Artificielle
Émissions indirectes de gaz à effet de serre générées par l'utilisation de systèmes d'IA tout au long de leur chaîne de valeur : fabrication des puces (TSMC, Samsung), consommation électrique des data centers, refroidissement par eau, et fin de vie des équipements. En 2025, les émissions Scope 3 de l'IA représentent environ 75% de l'empreinte carbone totale du secteur numérique selon l'AIE.
PUE – Indice d'efficacité énergétique des data centers
Indicateur d'efficacité énergétique qui exprime le ratio entre l'énergie totale consommée par un data center et l'énergie réellement utilisée par les équipements informatiques. Plus le PUE se rapproche de 1, plus le data center utilise efficacement l'électricité disponible.
WUE – Indice d'efficacité en eau des data centers
Indicateur qui rapporte le volume d'eau consommé au fonctionnement d'un data center à l'énergie délivrée aux équipements informatiques, généralement exprimé en litres par kWh. Il permet d'évaluer l'empreinte hydrique des infrastructures numériques dans un contexte de stress croissant sur la ressource en eau.
Émissions d'entraînement des LLM
Émissions de gaz à effet de serre générées lors de l'entraînement initial des grands modèles de langage, souvent très intensif en calcul et concentré sur quelques semaines. Ces émissions peuvent atteindre plusieurs milliers de tonnes de CO₂e pour un seul modèle, selon la taille du modèle, l'architecture et la source d'énergie utilisée.
Émissions d'inférence des LLM
Émissions quotidiennes générées par les requêtes adressées aux modèles d'IA en production, lorsque ceux-ci répondent à des utilisateurs ou traitent des flux automatiques. À long terme, les émissions liées à l'inférence dépassent souvent celles de la phase d'entraînement, surtout pour les services très utilisés.