Vers une transformation numérique responsable : Exemple concret avec l’IA

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Titre de la conférence: Vers une transformation numérique responsable : Exemple concret avec l’IA; Présentation de Cisco; Carbone équivalent et scopes; Terminaux, écrans et centres; Plan net zéro et lab; Refroidir les baies autrement; Fluide, bacs et récupération; Liquid Cooling Center en France; Gains cumulés de 73 %; Vidéo contre IA, recommandations
Conférencier: Thierry Gruszka
Date de la conférence: 2026-09-24
Résumé: Cisco, constructeur de réseaux, présente sa trajectoire de décarbonation : scopes 1 et 2 réduits de 90 % en 2025 par rapport à 2019, plan net zéro à 2040, programme des 5 R. Le conférencier montre que l'empreinte numérique se joue d'abord dans la fabrication des terminaux (80 %) plus que dans les centres de données (20 %), et que l'IA générative ne pèse que 15 % de cette empreinte, loin derrière la vidéo en ligne. Le projet i-Cooling du laboratoire français (plonger les baies dans un fluide diélectrique) illustre une démarche d'efficacité énergétique cumulant 73 % de gains.
résumé thématique généré par IA: Cisco, fondée sur l'interconnexion de réseaux, déploie une stratégie globale de décarbonation alignée sur les accords de Paris. L'empreinte numérique, représentant 4 % des émissions mondiales, concentre 80 % de son impact dans la fabrication des terminaux et 20 % dans les centres de données. Après avoir atteint en 2025 une réduction de 90 % des scopes 1 et 2 par rapport à 2019, Cisco cible le refroidissement des baies informatiques via l'immersion dans un fluide non conducteur, réduisant la consommation énergétique de 40 %. Cette technologie, testée au Liquid Cooling Center français, s'inscrit dans le Global AI Hub et cumule des gains de 73 % avec l'optimisation logicielle et réseau. L'IA générative, dont l'empreinte a été divisée par 280, ne représente que 15 % de l'impact numérique total. L'intervenant recommande de mesurer, agir localement, prolonger la durée de vie des équipements et limiter la consommation vidéo, cent fois plus coûteuse que l'IA par requête.
Micro résumé chronologique généré par IA: Présentation de Cisco; Carbone équivalent et scopes; Terminaux, écrans et centres; Plan net zéro et lab; Refroidir les baies autrement; Fluide, bacs et récupération; Liquid Cooling Center en France; Gains cumulés de 73 %; Vidéo contre IA, recommandations
concepts et mots-clés reliés: Environnement; IA générative; Éthique
Est relié à une autre conférence du séminaire: La difficile conciliation entre performance, frugalité et souveraineté dans les politiques réglementaires de l'IA générative; Penser la carte et le territoire : l'espace latent de l'IA générative à l'épreuve de la sobriété; Climate Change AI; « Il y a un problème de transparence » : que sait-on de la consommation en eau des data centers ?; La consommation d'électricité explose dans la course à l'intelligence artificielle
Citation tirée de la conférence: Le numérique n'est pas identifié autant que tel. Il fait partie d'un grand paquet qui s'appelle Energy, qui regroupe toutes les industries qui ne sont pas taguées en tant que telles comme industries, en l'occurrence le ciment et l'industrie chimique. Donc à l'intérieur de ça, le numérique, tout confondu, représente à peu près 4 % de l'empreinte environnementale.; L'impact des terminaux est important sur sa durée de vie parce que le coût de construction, vous l'avez vu, c'est 80 %, le coût d'exploitation, c'est 20 %. Plus vous étendez la durée de vie, plus vous amortissez ces 80 % plutôt que de redéclencher un autre 80 % pour construire un nouveau produit.; On a mis en place un programme des 5 R avec les classiques. Retour, réutilisation, recyclage, réparation, reconditionnement. Si on ne met pas ça en place pour aller chez les clients, les chercher, les refaire, les remettre à disposition, ça ne marche pas.; En combinant les accélérations software et LLM qu'on peut faire, on peut réduire de 60% l'usage du compute et de la mémoire. Dans un réseau on peut réduire divisé par 7 comme je vous ai dit l'impact énergétique et avec le refroidissement on peut réduire de 40%. En combinant tout ça, on arrive à réduire environ de 73% l'impact énergétique et environnemental. Ça veut dire que sur un rack classique IA de 150 kilowatts, à performance égale, on a besoin de 40 kilowatts.
Bibliographie de la conférence: Évaluation de l'impact environnemental du numérique en France et analyse prospective; Accord de Paris; Destination Earth (DestinE); Optimizing AI Performance with Immersion Cooled Data Centers
URL de la capsule de la conférence: https://www.youtube.com/watch?v=s_GtSRwQlqk
Type de la conférence: colloque

Media: https://youtu.be/s_GtSRwQlqk

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Intelligence Artificielle & Informatique Verte	Collection

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