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Parmi les tâches où les grands modèles de langage d'IA générative comme ChatGPT ou Claude excellent, on trouve :
- La traduction de textes, y compris pour les langues rares ou techniques, avec une prise en compte du contexte culturel et des expressions idiomatiques.
- La génération de résumés d’articles ou de rapports, utile dans les métiers de l’information et de la veille.
- L’aide à la correction grammaticale et à la reformulation, avec des suggestions en temps réel pour enrichir et clarifier les écrits.
- La rédaction personnalisée de contenus marketing, mails ou FAQ, si vous travaillez dans le secteur de la communication par exemple.
Cette facilité, comme dans la vie en général, a un coût… en particulier environnemental.
Un impact environnemental préoccupant
L'empreinte écologique de l’IA générative ne cesse de croître.
Selon des chercheurs publiés dans la revue Polytechnique Insights, l’entraînement de modèles majeurs comme BLOOM peut générer jusqu’à 50 tonnes de CO2, soit dix fois plus que les émissions annuelles d’un Français.
En 2026, la consommation électrique globale attribuée à l’entraînement des modèles et au refroidissement des data centers pourrait égaler celle d’un pays comme la Suède.
Un simple prompt à un modèle récent peut consommer 2 Wh d’électricité, et la fabrication du matériel, comme celle de nos appareils électroniques individuels, multiplie l’impact carbone.
Les projections estiment que l’IA pourrait générer jusqu’à 50 millions de tonnes de CO2 en France en 2050 si la tendance se poursuit.
Nos données personnelles en danger
Outre son coût environnemental et énergétique élevé — une requête sur un assistant comme ChatGPT consomme dix fois plus d’électricité qu’une recherche sur Google, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE) — l’IA générative semble avoir réponse à tout, mais ses réponses sont parfois approximatives, médiocres voire fausses.
C’est aussi un risque pour la confidentialité de vos données personnelles. Certains acteurs, comme les GAFAM, ont accès à d’importantes quantités d'informations confidentielles qu’ils utilisent pour entraîner leurs modèles. Par exemple, des entreprises comme Meta ou Microsoft modifient leurs conditions d’utilisation pour intégrer les données des utilisateurs, sauf opposition explicite.
Quelles alternatives fiables à l’IA générative ?
Dictionnaires ou encyclopédies en ligne, correcteurs orthographiques intégrés aux logiciels de traitement de texte… voici une liste d'outils efficaces et fiables à intégrer sans ciller dans votre barre de favoris.
Si vous voulez connaître la capitale du Cambodge, mieux vaut consulter directement une source fiable comme Wikipédia plutôt que d’interroger ChatGPT. Pour rappel, Wikipedia est la plus vaste encyclopédie du monde, surveillée, corrigée et enrichie bénévolement. N’importe qui peut contribuer, à condition de respecter des règles, comme sourcer ses informations, et n’importe quelle contribution peut être contestée, discutée, et doit faire l’objet d’un consensus pour être maintenue.
Le Trésor de la langue française informatisé, hébergé par un laboratoire du CNRS, est le dictionnaire en ligne le plus complet disponible. On y trouve tous les sens et nuances d’un mot, mais aussi ses synonymes, ses antonymes (contraires) ou son étymologie. Pas toujours très « actuel », et un peu complexe pour le néophyte, mais une mine d’or quand même.
Référence incontournable pour les francophones du monde entier, le Dictionnaire électronique des synonymes du Crisco est un précieux outil pour qui cherche à éviter les textes plats plombés de vilaines répétitions. Bonus, il possède une extension pour Firefox.
Les correcteurs orthographiques intégrés aux logiciels bureautiques, comme ceux de Word ou LibreOffice, ou des logiciels spécialisés type ProLexis font également l'affaire. Pour la traduction mot à mot ou de courtes expressions, des outils comme DeepL ou WordReference sont à privilégier, bien moins énergivores que l’IA générative.
L’IA générative offre un confort et des performances remarquables pour des usages spécifiques, mais il est crucial d’en limiter l’usage aux tâches qui le justifient vraiment. Dans la majorité des cas courants — définition, traduction ponctuelle, correction orthographique — les outils classiques restent pertinents, accessibles, et surtout beaucoup plus respectueux de l’environnement.
