Sustainable AI Group met au point la première méthode validée empiriquement pour estimer l'empreinte énergétique de la génération de vidéos par IA

L'IA générative est de plus en plus utilisée dans tous les secteurs, et ses modalités ne cessent de se diversifier. Si le coût énergétique de la génération de texte est en passe d'être mieux compris, l'impact de la génération de vidéos, lui, est resté largement méconnu. Cet écart de connaissances pèse chaque jour davantage : les vidéos générées par IA s'intègrent désormais aux grandes plateformes grand public, et le secteur de la publicité et de la communication les adopte à grande échelle.

Si cet écart persiste, c'est en partie parce que les fournisseurs des plus grands modèles fermés ont jusqu'ici refusé de partager les données nécessaires pour mesurer directement leur empreinte. Cette transparence doit être exigée, et SAIG continue de la réclamer. Mais en attendant qu'elle se concrétise, la voie responsable consiste à recourir aux meilleures méthodes disponibles pour quantifier ces impacts — car ce qui ne peut être mesuré ne peut être réduit. Ce sont les estimations crédibles qui permettent de distinguer les modèles les plus durables des moins durables, et qui, en fin de compte, élèvent le niveau d'exigence pour l'ensemble du secteur.

La méthodologie de SAIG est conçue précisément pour cette situation. Plutôt que de dépendre d'un accès aux poids ou à la taille d'un modèle, elle estime la consommation énergétique à partir de paramètres de génération observables — résolution, durée et principes architecturaux —, ce qui permet d'évaluer aussi bien les modèles ouverts que fermés, même lorsque leurs développeurs ne divulguent rien. Un article scientifique détaillant la méthodologie et l'ensemble des résultats a été soumis à évaluation par les pairs et sera publié prochainement, accompagné d'un texte complémentaire analysant les conclusions.

Parmi les principales conclusions que détaillera l'article :

• Quelques secondes de vidéo générée par IA peuvent consommer plus de 1 000 fois — et dans certains cas près de 2 000 fois — l'énergie d'une simple requête textuelle.

• Pour l'ensemble des modèles et des configurations testés, l'énergie par vidéo s'étend sur près de trois ordres de grandeur ; même à tâche identique, les modèles les plus et les moins efficaces diffèrent d'environ un ordre de grandeur.

• Validé sur plusieurs modèles open source et configurations matérielles, le cadre prédit la consommation énergétique à quelques points de pourcentage près.

Les travaux ont été menés par SAIG, qui a développé la méthodologie d'estimation énergétique de la génération vidéo désormais soumise à évaluation scientifique par les pairs. La méthodologie a ensuite été opérationnalisée et rendue exploitable en contexte d'entreprise grâce à son intégration aux outils EcoLogits de Code Carbon et e-footprint créé par Publicis Sapient France et open sourcé au sein de BoaVizta.

Ces travaux constituent la prochaine étape d'un ensemble croissant de méthodologies que SAIG développe pour mesurer l'empreinte de l'IA à travers ses différentes modalités — d'autres suivront.

« La vidéo est la modalité de l'IA générative qui connaît la croissance la plus rapide et qui est la moins bien comprise ; elle est de plus en plus utilisée aussi bien sur les réseaux sociaux que dans la publicité, et pourtant, jusqu'à présent, son empreinte était quasi impossible à mesurer. Nous remercions Publicis et l’alliance GenAI footprint de nous avoir aidés à bâtir les connaissances nécessaires pour comprendre, comparer et, à terme, réduire l'impact environnemental de l'IA. » — Sasha Luccioni, cofondatrice et directrice scientifique, Sustainable AI Group

« Limiter l'impact de notre secteur sur l'environnement est une priorité. Depuis l'accélération de l'IA, nous faisons face à des lacunes en termes de calculs. Nos équipes RSE et Publicis Sapient en France ont imaginé cette initiative pour une estimation complète de l'empreinte environnementale de nos contenus incluant l'IA. Nous sommes fiers que notre alliance rassemble aujourd'hui de très grandes entreprises internationales. » déclare Agathe Bousquet, President, Présidente de Publicis Groupe en France

« L'impact environnemental de l'IA est un enjeu clé pour AXA. Nous avons déjà mis en place des actions concrètes pour mesurer, piloter et réduire l'empreinte de nos activités digitales. L'initiative "GenAI footprint" est une opportunité de plus pour évaluer l'impact environnemental de la création de contenus par l'IA — et ainsi accélérer notre engagement vers une IA responsable. » déclare Ulrike Decoene, Group Chief Communications, Brand & Sustainability Officer - AXA

« Chez ENGIE, nous sommes très fiers d’avoir été l’un des premiers Groupes à rejoindre cette initiative pionnière. En tant que leader de la transition énergétique, ENGIE apporte à ses clients, notamment les opérateurs de datacenters des solutions énergétiques durables fondées sur la production d’électricité d’origine renouvelable. Il est également de notre responsabilité de mesurer les émissions de gaz à effet de serre liées à nos propres usages de l’IA, aussi bien dans nos activités tertiaires qu’industrielles. « GenAI footprint » nous permettra de bénéficier des meilleures expertises existantes afin d’établir le bilan le plus fin possible, et d’anticiper des plans d’action » — Florence Colombo-Fouquet, Group ESG Vice President, ENGIE

« Au groupe La Poste, rejoindre l’alliance GenAI footprint s’inscrit naturellement dans notre engagement en faveur d’une IA éthique et responsable. Parce que l’innovation ne peut plus avancer sans exigence de sobriété énergétique, nous défendons une approche fondée sur la mesure des impacts de l’IA, y compris dans les métiers de la communication, afin d’éclairer les usages et de guider les choix. » déclarent Alexandra Mauraisin, Directrice de la marque du groupe La Poste et Cécile Riffard-Bredillot, Directrice de la communication de La Banque Postale.

À propos de Sustainable AI Group

Sustainable AI Group (SAIG) est un cabinet de recherche et de conseil qui aide les entreprises à mesurer et comparer les impacts environnementaux de l'IA, et à agir en conséquence. Le cabinet a été fondé par deux pionniers du domaine : la Dre Sasha Luccioni, chercheuse en IA de renom forte de dix ans d'expérience dans la création de référentiels qui font autorité, et Boris Gamazaychikov, stratège spécialisé dans le déploiement durable de l'IA en entreprise. Ensemble, ils aident les organisations à rendre l'IA durable dans la pratique en fondant les décisions de déploiement sur des données probantes. SAIG accompagne les organisations qui adoptent l'IA en menant des études rigoureuses sur des questions environnementales fondamentales, en élaborant des lignes directrices d'achat fondées sur des données probantes et en concevant des outils concrets qui font le pont entre la science du climat et les décisions concrètes des entreprises. Pour en savoir plus : sustainableaigroup.com