Beaucoup de choses ont été dites sur l’empreinte environnementale du secteur numérique ces dernières années et il est parfois complexe de s’y retrouver. Il est donc plus que bienvenu de faire un point d’étape maintenant que le développement des IA génératives (ChatGPT, Claude, Midjourney, etc.) ajoute une épaisse couche de confusion à une question déjà complexe.

Pour le dire simplement, les sciences environnementales appliquées à la numérisation ont deux principales questions de recherche : 1) quelle est l’empreinte environnementale du secteur numérique et ses trajectoires ; 2) est-ce que la numérisation aide à atténuer et à s’adapter à la crise environnementale ou alors augmente les impacts globaux ? Nous nous attacherons ici à faire le point uniquement sur la première question.

L'introduction des IA dans une organisation même réalisée de manière "raisonnée" ou "responsable" posent un tas de problèmes. Il y a un effet cliquet : après l'introduction d'une nouvelle technologie, il est quasi-impossible de revenir en arrière. Au contraire, petit à petit, le terrain s'érode et les limites sont à chaque fois repoussées. Or, il est plus qu'urgent de résister le plus possible.

Cet article scientifique présente les conclusions d'une étude démontrant que certaines utilisations de l'IA dans la recherche scientifique est mauvaise.

Plus d'une trentaine de champs de recherche sont concernés, allant de la psychiatrie à la biologie moléculaire, et de nombreuses études possèdent des résultats erronés.

En anglais.