Article IA & RSEune alliance sous haute tension
L’IA pour unifier les données RSE
Conduire une stratégie RSE au service de l’entreprise et d’une société plus durable est exigeant. Cette démarche nécessite rigueur des indicateurs, mesurabilité et clarté des récits, tout en affrontant des défis majeurs : données disparates, contraintes réglementaires et pression sur les ressources internes.
L’IA permet déjà de gagner en efficacité : intégrée aux outils de pilotage, elle extrait automatiquement les données des documents (rapports RH, bilans GES) pour alimenter les champs de données et réduit ainsi la charge manuelle.
Des données au récit : le rôle des IA génératives
Les IA génératives facilitent aussi la transformation des données en narratifs. Elles synthétisent, rédigent et uniformisent les contenus. Toutefois, leur force de rédaction masque une faiblesse structurelle : comment éviter les contenus génériques et déconnectés de l’entreprise ?
C’est ici qu’intervient le Retrieval Augmented Generation (RAG), une approche qui associe l’IA au corpus documentaire interne. Grâce à l’indexation, à la recherche contextuelle et à une génération contrôlée, le RAG produit des textes alignés sur des données réelles. Cette technologie est un atout pour des livrables fiables, traçables et à forte valeur ajoutée pour l’entreprise.
Chez CRABE en partenariat avec le cabinet STEPS, nous identifions deux priorités. D’abord assurer une veille pour capter les solutions d’IA pertinentes dès leur maturité. Ensuite, accompagner nos clients dans l’intégration progressive de ces outils dans leurs processus RSE, en ciblant les cas d’usage. La charge normative s’allège et la RSE répond mieux aux sollicitations variées des parties prenantes.
Des bénéfices sous condition énergétique
Mais si les apports sont réels, l’IA ne peut être une solution aveugle. Le Shift Project estime que la consommation des centres de données IA pourrait atteindre 650 à 1050 TWh en 2026, contre 200 TWh en 2021–2022, entrant en concurrence directe avec les besoins d’électrification de la transition énergétique.
Aux États-Unis, plusieurs opérateurs de datacenters prévoient la construction de centrales à gaz pour sécuriser leur approvisionnement. Le marché des turbines est sous tension, avec des délais de livraison de plusieurs années. Sans évolution vers des modèles plus sobres, l’IA risque de buter sur un mur énergétique – ou sur une explosion de ses propres émissions.
Conclusion : efficacité, sobriété, alignement
L’intégration de l’IA doit être ciblée, mesurée et guidée par une exigence de sobriété. Chez STEPS, nous portons la conviction que l’IA, utilisée avec discernement, peut accélérer la transformation durable. À condition de ne pas céder à la facilité technologique. L’alignement entre outils, objectifs RSE et limites planétaires est la condition de son acceptabilité. La tension est réelle. La réponse doit être lucide.