L’intelligence artificielle transforme progressivement l’organisation des événements : génération de contenus, automatisation, personnalisation des parcours ou assistance aux organisateurs. Mais ces usages numériques ont eux aussi une empreinte environnementale. Consommation électrique, eau, data centers, choix des modèles ou complexité des requêtes : l’impact d’une IA dépend de nombreux paramètres. Alors, comment profiter des bénéfices de l’IA événementielle tout en adoptant une approche plus responsable ?
L’intelligence artificielle n’est plus uniquement un sujet prospectif pour les professionnels de l’événementiel. Elle commence à intervenir concrètement dans différentes étapes de l’organisation d’un événement.
Elle peut notamment aider à produire ou reformuler des contenus, structurer certaines informations, automatiser des tâches répétitives, personnaliser des parcours ou accompagner les organisateurs dans la configuration de leur événement.
Chez AppCraft, cette logique se traduit par exemple par l’utilisation de l’IA pour assister les équipes dans certaines tâches de paramétrage. L’objectif n’est pas de remplacer l’organisateur, mais de lui permettre de consacrer moins de temps aux opérations répétitives et davantage à la conception de l’expérience participant.
Cette évolution soulève néanmoins une nouvelle question : quel est l’impact environnemental de ces usages de l’intelligence artificielle ?
Une interaction avec une intelligence artificielle paraît totalement immatérielle. Pourtant, derrière chaque requête se trouvent des infrastructures physiques.
Lorsqu’un utilisateur interroge un modèle d’IA, sa demande est traitée par des serveurs équipés de processeurs spécialisés, hébergés dans des data centers. Ces infrastructures nécessitent de l’électricité pour effectuer les calculs et pour assurer leur fonctionnement et leur refroidissement.
L’empreinte environnementale d'un usage de l’IA peut ainsi concerner plusieurs dimensions : consommation énergétique, émissions de CO₂, consommation d’eau et fabrication des infrastructures informatiques.
Il faut donc éviter deux raccourcis : considérer que l’IA serait « immatérielle » et sans impact, mais également attribuer un chiffre unique à toutes les utilisations de l’IA.
Parler de « l’impact d’une requête IA » comme d’une valeur universelle est trompeur.
Dans son article L’empreinte environnementale de l’IA (Part. 1), mAIjin montre justement que les ordres de grandeur peuvent considérablement varier selon l’usage. L’article cite notamment plusieurs facteurs déterminants : le modèle utilisé, la longueur du contexte, le recours au raisonnement, les usages agentiques, la région d’hébergement ou encore l’efficacité énergétique du data center.
Une simple demande textuelle et une génération vidéo complexe ne sollicitent donc pas les infrastructures de la même manière.
C’est un point essentiel pour aborder sérieusement la question de l’IA responsable : avant de comparer des chiffres, il faut comprendre ce qu’ils mesurent et dans quelles conditions ils ont été obtenus.
À découvrir : L’empreinte environnementale de l’IA (Part. 1) de mAIjin, qui détaille les différents paramètres influençant l’empreinte d’un usage de l’intelligence artificielle.
La nature de la tâche demandée joue un rôle majeur.
Selon les ordres de grandeur rassemblés dans l’article de mAIjin, un prompt texte court se situe très loin d'une tâche agentique complète ou d'une génération vidéo. Le document présente par exemple une fourchette de 0,2 à 0,5 Wh pour un prompt texte court, contre 10 à 100 Wh pour une tâche agentique complète et 9 à 400 Wh pour une vidéo générée de 5 à 8 secondes.
Ces valeurs ne doivent pas être interprétées comme des constantes universelles. Elles illustrent surtout une réalité : parler de “l’IA” comme d’un usage homogène masque des différences considérables entre les applications.
Dans l’événementiel également, il est donc pertinent de réfléchir non seulement au fait d’utiliser l’IA, mais à la manière dont elle est utilisée et à la valeur réellement créée par chaque usage.
Le type de contenu généré n’est pas le seul facteur.
La quantité d’informations transmise au modèle, la complexité du raisonnement demandé ou le nombre d’actions nécessaires pour réaliser une tâche peuvent fortement modifier les ressources mobilisées.
Une demande courte nécessitant une réponse simple n’est pas comparable à l’analyse d’un document très volumineux ou à un agent chargé d’enchaîner automatiquement de nombreuses opérations.
Pour les entreprises, cette distinction devient importante à mesure que l’IA s’intègre dans les processus métiers. La question n’est donc plus seulement « utilisons-nous de l’IA ? », mais aussi « pour quelles tâches, avec quelle complexité et pour quelle valeur ? ».
L’objectif d’une démarche responsable n’est pas nécessairement de renoncer à l’intelligence artificielle.
Il s’agit plutôt d’éviter d’utiliser des modèles complexes pour des tâches qui n’en ont pas besoin et de concentrer l’IA sur les usages capables de générer un bénéfice opérationnel réel.
Dans l’événementiel, cela peut signifier utiliser l’IA pour simplifier une configuration complexe, accélérer la préparation d’un événement, automatiser certaines tâches répétitives ou faciliter la personnalisation d’un parcours participant.
Cette logique permet de passer d’une utilisation de l’IA « parce qu’elle est disponible » à une utilisation guidée par l’utilité, l’efficacité et la pertinence.
L’impact environnemental d’un outil numérique ne doit pas être analysé complètement isolément du processus qu’il transforme.
Une plateforme événementielle centralisée peut par exemple limiter certaines tâches manuelles, réduire les échanges dispersés entre plusieurs outils et faciliter la dématérialisation de certaines opérations.
L’utilisation de formulaires numériques, de communications ciblées, de programmes accessibles sur mobile, de QR codes ou encore de documents digitalisés peut contribuer à limiter certains supports physiques et opérations inutiles.
Cela ne signifie pas que le numérique est sans impact. Cela signifie qu’une démarche responsable doit examiner l’ensemble du système et les arbitrages réalisés, plutôt que d’opposer systématiquement numérique et environnement.
L’IA n’est qu’une composante de l’empreinte environnementale d’un événement.
Transport des participants, hébergement, restauration, équipements, énergie, prestations et usages numériques participent tous, à des degrés différents, à son bilan global.
C’est pourquoi AppCraft permet également de calculer et suivre l’impact carbone d’un événement, afin d’aider les organisateurs à mieux identifier les principaux postes d’émissions.
La mesure permet de replacer chaque usage dans son contexte et d’éviter de concentrer tous les efforts sur un poste visible mais potentiellement secondaire par rapport à l’empreinte totale de l’événement.
Elle la justifie lorsqu'elle apporte un bénéfice opérationnel réel, proportionné à la complexité mobilisée. Trois questions aident à trancher : pour quelle tâche, avec quelle complexité, pour quelle valeur ? Simplifier une configuration complexe, accélérer la préparation, automatiser des tâches répétitives ou personnaliser un parcours participant sont des usages pertinents. Les ordres de grandeur cités par mAIjin montrent l'intérêt de ne pas recourir à des modèles complexes ou à des agents pour des besoins simples : 0,2 à 0,5 Wh pour un prompt texte court, contre 10 à 100 Wh pour une tâche agentique complète. Ces chiffres restent indicatifs et varient selon le modèle et l'infrastructure.
En la traitant comme un poste parmi d'autres, et non de façon isolée. Le transport des participants, l'hébergement, la restauration, les équipements, l'énergie, les prestations et les usages numériques contribuent tous, à des degrés différents, à l'empreinte globale. Mesurer l'ensemble permet d'identifier les principaux postes d'émissions. On évite ainsi de concentrer les efforts sur un poste très visible mais potentiellement secondaire. Un outil de calcul et de suivi de l'impact carbone, comme celui proposé par AppCraft, aide à replacer l'usage de l'IA dans son contexte.
Pas automatiquement : le numérique a lui aussi une empreinte (consommation électrique, eau, data centers, fabrication des infrastructures). Il peut toutefois réduire d'autres formes de gaspillage. Une plateforme centralisée limite certaines tâches manuelles et les échanges dispersés entre plusieurs outils. Les formulaires numériques, les programmes sur mobile, les QR codes ou les documents digitalisés peuvent remplacer des supports physiques. La bonne approche consiste à examiner l'ensemble du système et les arbitrages réalisés, plutôt que d'opposer systématiquement numérique et environnement ou de considérer l'IA comme immatérielle et sans impact.
