BrainBox AI façonne le dialogue mondial lors du Forum sur l’IA pour les pays en développement, au Sommet des Nations Unies à Genève.
L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les économies, les industries et les sociétés. Mais alors que l’adoption de l’IA s’accélère, une question tout aussi importante se pose : comment garantir que la prochaine ère de l’IA apporte des progrès sans imposer de contraintes insoutenables aux systèmes énergétiques, aux infrastructures et aux communautés qu’elle est censée servir ?
Cette question était au cœur du Forum pour l'IA dans les Pays en Développement (AIFOD) – Sommet des Nations Unies à Genève 2026, où Jean-Simon Venne, Président, fondateur et chef de la direction technologique, s’est joint à des dirigeants mondiaux, des chercheurs et des experts pour faire avancer le dialogue autour d’une IA responsable, accessible et écoénergétique.Tout au long du sommet, Jean-Simon a apporté un point de vue forgé par des années d’application de l’intelligence artificielle à l’un des secteurs les plus énergivores au monde : le bâtiment. Sa participation a consisté à présider le comité d’examen de l’industrie sur l’énergie de l’AIFOD et à diriger un débat lors de l’assemblée générale pour déterminer si la poursuite de modèles d’IA toujours plus grands est nécessairement la bonne mesure du progrès technologique.
Ensemble, ces échanges ont mis en lumière un principe plus large : l’avenir de l’IA ne doit pas être défini simplement par la quantité de puissance informatique que nous pouvons déployer, mais par l’intelligence et l’efficacité avec lesquelles nous l’utilisons.
Pictured 1: Jean-Simon Venne (au centre à gauche) présidant le Comité d’examen sectoriel de l’AIFOD sur l’énergie.
Repenser la relation entre l’IA et l’énergie
En présidant le Comité d’examen sectoriel de l’AIFOD sur l’énergie, « L’IA et le changement climatique : le type d’IA qui alourdit la charge et celui qui l’allège », Jean-Simon a mis en lumière l’une des tensions déterminantes de l’ère de l’IA : dans quels cas l’IA exerce-t-elle une pression sur le réseau électrique, et dans quels cas peut-elle l’alléger ?
L’IA recèle un potentiel extraordinaire pour optimiser les systèmes physiques, éliminer les inefficacités et accélérer la décarbonisation. Dans le même temps, l’infrastructure informatique nécessaire à l’entraînement et à l’exploitation de modèles de plus en plus puissants génère une nouvelle demande considérable en électricité.
Le défi ne consiste pas à savoir si le monde doit déployer davantage d’IA, mais quel type d’IA, où, et si la valeur ajoutée justifie les ressources que l’IA consomme.
Sous la direction de Jean-Simon, le Comité d’examen sectoriel sur l’énergie s’est attaché à transformer ce défi en un cadre d’action concret. Les membres ont été chargés d’identifier une conclusion centrale, d’évaluer des alternatives viables et d’élaborer une recommandation susceptible d’être présentée à l’Assemblée générale du Sommet.
Pictured 2: Photo de AIFOD (af.net)
Le Comité a mis en évidence un déséquilibre fondamental : la consommation d’énergie liée à l’IA augmente rapidement, tandis que bon nombre des systèmes qui consomment et distribuent cette énergie restent insuffisamment optimisés.
Cet écart représente à la fois un défi et une opportunité considérable.
La discussion a mis en évidence trois voies vers un écosystème d’IA plus efficace :
Utiliser l’IA pour optimiser les systèmes énergétiques eux-mêmes, en réduisant le gaspillage et en améliorant la manière dont l’énergie est produite, distribuée et consommée.
Déployer des modèles plus petits, spécialisés et adaptés lorsque les grands systèmes polyvalents ne sont pas nécessaires pour la tâche à accomplir.
Faire progresser l’infrastructure d’IA distribuée, en rapprochant l’informatique et le contrôle intelligent des communautés, des pays et des systèmes où les décisions sont prises.
Le Conseil a également examiné comment la politique économique pourrait accélérer l’adoption de ces approches. Parmi les pistes évoquées figuraient des structures de tarification de l’énergie susceptibles de créer des incitations économiques plus fortes en faveur de l’adoption de technologies d’IA à haut rendement énergétique.
L’idée sous-jacente est puissante et, étonnamment, simple : l’efficacité énergétique ne doit pas se limiter à une simple aspiration technique. Elle peut devenir un avantage économique.
Les conclusions du Conseil ont été adoptées et devraient contribuer au prochain rapport final de l’AIFOD.
En IA, plus c’est grand, mieux c’est ?
Jean-Simon a également prononcé un discours et présidé une discussion lors de l’Assemblée générale autour d’une autre question de plus en plus importante : « En IA, plus c’est grand, mieux c’est ? »
Au cours d’une grande partie de l’évolution récente de l’IA, les progrès ont souvent été associés à l’échelle : plus de paramètres, des ensembles de données plus volumineux, une plus grande capacité d’informatique et des modèles de base de plus en plus puissants.
Mais l’échelle à elle seule ne détermine pas la valeur.
La discussion a incité les participants à envisager une définition plus large de la performance de l’IA, qui inclut non seulement les capacités brutes, mais aussi le coût, l’accessibilité, la spécialisation, l’impact environnemental et la pertinence par rapport aux besoins locaux.
Pour les économies en développement en particulier, cette distinction est cruciale.
La solution d’IA la plus précieuse n’est peut-être pas le modèle le plus grand ou le plus intensif en termes d’informatique disponible. Il peut s’agir plutôt d’un système hautement spécialisé conçu pour résoudre un problème spécifique de manière efficace, économique et à grande échelle.
Une conclusion centrale s’est dégagée de la discussion :
Le meilleur modèle d’IA n’est pas nécessairement le plus grand ni le plus petit. C’est celui qui produit le résultat requis en trouvant le juste équilibre entre performance, efficacité, spécialisation, accessibilité et impact.
Ce principe a des implications qui vont bien au-delà de l’architecture des modèles. Il invite le secteur technologique à repenser les objectifs pour lesquels l’innovation doit, en fin de compte, être optimisée.
De l’intelligence artificielle à l’infrastructure intelligente
Les discussions menées à Genève ont également mis en évidence une évolution plus large qui s’opère dans l’économie mondiale. L’IA dépasse désormais le cadre des applications numériques et s’intègre de plus en plus à l’infrastructure qui alimente les villes, les bâtiments, les systèmes énergétiques, l’agriculture, la santé et l’éducation.
Cette transition offre l’occasion de repenser la relation entre la croissance technologique et la consommation de ressources.
Les bâtiments en sont un exemple frappant.
Ils représentent l’une des plus grandes sources mondiales de demande d’énergie, mais beaucoup continuent à fonctionner en utilisant des contrôles statiques et des systèmes hérités. L’application de l’IA pour optimiser en continu ces environnements démontre comment l’intelligence peut être utilisée non seulement pour consommer des ressources informatiques, mais aussi pour générer une efficacité mesurable dans les systèmes physiques.
Ce modèle représente un avenir qui a une portée plus large, avec l'IA jouant un rôle crucial dans la résolution du défi énergétique, même si sa croissance contribue à le développer.
Pictured 3: le Comité d’examen sectoriel de l’AIFOD sur l’énergie
Un paysage mondial de l'innovation se dessine
Au-delà des sessions officielles, le Sommet a permis de se faire une idée de l’ampleur de l’innovation en matière d’IA qui se déroule à travers le monde.
Les participants ont présenté des applications couvrant les domaines de l’énergie, de l’agriculture, de la santé et de l’éducation, illustrant ainsi la manière dont les pays et les organisations adaptent l’IA à leurs propres réalités économiques, sociales et infrastructurelles.
L’une des principales réflexions de Jean-Simon à l’issue du Sommet a porté sur le rythme de l’innovation en cours dans les pays en développement. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus accessibles, la capacité d’innover se démocratise de plus en plus. Les applications révolutionnaires ne se limitent plus à un petit nombre de pôles technologiques ou d’organisations disposant d’énormes ressources informatiques.
Au lieu de cela, les pays et les communautés trouvent de nouvelles façons d’appliquer l’IA à des défis locaux très spécifiques, souvent avec ingéniosité, rapidité et une compréhension aiguë des résultats qui comptent le plus.
Cette évolution pourrait bien devenir l’une des avancées les plus déterminantes de l’ère de l’IA.
Définir le progrès par son impact
Le débat mondial sur l’IA entre dans une nouvelle phase.
La question n’est plus simplement de savoir ce que l’IA peut faire. De plus en plus, les dirigeants doivent se demander ce que l’IA devrait faire, avec quelle efficacité elle peut le faire et qui bénéficie de la valeur qu’elle crée.
Les discussions menées lors du Sommet de l’AIFOD aux Nations Unies à Genève ont reflété l’importance croissante de ces questions.
Pour BrainBox AI, elles renforcent également une conviction qui a façonné l’entreprise depuis ses débuts : l’intelligence doit se traduire par un impact significatif dans le monde réel.
Alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans les systèmes qui alimentent l’économie mondiale, les organisations qui la construisent et la déploient ont l’opportunité et la responsabilité de veiller à ce qu’une meilleure intelligence mène à une plus grande efficacité.
La prochaine frontière de l'IA ne sera pas définie uniquement par son ampleur.
Elle sera définie par notre capacité à appliquer l'intelligence là où elle compte le plus.