Limites, effets rebond et compromis
Décarboner les IA industrielles : méthodes et leviers

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Limites, effets rebond et compromis
Décarboner les IA industrielles : méthodes et leviers

Auteur(s) : El Hadji Mbaye NDIAYE

Date de publication : 23 octobre 2026

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5. Limites, effets rebond et compromis

Une analyse rigoureuse des stratégies de réduction de l’empreinte carbone doit impérativement intégrer leurs limites, les risques d’effets indésirables et les compromis inévitables.

5.1 Effets rebond : définition et mécanismes

L’évaluation des gains environnementaux d’une démarche d’écoconception ne peut se limiter à une mesure statique à périmètre constant. En pratique, l’introduction d’une IA plus efficiente déclenche des mécanismes comportementaux et économiques complexes, qualifiés d’effets rebond, qui viennent masquer ou annuler les bénéfices initiaux. En milieu industriel, ces dynamiques se manifestent à trois niveaux.

  • Effet rebond direct (intensification de l'usage)

    Lorsqu’une optimisation algorithmique réduit drastiquement le coût...

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