Comment rester dans la course avec l'IA, sans compromettre vos valeurs de durabilité ?

L'IA peut considérablement accélérer les travaux de conception, d'ingénierie et de gestion de projet, mais elle engendre aussi un coût réel en énergie et en eau, qui croît avec la taille des modèles et la fréquence d'utilisation. Pour une entreprise soucieuse de durabilité, la bonne réponse n'est pas de rejeter l'IA en bloc, mais de l'utiliser de façon sélective, d'en mesurer honnêtement l'empreinte et de la compenser par les gains d'efficacité qu'elle génère ailleurs dans le projet. Chez SwissTechNova, nous abordons l'IA comme tout nouveau matériau ou toute nouvelle technologie dans un chantier : l'adopter là où elle apporte une réelle valeur ajoutée, et être transparents sur les compromis.

Où l'IA s'intègre réellement dans un processus d'architecture et d'ingénierie

En pratique, les outils d'IA sont surtout utiles pour des tâches précises et bien définies, plutôt que comme substitut universel à l'expertise humaine. Dans notre propre flux de travail en architecture et en ingénierie, les outils assistés par l'IA contribuent aux vérifications de faisabilité en phase amont, à la rédaction de simulations énergétiques, à la génération de variantes de conception pour la revue client et à la détection de risques dans de grands volumes de données lors de la gestion de projet. Les décisions humaines — sécurité structurelle, choix des matériaux, conformité réglementaire, intentions du client — restent fermement entre les mains de nos architectes et ingénieurs, forts en moyenne de 19 ans d'expérience professionnelle sur chaque mission.

La clé réside dans la délibération : utiliser l'IA là où elle supprime des tâches répétitives ou de calcul, et l'exclure des décisions où le savoir-faire, la conformité aux normes ou la durabilité à long terme sont en jeu.

Comment mesurer l'impact environnemental de votre usage de l'IA

Mesurer l'empreinte de l'IA est plus complexe que mesurer la performance énergétique d'un bâtiment, mais quelques indicateurs pratiques y contribuent :

• L'intensité de calcul — la taille et la complexité du modèle, ainsi que la fréquence des requêtes. Les outils simples et spécifiques à une tâche consomment généralement bien moins d'énergie que les grands modèles polyvalents sollicités à répétition pour la même tâche.
• Le mix énergétique des centres de données — les fournisseurs communiquent de plus en plus sur l'utilisation d'électricité renouvelable pour leur infrastructure ; choisir des prestataires qui publient ces informations de façon transparente constitue un indicateur raisonnable d'impact.
• La fréquence et la nécessité — de nombreuses équipes relancent la même requête ou simulation plusieurs fois « juste pour vérifier ». Suivre le volume d'utilisation au regard de la valeur réelle pour le projet est souvent le moyen le plus simple d'identifier les gaspillages.

Pour un cabinet qui gère des constructions physiques, cela fait écho à la façon dont nous suivons déjà le carbone gris et la performance énergétique des bâtiments — la même rigueur qui consiste à mesurer avant d'optimiser s'applique aux outils numériques. L'Agence internationale de l'énergie a publié des références utiles sur la demande électrique croissante liée à l'IA et aux centres de données, qui constituent un point de comparaison externe pertinent pour fixer des objectifs internes.

Définir un objectif réaliste

Il n'existe pas de chiffre universel définissant un « usage durable de l'IA » pour un cabinet de conception ou d'ingénierie — l'objectif adapté dépend de votre taille, des outils que vous utilisez et du rôle central que joue l'IA dans vos livrables. Une approche opérationnelle consiste à fixer un cap directionnel plutôt qu'un seuil fixe : réduire les requêtes redondantes, privilégier des modèles plus légers ou spécialisés plutôt que de grands modèles généralistes pour les tâches courantes, et réserver les outils les plus gourmands en calcul aux projets où ils surpassent clairement les méthodes manuelles. Réviser cet objectif chaque année, parallèlement à vos autres engagements de durabilité, permet de le maintenir cohérent et ajustable à mesure que la technologie et les données énergétiques évoluent.

Les alternatives à un usage intensif de l'IA — et leur impact réel

Toutes les tâches ne nécessitent pas l'IA, et les alternatives coûtent souvent moins cher, tant en argent qu'en énergie :

• Les logiciels de calcul et les outils BIM établis pour la modélisation structurelle et énergétique, bien moins gourmands en calcul que l'IA générative pour un même résultat.
• Les listes de vérification et modèles standardisés pour les études de faisabilité, qui réduisent la nécessité de régénérer un contenu similaire à répétition.
• La revue humaine expérimentée pour les décisions de conception et de gestion des risques, qui reste plus fiable que l'IA pour les arbitrages nuancés et conformes aux normes propres aux projets d'ingénierie complexes.

L'impact de ces choix est cumulatif plutôt que spectaculaire sur une tâche isolée — mais sur l'ensemble du cycle de vie d'un projet, éviter les recours inutiles à l'IA et privilégier par défaut des outils plus légers finit par compter, tout comme le choix de matériaux performants fait la différence sur la durée de vie d'un bâtiment.

Scénarios possibles pour l'avenir

Trois grands scénarios semblent plausibles quant à l'interaction entre l'IA et la durabilité dans les cabinets de conception et d'ingénierie au cours des prochaines années :

1. Les gains d'efficacité dépassent la croissance de la demande — à mesure que les modèles d'IA deviennent plus économes en énergie par requête et que les centres de données se tournent davantage vers les énergies renouvelables, le coût environnemental par utilisation pourrait diminuer même si l'adoption progresse.
2. La demande croît plus vite que l'efficacité — si l'usage de l'IA en conception, simulation et gestion de projet s'accélère rapidement, la demande énergétique globale pourrait malgré tout augmenter en dépit des améliorations par requête, rendant un usage discipliné et sélectif encore plus crucial.
3. La réglementation et les normes de reporting arrivent à maturité — les exigences de reporting carbone pourraient progressivement s'étendre aux outils et services numériques, à l'image de ce que la construction fait déjà avec le carbone gris ; les cabinets qui mesurent et gèrent déjà leur usage de l'IA seront mieux positionnés.

Face à cette incertitude, la position stratégique la plus sûre pour un cabinet comme le nôtre est de maintenir un usage de l'IA intentionnel, documenté et régulièrement réévalué — afin de nous adapter rapidement quel que soit le scénario qui se concrétise.