Sasha Luccioni repense l’IA au-delà des modèles énergivores
#legislation-ia 2 min · 28 septembre 2026

Sasha Luccioni repense l’IA au-delà des modèles énergivores

Par Arthur Dekeyser

En résumé

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Sasha Luccioni défend une trajectoire plus durable et responsable pour l’intelligence artificielle.

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Les grands modèles de langage énergivores ne représentent qu’une forme possible d’intelligence artificielle.

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Les entreprises et les utilisateurs peuvent favoriser des modèles moins gourmands en ressources.

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Le signal : Sasha Luccioni présente les grands modèles de langage énergivores comme une seule forme possible d’intelligence artificielle.

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Sasha Luccioni défend une trajectoire plus durable et responsable pour l’intelligence artificielle. Dans une tribune publiée par Le Devoir le 24 septembre 2026, elle rappelle que les grands modèles de langage énergivores ne constituent qu’une forme possible d’IA. Cette distinction déplace le débat vers les choix techniques et les usages. L’IA n’est donc pas réduite aux modèles les plus gourmands en ressources. La chercheuse met en avant une approche qui associe sobriété, responsabilité et action collective. La tribune originale est disponible dans Le Devoir et via l’article relayé par Dabotibius.

Les modèles énergivores ne résument pas les possibilités de l’intelligence artificielle. Sasha Luccioni rappelle cette pluralité pour défendre une trajectoire différente. Son propos porte sur des modèles moins gourmands en ressources, plutôt que sur la seule extension des grands modèles de langage. Elle associe cette orientation à des infrastructures alimentées par des énergies renouvelables. La réglementation reste présente dans le débat, mais elle ne constitue pas l’unique levier cité. Les entreprises et les utilisateurs disposent aussi de choix à effectuer. Cette lecture relie donc conception des modèles, alimentation des infrastructures et décisions quotidiennes autour des usages de l’IA.

Les entreprises orientent les choix techniques

L’action collective compte dans la trajectoire défendue par Sasha Luccioni. Elle souligne le rôle des entreprises et des utilisateurs dans la promotion de modèles moins gourmands en ressources. Les entreprises sont ainsi associées aux choix de modèles et d’infrastructures. Les utilisateurs participent également à cette orientation par leurs décisions. La tribune ne présente pas les grands modèles de langage énergivores comme l’unique voie possible. Elle ouvre plutôt un espace pour des systèmes consommant moins de ressources. Cette approche complète la réglementation, sans la remplacer. Elle place plusieurs catégories d’acteurs dans la discussion sur la durabilité et la responsabilité de l’intelligence artificielle.

Les énergies renouvelables constituent un autre axe mis en avant par Sasha Luccioni. Elle défend des infrastructures alimentées par ces sources d’énergie, en complément de modèles moins gourmands en ressources. Le sujet porte donc simultanément sur la conception des systèmes et sur leur infrastructure. La réglementation apparaît également dans son analyse, mais l’action collective et les choix des acteurs occupent une place importante. Cette combinaison dessine une trajectoire fondée sur plusieurs décisions plutôt que sur une solution unique. Les modèles, les entreprises, les utilisateurs et les infrastructures sont réunis dans une même réflexion sur une IA plus durable.

La littératie éclaire les décisions

La littératie en IA apparaît comme un levier pour éclairer les choix des entreprises et des utilisateurs. Sasha Luccioni l’associe à la possibilité de mieux comprendre les options liées aux modèles et aux infrastructures. Cette connaissance intervient aux côtés de la réglementation et de l’action collective. Elle peut ainsi informer les décisions favorisant des modèles moins gourmands en ressources. La tribune relie ce besoin de compréhension à une trajectoire plus responsable de l’IA. Son approche combine donc plusieurs dimensions établies dans le texte de référence : sobriété des modèles, énergies renouvelables, choix des acteurs et meilleure compréhension des technologies.

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