Normes 360

1. On en parle ?
2. On dialogue avec vous
3. On vous explique : Le CCPN
4. On vous dit tout…
5. On vous raconte une belle histoire de normes
6. Ce qu’il ne fallait pas manquer…
7. Ça arrive bientôt !

AFNOR : En janvier 2024, le pôle ministériel de la Transition Écologique sollicite l’AFNOR en posant une ambition claire : co-construire avec l’écosystème français le premier référentiel à poser la question très concrète de la manière de définir, mesurer et réduire l’impact environnemental de l’IA, avec une rigueur académique traduite sur le terrain par des bonnes pratiques très concrètes.

Ce projet émane de 3 constats :

• Les entreprises qui conçoivent et/ou utilisent de l’IA ne communiquent pas ou peu sur ce sujet.
• Il n’existe pas de cadre de référence reconnu permettant aux acteurs du numérique de communiquer sur le caractère frugal de leurs modèles d’intelligence artificielle.
• Les mesures d’impact environnemental qui sont faites (par exemple dans le cadre d’un appel à projet) sont difficilement comparables, car elles ne sont pas sur le même périmètre.

Ainsi, trois objectifs se sont imposés dans l’écriture du référentiel :

• Outiller les acteurs économiques dans le cadre d’appels à projet/appels d’offres.
• Proposer un premier consensus national terminologique et méthodologique sur l’IA frugale, pour servir aux entreprises qui veulent se différencier sur ce sujet.
• Disposer d’un premier cadre de référence à porter au niveau international.

Ecolab : Le référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR spec 2314) est le résultat de 6 mois de travail avec 150 contributeurs, issus des entreprises, de la recherche, des associations et des administrations. Ce référentiel constitue une première au niveau international pour offrir à tous les acteurs des services numériques un référentiel, d’application volontaire, accessible et compréhensible par tous. L’IA frugale, telle que définie dans le référentiel, veut minimiser les besoins en ressources matérielles et énergétiques des systèmes d’IA, tout en garantissant leur performance. Elle repose sur trois principes clés : démontrer la nécessité de recourir à l’IA plutôt qu’à une solution moins consommatrice, adopter des bonnes pratiques pour réduire les impacts environnementaux, et questionner les usages pour rester dans les limites planétaires.

Le référentiel contient une méthodologie pour évaluer l’impact environnemental de l’IA selon la méthodologie de l’analyse du cycle de vie sur plusieurs catégories d’impact. Elle recense 31 bonnes pratiques qui peuvent être mises en œuvre par les organisations pour réduire l’impact de l’IA développée ou utilisée. Les entreprises peuvent ainsi communiquer sur le caractère frugal de leurs systèmes d’IA, et se différencier en se basant sur un cadre de référence reconnu et partagé. Ce référentiel doit devenir un point de repère pour les entreprises pour la valorisation de leur savoir-faire en IA frugale et pour la maîtrise de l’impact environnemental de leur solution d’IA.

À la suite de la publication du Référentiel général pour l’IA frugale, l’Ecolab du CGDD, le Hub France IA et AFNOR Normalisation, ont développé un kit d’engagement pour l’IA frugale, consistant en une liste de bonnes pratiques sur l’IA frugale à destination des acteurs publics et privés. Cette liste peut être adaptée par chaque organisation et peut être citée dans des chartes IA, comme les chartes éthiques. La présente liste encourage les organisations qui s’en emparent à adopter un développement raisonné de la technologie, en questionnant le besoin en IA avant tout et en favorisant des systèmes d’IA efficients. Cette liste de bonnes pratiques veut proposer des actions opérationnelles et atteignables.

Enfin, le référentiel a servi de base à la rédaction de la « Fiche achat responsable de solutions d’IA » publiée en décembre 2025. Cette fiche, élaborée par la DINUM – Direction Interministérielle du Numérique, avec la DAE – Direction des Achats de l’Etat et l’Ecolab du CGDD – Commissariat Général au Développement Durable, propose un cadre clair et opérationnel pour aider les acheteurs publics et les chefs de projet à mieux intégrer les impacts environnementaux et sociaux de l’IA dans leurs marchés.

2. Comment votre organisation respective a-t-elle contribué à ce référentiel ?

Ecolab : Le développement du référentiel sur l’IA frugale vient d’un besoin initial très opérationnel. Dans le cadre de la Stratégie Nationale pour l’IA, le programme DIAT, démonstrateur d’IA frugale pour la Transition écologique dans les Territoires, avait pour objectif de co-financer une dizaine de projet répondant à une double contrainte : l’utilisation de l’IA pour un projet permettant d’accélérer la transition écologique et énergétique au niveau local (réduction d’émission, préservation de la biodiversité, suivi des polluants…) et la limitation de l’empreinte environnementale de la solution d’IA utilisée. Dans ce cadre, le Ministère a soutenu le renforcement d’outils existants développés par le monde universitaire, en particulier l’outil « Green Algorithms ». Il est apparu des échanges avec la communauté territoriale pour l’IA durable qu’anime le CGDD et qui regroupe collectivités, recherche et secteur privé, qu’il serait nécessaire de développer une démarche plus complète. Pour structurer cette démarche, Ecolab, en collaboration avec l’AFNOR, a publié le Référentiel Général pour l’IA frugale (AFNOR Spec 2314), un référentiel permettant d’évaluer et de communiquer sur l’impact environnemental des projets d’IA. Ce document, élaboré avec plus d’une centaine d’experts issus de divers secteurs, propose des méthodologies pour mesurer les impacts tout au long du cycle de vie d’un système d’IA, depuis sa conception jusqu’à sa mise hors service. L’objectif est avant tout d’outiller les acteurs français dans l’élaboration et la mise en œuvre d’une IA frugale.

AFNOR : L’AFNOR a eu l’honneur de copiloter les travaux avec le pôle ministériel de la Transition écologique. Notre mission est de soutenir et conseiller les acteurs économiques français dans la valorisation et la dissémination de leurs savoir-faire pour devenir des leaders de leur secteur en France, en Europe et à l’international, tout en garantissant un degré de qualité et de sécurité exigeant pour les utilisateurs et consommateurs. L’IA frugale est non seulement une condition sine qua non pour concilier développement économique permis par l’IA et respect de nos engagements en faveur du développement durable, mais aussi un levier de compétitivité pour les solutions françaises sur les marchés européens et internationaux.

Le cœur de métier d’AFNOR est un processus d’intelligence collective et de rassemblement des écosystèmes dans la co-construction de référentiels et normes techniques avec les acteurs intéressés et volontaires pour définir et mettre en état ces cadres de références. Plus spécifiquement, dans le cadre de l’IA frugale, nous avons apporté une vision du paysage normatif existant sur les enjeux du numérique responsable et de la sobriété, ainsi que notre expertise en gestion du consensus – ce qui était plus qu’important, au vu de l’implication de plus de 150 experts aux parcours et points de vue variés.

3. Plus généralement, quels apports la normalisation a-t-elle pour votre organisation ?

AFNOR : La normalisation est notre cœur de métier. Ses bénéfices pour les organisations qui s’y investissent sont multiples.

Participer à l’activité de normalisation est d’abord un levier stratégique pour l’organisation. S’y impliquer permet de se positionner et influencer les règles de son marché. En effet, derrière leur apparente neutralité technique, ces normes façonnent les rapports de pouvoir : elles orientent les architectures, favorisent certains modèles, et peuvent créer des dépendances durables.

Participer à la normalisation sert aussi à accélérer et limiter les risques de l’innovation. La normalisation est un moyen de sécuriser les choix d’investissements et les feuilles de routes techniques car elle accélère et permet d’anticiper tout éventuel obstacle que l’on rencontrera lors de la mise sur le marché des innovations. Elle peut même être façonnée comme un véritable « bac à sable » pour favoriser des marges fortes d’innovation dans un cadre règlementaire strict.

Enfin, pour l’organisation qui s’y investit, les normes volontaires servent la vision opérationnelle. L’élaboration d’une norme permet de structurer une démarche de management, son utilisation de prouver plus simplement sa conformité à la réglementation, et d’utiliser des méthodes d’analyse, de test et de mesure éprouvées par le marché et donc reconnues.

Ecolab : Le développement de la spec 2314 sur l’IA frugale est le premier référentiel piloté par l’Ecolab du CGDD. Depuis, l’Ecolab porte au niveau européen le développement d’une norme européenne pour l’évaluation de l’empreinte environnementale de l’IA dans le cadre du Comité Européen de Normalisation, au sein de son comité technique mixte CEN-CENELEC 21 (JTC 21) sur l’intelligence artificielle et de son groupe de travail 4 qui se concentre sur les aspects fondamentaux et sociétaux de l’intelligence artificielle (CEN-CLC JTC 21/WG 4). Le secrétariat de ce groupe est actuellement assuré par l’AFNOR. Celle-ci s’inscrit dans la série de normes amenées à accompagner la mise en œuvre de la loi sur l’IA de l’UE (AI Act). L’article 40 stipule en effet « La demande de normalisation porte également sur des éléments livrables concernant les processus d’établissement de rapports et de documentation visant à améliorer les performances des systèmes d’IA en matière de ressources, tels que la réduction de la consommation d’énergie et d’autres ressources des systèmes d’IA à haut risque au cours de leur cycle de vie, ainsi que sur le développement économe en énergie de modèles d’IA à usage général. ».

Au niveau international, dans le cadre de la Coalition Internationale pour l’IA Environnementalement Durable, la France anime un groupe de travail regroupant l’Union Internationale des Télécommunications, l’ISO et l’IEEE pour échanger sur la normalisation de l’évaluation de l’impact environnemental de l’IA. Le groupe a notamment publié en 2025, lors du Sommet pour l’Action sur l’IA à Paris, et actualisé en 2026 pour le Sommet sur l’Impact de l’IA à New Delhi, une approche globale identifiant les enjeux partagés et les indicateurs minimaux à intégrer dans une démarche de normalisation sur ce sujet. Elle contient en annexe une cartographie des normes applicables en matière d’IA durable (infrastructure, matériel et logiciel).