Utiliser l'IA dans un métier de la mer sans alourdir son impact

Je me suis formée à l'IA et je m'en sers dans mon travail. Pour les métiers de la mer, la même question revient : l'IA peut aider à pêcher plus sélectivement et à consommer moins de carburant, mais elle pèse aussi sur l'océan, par l'énergie et l'eau qu'elle demande. Je donne ici ce que j'ai trouvé, avec mes sources.

Cet article est aussi publié sur Les bonnes marées, mon média sur la mer et le design engagé.

Ce que coûte l'IA, sans exagérer ni minimiser

Une requête à un assistant pèse peu. Ce sont leur nombre, les images et les vidéos, et la fabrication du matériel qui pèsent.

• Une requête texte (médiane, Google, août 2025) : 0,24 Wh, 0,26 ml d'eau, 0,03 g de CO₂ (WY Creations)
• Une requête moyenne (OpenAI, juin 2025) : environ 0,34 Wh et 0,32 ml d'eau (Wikipédia)
• Une image générée, en moyenne : environ 2,9 Wh, contre 0,05 Wh pour un texte (Wikipédia)
• Électricité des centres de données : multipliée par 3 d'ici 2030 par rapport à 2023, soit environ 945 TWh (ONU Info)
• Eau douce liée à l'IA et aux centres de données : 4,2 à 6,6 milliards de m³ par an d'ici 2027 (ONU Info)
• Poids du numérique en France : 4,4 % de l'empreinte carbone (AFNOR)

Le chiffre du « demi-litre d'eau par requête » circule beaucoup, mais les deux mesures publiées par des éditeurs donnent quelques gouttes. Le vrai sujet est ailleurs : selon WY Creations, Google a déclaré une hausse de 37,5 % de sa consommation d'eau et d'électricité en un an. La vidéo est le cas le plus lourd : selon l'ONU, une seule courte vidéo générée peut consommer autant d'électricité que 200 000 classifications de spam.

Sept gestes pour limiter son impact

Pour une petite structure, l'essentiel tient en sept habitudes, dont plusieurs viennent des travaux de l'AFNOR et de l'Ecolab.

1. Se demander si l'IA est utile ici. Pour une simple question factuelle, un moteur de recherche consomme moins (AFNOR).
2. Prendre le plus petit outil qui fait le travail. Le référentiel recommande de décomposer un modèle en plusieurs petits (Weka).
3. Réutiliser plutôt que réentraîner. Un algorithme déjà entraîné se réemploie (même source).
4. Limiter les images et les vidéos générées. Elles pèsent bien plus qu'un texte, comme le montrent les chiffres ci-dessus.
5. Poser des consignes claires du premier coup. Moins de relances, moins de calcul. C'est du bon sens, pas une mesure publiée.
6. Demander l'empreinte au fournisseur. Mistral a publié celle de son modèle en juillet 2025, ouvrant la voie à un « Nutri-Score » de l'IA (KPMG).
7. Garder son matériel plus longtemps. L'allongement de la durée de vie des équipements fait partie des bonnes pratiques du kit d'engagement IA frugale (15 pratiques, juin 2025, en consultation).

L'ADEME, dans son avis de juillet 2026, ajoute deux pistes : former à un usage raisonné et planifier l'implantation des centres de données (ADEME).

Ce que l'IA apporte déjà en mer

En mer, l'IA sert surtout à deux choses : mieux choisir ce que l'on prend, et dépenser moins d'énergie pour naviguer.

Pêcher plus sélectivement

• Le projet Game of Trawls, piloté par l'Ifremer avec l'Université de Bretagne Sud, Marport France et le comité des pêches du Morbihan, associe capteurs et IA pour reconnaître les poissons dans le chalut en temps réel. Le pêcheur décide ensuite de garder ou de relâcher sa prise en actionnant une trappe (Sciences Ouest).
• Des équipes de recherche étudient aussi la reconnaissance du comportement des poissons pour améliorer la sélectivité des engins (Frontiers in Marine Science, 2023).
• Pour mieux compter les captures, Thalos et Cap Bourbon déploient sur la pêcherie de légine australe des caméras et une IA qui identifient les espèces et comptent les poissons (Outremers 360). Le projet européen OptiFish vise de son côté à réduire les rejets et les activités non déclarées.

Naviguer en consommant moins

• La start-up Marine Weather Intelligence, lauréate du concours Octo'pousse de l'Ifremer en 2023, entraîne des IA pour réduire l'incertitude des prévisions et mieux adapter la vitesse des navires (Ifremer).
• En course au large, MerConcept s'appuie sur les outils de SAS Institute pour aider les équipes à trouver l'équilibre entre performance et efficacité énergétique (Journal des entreprises). L'entreprise est basée à Concarneau.
• Côté transport, ABB avance jusqu'à 10 % de carburant en moins avec l'analyse de données par IA (ABB), et Corsica Linea annonce 4 % par traversée, soit environ 10 000 tonnes de CO₂ évitées par an (Corse Net Infos).

Ces gains viennent des entreprises elles-mêmes. Je n'ai pas trouvé d'audit indépendant qui les confirme.

Quatre questions avant d'adopter un outil

Un usage est vertueux quand l'IA évite plus d'impact qu'elle n'en crée, et qu'une solution plus simple ne ferait pas l'affaire. Le référentiel général pour l'IA frugale (AFNOR Spec 2314, gratuit, 2024) donne quatre questions simples à se poser.

1. Le besoin existe-t-il vraiment ? Il doit être décrit, avec ses limites d'usage.
2. Une solution moins gourmande suffirait-elle ? Le référentiel demande de démontrer qu'une IA est nécessaire plutôt qu'une autre voie qui consomme moins.
3. Le gain est-il mesuré ? Une promesse commerciale ne suffit pas : le texte réclame une évaluation chiffrée sur tout le cycle de vie.
4. L'effet rebond est-il regardé ? Économiser 5 % de carburant par trajet et en faire plus de trajets annule le bénéfice. Le référentiel demande d'évaluer ces effets indirects.

Appliqué à la mer, cela change l'échelle de la réflexion. Un petit modèle embarqué qui reconnaît quelques espèces dans un chalut n'a rien à voir avec un grand modèle de langage interrogé pour rédiger un courriel.

Trois questions propres aux métiers de la mer

Au-delà de l'énergie, ces questions me semblent propres à la mer. Je les pose plutôt que d'y répondre.

• À qui appartiennent les données ? Positions, captures, zones : ce sont les données des pêcheurs, et les outils d'IA en ont besoin pour apprendre. Qui les héberge, et qui en profite ?
• Qui construit l'outil ? Dans Game of Trawls, le comité des pêches du Morbihan a fait partie du projet dès le départ. Les chercheurs du programme européen CORDIS rappellent de leur côté que les pêcheurs sont des experts de leur métier (CORDIS).
• Que reste-t-il du savoir-faire ? Un algorithme reconnaît une espèce, il ne remplace pas l'œil de celui qui connaît sa zone.

S'ajoute la question du prix : un petit armement a-t-il les moyens d'embarquer ces outils ? Je n'ai pas trouvé de chiffre là-dessus.

Et maintenant ?

Avant d'ajouter un nouvel outil d'IA, reprenez les quatre questions ci-dessus. Si vous hésitez, je vous propose un audit de 30 minutes offert : nous regardons ensemble où l'IA vous fait gagner du temps, et où elle vous coûte pour rien.

Je publie aussi cet article sur Les bonnes marées. Si vous utilisez l'IA dans un métier de la mer, ou si vous la refusez, écrivez-moi : j'aimerais lire vos retours.