Delivering ICT’s Climate Impact: Data, Methods and Country Experiences

Ana Gabriela Fernandez a présenté des résultats montrant une augmentation spectaculaire de la proportion de Contributions Déterminées au niveau National (NDC) faisant référence aux technologies numériques. Des rapports antérieurs de 2023 indiquaient qu'environ 45 à 50 % des NDC mentionnaient les technologies numériques, tandis que le dernier cycle de NDC analysé par l'UIT montrait qu'environ 90 % y faisaient référence. Cela représente presque un doublement de la part des pays prévoyant d'utiliser les technologies numériques dans leurs engagements climatiques.

Un rapport de 2023 de la CCNUCC et du TEC a révélé qu'environ 45 % des NDC incluaient une référence aux technologies numériques , tandis qu'une étude de la Banque mondiale la même année concluait à environ 50 % . La note de politique de l'UIT pour la COP30, analysant 53 NDC du nouveau cycle, a constaté qu'environ 90 % faisaient déjà référence aux technologies numériques , avec 47 pays prévoyant de les utiliser , soit près du double de la base de référence précédente .

La majorité des références aux technologies numériques dans les NDC portent sur des applications relativement basiques, telles que les systèmes de surveillance, les outils de collecte de données et les systèmes d'alerte précoce. Il s'agit de solutions pratiques et opérationnelles plutôt que de technologies avancées ou de pointe. Cela suggère que, si l'adoption des technologies numériques dans les NDC est généralisée, le niveau d'ambition en termes de sophistication technologique reste modéré pour la plupart des pays.

Ana Gabriela Fernandez a souligné que la plupart des références dans les NDC portaient sur l'utilisation de solutions numériques en matière de surveillance, de systèmes de données et de solutions d'efficacité, les systèmes d'alerte précoce étant une solution de données très fréquemment mentionnée dans les NDC . Les solutions plus avancées étaient classées dans la catégorie « autres » .

Bien que l'IA commence à apparaître dans les NDC, elle reste une référence minoritaire, citée dans environ 10 à 12 % des NDC analysées. Cela indique que la planification technologique avancée en est encore à ses débuts dans les engagements climatiques nationaux. Ce chiffre est cohérent entre la note de politique antérieure et l'analyse du rapport complet en cours.

L'intelligence artificielle était mentionnée dans environ 10 % des NDC dans l'analyse de la note de politique , et dans l'analyse du rapport complet en cours, l'IA est référencée dans environ 10 à 12 % des NDC analysées jusqu'à présent .

Malgré le rôle croissant des TIC dans l'action climatique, aucune des NDC examinées ne cherchait à intégrer les émissions de gaz à effet de serre du secteur des TIC dans ses objectifs d'atténuation ou d'adaptation. Cela représente une lacune politique importante, notamment au regard des émissions croissantes associées à des technologies telles que l'IA. Ce constat soulève la question de la manière dont les pays devraient commencer à comptabiliser les émissions du secteur des TIC dans leurs plans climatiques nationaux.

Ana Gabriela Fernandez a indiqué qu'aucune des entités analysées ne cherchait à comptabiliser les émissions de GES du secteur des TIC dans les objectifs d'atténuation ou d'adaptation , et a souligné que cela soulevait la question de la manière d'aborder cette lacune, d'autant plus que les émissions liées à l'IA devraient augmenter .

Reyna Ubeda a souligné que si les technologies numériques sont de plus en plus mentionnées dans les NDC, disposer de méthodologies concrètes et de normes est essentiel pour générer des données fiables susceptibles d'étayer ces engagements. Les normes fournissent les exigences et les méthodologies nécessaires pour passer des affirmations générales sur les bénéfices climatiques des technologies numériques à des données vérifiables et comparables. Sans de telles normes, l'affirmation selon laquelle les solutions numériques réduisent les émissions de GES reste invérifiable.

Reyna Ubeda a mis en avant qu'une recommandation clé de la note de politique de l'ITU portait sur la mise en œuvre de normes et l'adoption d'une méthodologie concrète pour disposer de données, soulignant que « les normes fournissent des exigences, les normes fournissent une méthodologie » . Elle a présenté la norme L.1480 comme l'outil permettant de mesurer l'effet d'habilitation des TIC dans d'autres secteurs .

Reyna Ubeda a insisté sur le fait que la norme L.1480 n'est pas limitée au secteur des TIC, mais peut être appliquée par tout secteur déployant une solution numérique et souhaitant évaluer son impact environnemental. Cette large applicabilité en fait un outil polyvalent pour l'action climatique intersectorielle. Elle a donné des exemples allant de la production d'acier et de ciment à l'éducation et à l'apprentissage en ligne.

Reyna Ubeda a explicitement indiqué que la norme peut être appliquée à tout secteur, y compris l'acier, le ciment, la fabrication, les établissements scolaires et l'éducation, en donnant l'exemple d'un outil d'apprentissage en ligne évalué pour son impact environnemental .

Jean Manuel Canet a expliqué que L.1480 a été développée collectivement au sein du Groupe d'étude 5 de l'ITU afin de fournir une méthode standardisée et robuste pour évaluer l'impact environnemental des solutions TIC et numériques, y compris l'IA. La norme aborde la double nature des TIC — leur propre empreinte ainsi que les avantages qu'elles peuvent générer dans d'autres secteurs. Disposer d'une méthodologie commune est essentiel pour une comptabilisation crédible des conséquences environnementales, positives comme négatives, des solutions numériques.

Jean Manuel Canet a souligné l'importance de disposer d'une méthodologie commune pour évaluer comment les services numériques peuvent générer des avantages en termes d'économies d'énergie et de réductions des émissions de GES , et a expliqué que le Groupe d'étude 5 a collectivement décidé d'élaborer une norme pour fournir des orientations sur la manière de procéder de façon rigoureuse . Il a décrit L.1480 comme couvrant plusieurs perspectives, notamment celles des fournisseurs de services TIC, des utilisateurs finaux et des organisations contribuant aux solutions TIC telles que les opérateurs de télécommunications et les exploitants de centres de données .

L.1480 s'adapte à différents niveaux de rigueur analytique grâce à un cadre à trois niveaux, reconnaissant que les praticiens disposent de temps et de données variables. Le niveau 3 est le plus simple et est utilisé avant la mise en œuvre lorsque les données ne sont pas encore disponibles, fournissant une estimation d'ordre de grandeur. Le niveau 1 est le plus rigoureux, s'appuyant sur des données réelles collectées après la mise en œuvre, tandis que le niveau 2 se situe entre les deux.

Jean Manuel Canet a expliqué que le niveau 3 est l'évaluation la plus simple possible, utilisée avant la mise en œuvre pour obtenir un ordre de grandeur de l'impact attendu , que le niveau 2 est une évaluation intermédiaire , et que le niveau 1 est une étude complète reposant sur des données existantes collectées après la mise en œuvre, comme des entretiens avec des télétravailleurs et la collecte de statistiques sur les déplacements domicile-travail .

L.1480 exige un calcul net complet prenant en compte trois types d'effets. L'effet de premier ordre capture l'empreinte environnementale directe du système TIC lui-même. L'effet de second ordre capture les avantages environnementaux rendus possibles par la solution TIC, tels que la réduction des déplacements. L'effet rebond tient compte des changements comportementaux non intentionnels susceptibles de compenser partiellement ces avantages, comme le fait que les personnes utilisent le temps et l'argent économisés pour d'autres activités.

Jean Manuel Canet a décrit l'effet de premier ordre comme l'impact direct de tous les composants rendant une solution TIC réalisable, en prenant l'équipement de télétravail comme exemple . L'effet de second ordre a été illustré par la réduction des déplacements en voiture liée au télétravail, entraînant des économies de GES . L'effet rebond a été expliqué comme le fait que les économies de temps et d'argent réalisées en ne se déplaçant plus pourraient conduire à de nouvelles activités et dépenses .

L'arbre des conséquences est un outil analytique central de L.1480 qui cartographie systématiquement toutes les conséquences — positives et négatives — découlant de l'utilisation d'un service TIC. En construisant cet arbre, les praticiens peuvent s'assurer qu'aucun impact significatif n'est omis et parvenir à une évaluation nette complète. La norme fournit des orientations sur la manière de construire cet arbre pour différents types de solutions TIC.

Jean Manuel Canet a décrit l'arbre des conséquences comme étant au cœur du document, fournissant des orientations sur les différents types d'impacts et de conséquences . Il a donné l'exemple d'un arbre des conséquences pour une réunion virtuelle inclus dans la norme , et a montré comment l'arbre des conséquences a été construit pour le projet Carbon Lens au Sénégal .

Le projet Carbon Lens au Sénégal est une étude de cas dans laquelle la norme L.1480 a été appliquée pour évaluer l'impact environnemental d'une solution basée sur l'IA pour la surveillance des stocks de carbone. Le projet utilise l'imagerie satellitaire, des modèles d'IA et une mobilisation locale pour automatiser un processus de collecte de données manuel, auparavant coûteux et chronophage. Il vise à améliorer la précision de la surveillance des stocks de carbone et à faciliter la mise à l'échelle dans différentes zones géographiques.

Jean Manuel Canet a décrit le projet Carbon Lens comme un outil combinant imagerie satellitaire, IA et mobilisation locale pour automatiser une collecte de données manuelle coûteuse et longue, améliorer la précision et la surveillance des stocks, et faciliter la mise à l'échelle . Le projet utilise les satellites Sentinel-1 et -2, des données radar PICA combinées au LIDAR, ainsi qu'un modèle d'IA entraîné sur des données de terrain et des données IOMAS .

Dans l'étude de cas Carbon Lens, la norme L.1480 a été appliquée au niveau Tier 3, ce qui est approprié pour les évaluations menées avant ou pendant les premières phases de mise en œuvre, lorsque les données complètes ne sont pas encore disponibles. L'évaluation a comparé un scénario de référence sans IA ni imagerie satellitaire au scénario reposant sur les TIC. L'arbre des conséquences a été établi et les résultats ont montré que le scénario TIC produisait des émissions réduites par rapport au scénario de référence.

Jean Manuel Canet a expliqué que l'évaluation d'impact a été réalisée à l'aide de la norme L.1480 selon la perspective d'évaluation Tier 3 , GIZ ayant conçu le scénario de référence sans données ni IA, puis défini le scénario TIC avec l'ensemble des équipements pertinents . L'arbre des conséquences a été établi et les résultats ont montré une réduction des émissions par rapport au scénario de référence dans le cadre du scénario d'action TIC .

La conclusion générale de l'évaluation L.1480 du projet Carbon Lens est que la solution TIC basée sur l'IA est moins carbonée que le système manuel de référence qu'elle remplace. Ce résultat peut être utilisé pour orienter les décisions politiques et plaider en faveur du recours à l'IA dans la surveillance environnementale. L'étude pourra également être affinée à l'avenir, à mesure que davantage de données opérationnelles réelles seront disponibles.

Jean Manuel Canet a indiqué qu'en résultat global, la solution TIC est dans ce cas moins carbonée à exploiter que le système qu'elle remplace , et que les résultats de l'étude peuvent être utilisés pour soutenir des actions politiques et affinés à l'avenir avec des données réelles plus complètes .

Jean Manuel Canet a souligné que l'UIT a élaboré une nouvelle norme, L.1801, spécifiquement conçue pour évaluer l'empreinte carbone directe des systèmes d'IA. Cette norme est déjà appliquée en pratique, deux sociétés de conseil réalisant une évaluation du système Mistral AI à l'aide de celle-ci. De grandes entreprises technologiques telles que Google, qui ont participé à l'élaboration de la norme, devraient également l'adopter.

Jean Manuel Canet a confirmé que l'UIT dispose de moyens pour évaluer l'empreinte de l'IA grâce à la nouvelle norme L.1801 , et a indiqué que Carbon4 et Resilio utilisent actuellement la norme L.1801 pour évaluer le système Mistral AI . Il a également mentionné que Google a participé à la préparation et à l'élaboration de la norme et pourrait l'utiliser dans les prochaines semaines .

Jean Manuel Canet a plaidé pour une double approche dans la gestion de l'impact environnemental de l'IA : maintenir l'empreinte directe de l'IA aussi faible que possible, tout en mesurant et en maximisant simultanément les bénéfices induits que l'IA peut apporter dans différents secteurs. Des normes telles que L.1801 constituent les outils permettant de mettre en œuvre cette approche équilibrée. Cela permet une prise de décision fondée sur des données probantes quant aux contextes et modalités de déploiement de l'IA pour un bénéfice environnemental maximal.

Jean Manuel Canet a appelé toutes les parties prenantes à agir pour que l'empreinte directe réelle de l'IA soit maintenue aussi faible que possible , et a recommandé d'utiliser la norme L.1801 pour évaluer et maximiser les bénéfices de l'utilisation de l'IA dans différents périmètres et environnements .

Philippe Tuzzolino a présenté le fort engagement d'Orange en faveur de la neutralité carbone et les progrès concrets accomplis dans cette direction. Orange utilise la méthodologie ITU L.4070, validée par la Science Based Targets initiative (SBTi), pour collecter et déclarer les données d'émissions des Scopes 1, 2 et 3. D'ici 2025, Orange avait largement dépassé ses objectifs de réduction prévus, démontrant que des engagements climatiques ambitieux peuvent être concrètement atteints.

Philippe Tuzzolino a indiqué qu'Orange s'est fermement engagé à atteindre la neutralité carbone en 2040 et applique la méthodologie ITU L.4070 avec la validation de la SBTi . L'objectif initial était de réduire les émissions de Scope 1 et 2 de 30 % d'ici 2025, mais Orange a atteint une réduction de 49 % des émissions de Scope 1 et 2 et de 61 % des émissions de Scope 3, dépassant ainsi l'objectif fixé .

Philippe Tuzzolino a soutenu que, pour qu'une entreprise puisse prétendre de manière crédible que ses solutions TIC aident d'autres secteurs à réduire leurs émissions, elle doit d'abord démontrer que ses propres activités s'inscrivent dans une trajectoire de neutralité carbone. Sans cela, les revendications relatives aux émissions évitées dans d'autres secteurs sont fragilisées par la pollution générée par l'entreprise elle-même. Ce principe d'exemplarité est présenté comme une exigence fondamentale pour toute revendication crédible en matière de durabilité.

Philippe Tuzzolino a déclaré que si une entreprise souhaite éviter des émissions à ses clients ou aider d'autres secteurs à réduire leurs propres émissions, elle doit d'abord être exemplaire et s'engager elle-même dans la neutralité carbone . Il a soutenu qu'une entreprise qui pollue ne peut pas prétendre de manière crédible contribuer à éviter des émissions dans d'autres secteurs .

Philippe Tuzzolino a présenté une étude de cas détaillée dans laquelle Orange a appliqué la norme L.1480 pour évaluer les émissions évitées grâce au télétravail. L'étude a comparé une situation de référence en 2020 (35 % de télétravailleurs, 1,5 jour par semaine) avec un scénario 2022 (80 % de télétravailleurs, 2 jours par semaine). L'évaluation a pris en compte à la fois les effets positifs de la réduction des trajets domicile-travail et les effets négatifs de l'augmentation de la consommation d'énergie à domicile et des nouveaux comportements de déplacement de rebond.

Philippe Tuzzolino a décrit l'étude de cas sur le télétravail avec une situation de référence en 2020 de 35 % de télétravailleurs à raison de 1,5 jour par semaine , passant à 80 % de télétravailleurs à 2 jours par semaine en 2022 . L'évaluation réalisée à l'aide de la norme L.1480 a pris en compte l'analyse du cycle de vie, les nouvelles mobilités induites par le télétravail, l'utilisation des solutions TIC à domicile et les trajets domicile-travail . Les aspects négatifs comprenaient l'utilisation des TIC pour la vidéoconférence, le maintien de certains trajets, les nouveaux déplacements de rebond tels que les courses en supermarché ou les visites en bibliothèque, ainsi que l'augmentation du chauffage et de la climatisation à domicile .

L'étude de cas sur le télétravail a finalement montré un résultat net positif en termes d'émissions évitées, mais Philippe Tuzzolino a souligné que ce résultat dépend fortement des conditions spécifiques de mise en œuvre. Par exemple, éviter les déplacements longue distance ou les réunions internationales produit un effet positif plus marqué qu'éviter de courts trajets locaux. Cette sensibilité aux conditions souligne l'importance d'une évaluation rigoureuse et adaptée au contexte.

Philippe Tuzzolino a indiqué que le résultat en termes d'émissions évitées est néanmoins positif globalement pour cet exemple , mais a précisé que l'effet positif est plus important lorsque le télétravail permet d'éviter des déplacements longue distance ou des réunions avec des interlocuteurs de différents pays, par rapport aux trajets domicile-travail habituels . Il a souligné que les conditions sont très importantes et que le résultat pourrait changer si celles-ci venaient à évoluer .

Philippe Tuzzolino a expliqué qu'Orange a atteint ses importantes réductions d'émissions grâce à une série de changements opérationnels concrets, notamment le passage aux énergies renouvelables, l'électrification de sa flotte de véhicules, la virtualisation des serveurs et la mise en œuvre de pratiques d'économie circulaire. Ces changements n'ont pas perturbé les activités principales d'Orange, démontrant ainsi que durabilité et continuité des activités sont compatibles. La transition a impliqué une évolution du modèle économique plutôt qu'une réduction de l'activité.

Philippe Tuzzolino a décrit des plans d'action comprenant l'utilisation de véhicules électriques dans l'ensemble des flottes, la réduction de la consommation énergétique des centres de données grâce au free cooling, la virtualisation des serveurs, ainsi que l'intégration d'une large part d'énergies renouvelables dans tous les pays d'exploitation . Il a également mentionné un solide programme d'économie circulaire, avec plus de 90 % des box réutilisées pour les clients , ainsi que le passage des réseaux en cuivre à la fibre optique afin de réduire la consommation d'énergie .

Philippe Tuzzolino a soutenu que la transition vers les énergies renouvelables et les pratiques d'économie circulaire ne nuit pas fondamentalement aux performances commerciales. Lorsqu'une entreprise utilise des énergies renouvelables, ses émissions de CO2 diminuent considérablement tandis que les activités commerciales se poursuivent normalement. L'essentiel réside dans la transformation du modèle économique — par exemple, grâce à la circularité dans l'approvisionnement en produits et la modernisation des réseaux — plutôt que dans la réduction de l'échelle des activités.

Philippe Tuzzolino a indiqué que le recours aux énergies renouvelables réduit drastiquement les émissions de CO2, l'énergie n'étant pas d'origine carbonée, tout en permettant à l'entreprise de poursuivre ses activités . Il a souligné que la migration du réseau du cuivre vers la fibre optique réduit considérablement la consommation d'énergie, et que l'utilisation de véhicules électriques par les techniciens diminue les émissions de CO2 liées aux interventions chez les clients, le tout sans entraver la continuité des activités .

Philippe Tuzzolino a expliqué qu'Orange étend ses efforts en matière de durabilité à ses clients par le biais de programmes d'économie circulaire, notamment en proposant des appareils reconditionnés et réutilisés à des prix attractifs. Cette approche rend la durabilité accessible à différents segments de clientèle, y compris les étudiants et les consommateurs sensibles aux prix qui ne pourraient pas forcément s'offrir des appareils neufs. Le programme de réutilisation couvre des millions d'appareils en service.

Philippe Tuzzolino a décrit le programme « Reuse » d'Orange, qui propose des offres spéciales à des prix attractifs pour les étudiants et différentes catégories de population préférant acheter des téléphones mobiles reconditionnés, les nouveaux iPhones étant très onéreux . Il a également précisé que plus de 90 % des box sont réutilisées pour les clients, avec plusieurs millions de box en service .

Un membre du public a demandé si les gains d'efficacité économique obtenus grâce aux mesures de durabilité — telles que le passage aux énergies renouvelables et la mise en œuvre de pratiques d'économie circulaire — sont répercutés sur les clients finaux sous forme de baisse des prix. Cette question soulève une préoccupation plus large quant à la capacité des opérateurs télécoms à transformer leur performance en matière de durabilité en avantages concrets pour les consommateurs. L'intervenant a également noté que des KPI élevés sont parfois invoqués par les opérateurs pour justifier des prix élevés.

Un membre du public a demandé si Orange répercute sur ses clients les réductions de coûts issues de ses démarches de durabilité, et a noté que les opérateurs télécoms invoquent parfois des KPI élevés comme facteur d'impact sur leurs activités .

Un participant en ligne a soulevé la préoccupation selon laquelle l'expansion rapide des infrastructures de centres de données nécessaires à l'entraînement et à l'inférence de l'IA pourrait annuler les gains d'efficacité opérationnelle que l'IA permet. Ce risque a déjà été observé en pratique, des entreprises telles que Google ayant signalé une hausse de leurs émissions liées aux centres de données en raison des charges de travail IA. Cette question remet en cause l'hypothèse selon laquelle l'IA générerait nécessairement des bénéfices environnementaux nets.

La question d'un participant en ligne portait sur le risque que le déploiement des centres de données pour l'entraînement et l'inférence de l'IA annule effectivement les économies réalisées grâce aux gains d'efficacité opérationnelle, notant que cela a déjà été rapporté par Google et observé pour les produits Tesla également .