Endor Labs et le greenwashing numérique : pourquoi la transparence de l’IA compte

L’intelligence artificielle est régulièrement présentée comme un levier de transition écologique. Elle peut aider à prévoir une demande énergétique, à optimiser des itinéraires, à détecter des anomalies dans des processus industriels ou à analyser de vastes jeux de données environnementales. Mais cette promesse ne dispense pas les entreprises d’expliquer ce qu’elles mesurent, ce qu’elles améliorent réellement et ce que leurs outils coûtent en ressources. C’est dans cet écart possible entre discours et réalité que s’installe le greenwashing numérique.

Le sujet dépasse la communication. Un système d’IA mobilise des données, des infrastructures informatiques, de l’électricité et des équipes chargées de le concevoir, de le déployer et de le contrôler. Affirmer qu’un produit est « responsable » ou « durable » sans préciser les critères employés revient à demander au public, aux clients et aux investisseurs de faire confiance sans pouvoir vérifier. La transparence devient alors une condition de crédibilité.

L’article d’archive consacré à Endor Labs, publié le 25 février 2025, mettait en avant cette nécessité : rendre les pratiques d’IA plus lisibles pour éviter que des arguments écologiques ne deviennent de simples éléments de marketing. Cette interrogation mérite toutefois une clarification importante. Endor Labs est avant tout identifié comme un acteur de la sécurité des applications et de la chaîne d’approvisionnement logicielle, notamment autour des dépendances open source. Cette activité touche à la gouvernance des logiciels, mais elle ne se confond pas avec une certification environnementale ou une mesure directe de l’empreinte écologique de l’IA.

Qu’appelle-t-on greenwashing numérique ?

Le greenwashing désigne le fait de valoriser abusivement ou excessivement les qualités environnementales d’une organisation, d’un service ou d’un produit. Dans l’univers numérique, il peut prendre des formes particulières : un éditeur peut mettre en avant une fonction d’optimisation énergétique sans expliquer son effet global, un fournisseur peut communiquer sur l’efficience d’un modèle sans donner de données sur son déploiement, ou encore une entreprise peut employer des termes vagues tels que « IA verte » sans critère défini.

Le problème n’est pas qu’une entreprise cherche à réduire son impact. Au contraire, la mesure et l’amélioration sont nécessaires. Le problème apparaît lorsqu’une affirmation ne permet pas de répondre à des questions élémentaires : quel impact est concerné ? Sur quelle période ? Par rapport à quelle situation de départ ? Avec quelle méthode de calcul ? Et qui peut examiner ces résultats ?

L’expression « greenwashing numérique » ne vise donc pas seulement les centres de données ou la consommation électrique. Elle renvoie aussi à la qualité de l’information fournie aux utilisateurs. Une allégation écologique fiable ne se résume pas à un slogan : elle doit être suffisamment précise pour être discutée, comparée et, idéalement, contrôlée.

Pourquoi la transparence de l’IA est-elle centrale ?

La transparence est souvent réduite à l’idée de dévoiler le code d’un modèle. C’est une vision trop étroite. Dans de nombreux cas, publier intégralement le code ou les données est impossible, notamment pour des raisons de sécurité, de confidentialité, de propriété intellectuelle ou de protection des données personnelles. L’enjeu est plutôt de fournir des informations utiles et proportionnées pour évaluer un système.

Pour une IA, cette information peut inclure la finalité du dispositif, le type de données mobilisées, les méthodes de validation, les personnes responsables, les conditions de déploiement, les limites connues et les mécanismes de recours en cas d’erreur. Lorsqu’une promesse environnementale est formulée, il faut ajouter les éléments permettant d’en apprécier la portée : l’indicateur suivi, le périmètre retenu et les éventuels compromis.

Cette transparence sert plusieurs publics à la fois :

• les clients, qui veulent savoir si une solution correspond réellement à leurs objectifs environnementaux et opérationnels ;
• les salariés et équipes techniques, qui doivent pouvoir identifier les risques, les biais et les limites d’un outil ;
• les régulateurs, qui ont besoin d’informations vérifiables pour encadrer les allégations et les systèmes à risque ;
• les citoyens, dont la confiance dépend de la possibilité de comprendre les effets d’une technologie sur leur quotidien.

La transparence ne garantit pas, à elle seule, qu’une IA est bénéfique pour l’environnement ou équitable. Elle rend cependant les promesses plus contestables au bon sens du terme : une entreprise peut être interrogée sur sa méthode, ses résultats et ses choix. Sans ce socle, le débat reste dominé par des déclarations difficilement comparables.

Ce que le cas d’Endor Labs permet d’éclairer

Endor Labs est associé à la sécurisation du logiciel moderne et à l’analyse des composants utilisés dans les applications. Les logiciels actuels reposent fréquemment sur de nombreuses bibliothèques et dépendances, souvent issues de l’open source. Identifier celles qui sont réellement utilisées, comprendre leurs risques et prioriser les correctifs est un enjeu important de cybersécurité et de gouvernance technique.

Ce domaine apporte un éclairage utile au débat sur l’IA responsable. La sécurité et la traçabilité d’une chaîne logicielle montrent qu’il est nécessaire de savoir de quoi un système est composé, quelles briques il embarque et où se situent ses vulnérabilités. Pour l’IA, une logique comparable consiste à documenter les composantes pertinentes d’un système : données, modèles, fournisseurs, modalités d’hébergement, usages prévus et contrôles humains.

Il convient néanmoins de ne pas confondre les sujets. La visibilité sur les dépendances d’un logiciel ne suffit pas à établir son empreinte environnementale. De la même manière, une déclaration sur l’éthique d’un algorithme ne prouve pas automatiquement qu’il réduit des émissions ou des déchets. Chaque affirmation exige une méthode adaptée.

L’article d’archive présentait Endor Labs comme un défenseur d’une plus grande intégrité dans l’IA et évoquait des outils de traçabilité, d’audit et de transparence. L’idée de fond reste pertinente : la supervision continue et la documentation sont indispensables. Mais un lecteur averti doit distinguer trois niveaux : les pratiques de sécurité logicielle, la gouvernance de l’IA et la preuve environnementale. Ils peuvent se compléter, sans être interchangeables.

Quelles preuves attendre d’une IA présentée comme durable ?

Pour éviter les messages imprécis, une entreprise devrait pouvoir présenter des éléments concrets, compréhensibles et cohérents dans le temps. Il ne s’agit pas de publier chaque détail technique au risque d’exposer des données sensibles, mais de donner assez d’informations pour que la promesse puisse être évaluée honnêtement.

Une démarche robuste repose notamment sur les points suivants :

1. Un périmètre clairement défini. L’entreprise doit dire si elle mesure l’entraînement du modèle, son utilisation quotidienne, l’infrastructure qui l’héberge ou seulement une fonction particulière.
2. Une situation de référence explicite. Dire qu’un outil « réduit » une consommation n’a de sens que si l’on sait par rapport à quelle méthode, quel équipement ou quel processus antérieur la comparaison est faite.
3. Des indicateurs cohérents. Énergie, émissions, volume de données, durée de calcul et réduction des déchets ne mesurent pas la même chose. Les mélanger peut donner une impression flatteuse, mais peu informative.
4. Des limites assumées. Un outil sérieux doit indiquer les cas où ses résultats sont incertains, où les données sont incomplètes ou où un gain local peut déplacer l’impact ailleurs.
5. Un contrôle identifiable. Audit interne, regard d’experts, vérification par un tiers ou publication de méthodes reproductibles : une affirmation gagne en force lorsqu’elle ne repose pas uniquement sur l’émetteur du message.

L’IA peut-elle réellement aider la durabilité ?

Oui, mais son utilité dépend de l’usage choisi et de la rigueur de son évaluation. L’IA est particulièrement adaptée aux situations où de nombreuses variables doivent être analysées rapidement : prévision de besoins, détection de pertes, maintenance préventive, allocation de ressources ou simulation de scénarios. Dans ces cas, elle peut éclairer une décision humaine et contribuer à réduire un gaspillage mesurable.

Toutefois, l’IA n’est pas une solution abstraite qui rendrait automatiquement un secteur durable. Un modèle peut être inutilement complexe pour la tâche demandée. Une analyse peut reposer sur des données insuffisantes. Un service peut créer de nouveaux usages et augmenter le volume total de calcul, annulant une partie du gain d’efficience initial. Enfin, une recommandation algorithmique ne vaut que si l’organisation est en capacité de la suivre sur le terrain.

C’est pourquoi les bénéfices environnementaux annoncés doivent être examinés dans leur contexte opérationnel. Le meilleur modèle n’est pas nécessairement le plus volumineux ou le plus spectaculaire. Pour de nombreuses tâches, un système plus simple, bien paramétré et correctement surveillé peut être plus pertinent, plus facile à expliquer et moins exigeant en ressources.

Entre confidentialité et obligation de rendre des comptes

Les entreprises opposent parfois la protection de leurs secrets industriels à toute demande de transparence. Cette tension est réelle. Publier des données brutes, les détails d’une architecture ou les paramètres d’un modèle peut exposer une propriété intellectuelle, faciliter des attaques ou révéler des informations confidentielles.

Mais confidentialité ne doit pas devenir synonyme d’opacité. Une organisation peut communiquer une méthodologie, un périmètre, des résultats agrégés, des critères de contrôle et des limites sans divulguer les éléments les plus sensibles. Elle peut aussi confier des informations détaillées à un auditeur indépendant tenu à la confidentialité. L’important est que l’allégation publique ne dépasse pas ce que les preuves permettent d’établir.

Dans ce cadre, la collaboration entre entreprises, spécialistes de l’environnement, équipes techniques, juristes et régulateurs est essentielle. Les règles doivent éviter deux écueils : des obligations si lourdes qu’elles deviennent impraticables, et des formulations trop vagues qui laissent prospérer des promesses invérifiables.

Ce qu’il faut surveiller

À mesure que l’IA s’installe dans les entreprises et les services du quotidien, les demandes de preuves sur ses effets environnementaux devraient se renforcer. Les organisations qui se contentent de termes valorisants risquent d’affaiblir la confiance, y compris envers les projets réellement utiles. À l’inverse, celles qui publient des objectifs limités mais documentés disposent d’un avantage de crédibilité.

Le cas évoqué autour d’Endor Labs rappelle surtout une idée simple : la responsabilité numérique ne se décrète pas. Elle se construit par la traçabilité, l’évaluation des risques, la qualité des données et la capacité à rendre compte de ses choix. La sécurité des logiciels, l’éthique des systèmes automatisés et la mesure environnementale sont des chantiers différents, mais leur point commun est la nécessité de sortir des affirmations générales.

Pour les utilisateurs comme pour les décideurs, le réflexe le plus utile reste de demander des preuves proportionnées à la promesse. Une IA peut contribuer à mieux gérer des ressources. Elle ne devient crédible sur ce terrain que lorsqu’elle rend visibles ses méthodes, ses résultats et ses limites.