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Le 2 juillet 2026, l’EPEC a accueilli l’étape parisienne du Tour France Num, aux côtés de la DiNum et de France Num, l’initiative gouvernementale et partenariale dédiée à la transformation numérique des TPE et PME. Une matinée consacrée à la sécurité économique, la cybersécurité, la sobriété numérique et l’intelligence artificielle, devant des dirigeants venus chercher des réponses concrètes.
Gensai y a animé l’atelier « Productivité et sobriété numérique », co-présenté par Jérôme Reminiac et Sébastien Lecocq, cofondateurs du studio et activateurs France Num. Trois ateliers se tenaient en parallèle : la cybersécurité avec la Gendarmerie nationale, un temps d’échange Café IA avec Studeria et la CCI Paris Île-de-France, et le nôtre.
Peut-on vraiment gagner en productivité avec l’IA sans renoncer à la sobriété et à la souveraineté numériques ? La réponse tenait en une idée : la sobriété n’est pas un frein à la productivité, elle en est une condition durable.
Sobriété numérique et IA : une opposition à corriger
La sobriété numérique n’est pas un renoncement à l’IA. C’est un choix d’usage et d’architecture qui élimine le gaspillage sans sacrifier la valeur produite.
L’idée reçue est tenace : être sobre reviendrait à utiliser moins d’IA, donc à renoncer à des usages utiles. Gensai défend une autre lecture : la sobriété, c’est le bon usage et la bonne architecture, pas la privation.
L’entraînement d’un grand modèle est très lourd, mais ponctuel : il n’a lieu qu’une fois. L’usage quotidien, lui, est répété des milliards de fois par jour, c’est lui qui pèse le plus à l’échelle mondiale. Le texte reste très sobre, l’image et la vidéo pèsent nettement plus lourd. Autre levier simple : produire de l’électricité en France émet environ 20 fois moins de CO₂ qu’en moyenne mondiale, ce qui fait de l’hébergement local un geste de sobriété en soi (source : RTE, IEA).
Comment gagner en productivité sans perdre en sobriété ?
La règle de base est simple : choisir le modèle le plus adapté au besoin, pas le plus gros disponible.
Un grand modèle de langage (LLM, pour Large Language Model) reste pertinent pour du raisonnement complexe. Mais pour de la FAQ, du tri ou de l’extraction, un petit modèle spécialisé (SLM, pour Small Language Model) suffit largement, pour une consommation nettement réduite. L’architecture compte aussi : filtrer en amont, orienter automatiquement vers le bon modèle, ou utiliser du RAG (Retrieval-Augmented Generation), une méthode qui va chercher l’information dans une base documentaire avant de générer une réponse, ce qui évite de mobiliser un gros modèle pour des requêtes simples.
Les cas d’usage présentés en atelier illustrent ce principe : un assistant qui optimise les tournées de livraison économise du carburant, l’IA qui pilote le chauffage selon l’occupation réelle des locaux réduit la facture énergétique, la prévision de la demande limite les invendus, la maintenance prédictive allonge la durée de vie des équipements.
Gensai s’appuie sur cette logique dans ses propres réalisations. Le studio a par exemple conçu le projet Océans pour l’aquarium SEA LIFE Paris : un dispositif événementiel où les enfants pouvaient dialoguer à la voix avec « la mer » et l’interroger sur la difficile cohabitation entre les océans et les activités humaines. L’ensemble fonctionne intégralement en local sur un simple Mac Mini, sans connexion cloud ni coût d’usage récurrent, grâce à un petit modèle embarqué couplé à de la reconnaissance et de la synthèse vocales.
La souveraineté, l’autre pilier d’une IA responsable pour les PME
La souveraineté numérique consiste à garder la maîtrise de ses données et de ses outils IA : un enjeu de conformité (RGPD, IA Act) autant que de confiance vis-à-vis de ses clients.
Pour une PME, cela se traduit concrètement : savoir où sont hébergées ses données, éviter la dépendance à un seul fournisseur, et s’appuyer sur des alternatives françaises et européennes quand c’est pertinent (Mistral AI pour des modèles ouverts exécutables en local, OVHcloud ou Scaleway pour l’hébergement, ou des solutions on-premise pour les usages les plus sensibles).
Gensai travaille aujourd’hui sur un outil de bilan carbone pensé pour être accessible aux plus petites structures, conçu avec des modèles souverains et en privilégiant de petits modèles économes plutôt que des modèles génériques surdimensionnés.
Pourquoi le Tour France Num fait-il étape auprès des acteurs de l’emploi et des TPE/PME ?
Le Tour France Num est un dispositif itinérant qui vient outiller les dirigeants de TPE/PME directement sur le terrain, sur des enjeux numériques concrets : cybersécurité, sécurité économique, sobriété, IA. L’étape parisienne s’est tenue à l’EPEC, opérateur du Service d’appui aux TPE/PME parisiennes, en partenariat avec la Préfecture de région Île-de-France, la DRIEETS, la Région Île-de-France et plusieurs réseaux consulaires.
Gensai y intervenait en tant qu’Activateur France Num, un statut qui fonctionne comme un signal de confiance publique pour identifier des acteurs qualifiés de l’accompagnement à la transformation numérique. Le studio est également référencé dans la cartographie 2026 du Hub France IA, qui recense les acteurs de confiance de l’intelligence artificielle en France. Pour comprendre ce que ce statut recouvre concrètement, direction notre article Pourquoi faire appel à un Activateur France Num.
Sobriété et productivité : ce qu’il faut en retenir
La sobriété numérique appliquée à l’IA se joue à trois niveaux : mieux utiliser (le bon prompt, le bon outil), mieux choisir (le bon modèle, au bon coût) et mieux concevoir (filtrage, routing, RAG, exécution locale quand c’est possible).
L’enjeu n’est pas de faire moins d’IA. L’enjeu est de dimensionner l’IA au bon usage, pour qu’elle reste rentable dans la durée, financièrement comme écologiquement.
Ressources Tour de France Num et bilan de l’évènement