https://revues.mshparisnord.fr:443/rfim/index.php?id=1061 Index des publications de Auteur Constance Douwes fr 0 https://revues.mshparisnord.fr:443/rfim/index.php?id=1052 Ces dernières années ont été marquées par la prolifération de l’intelligence artificielle (IA) dans une multitude d’applications, et le domaine de l’informatique musicale n’y échappe pas. Mais derrière l’apparente immatérialité des algorithmes se cache une réalité bien plus concrète : celle d'une consommation énergétique massive et d’une utilisation intensive des ressources en eau et en métaux rares, qui engendrent des coûts environnementaux non négligeables. Dans cet article, je propose une introduction aux enjeux écologiques liés à l’usage des réseaux de neurones et j'étudie plus en profondeur les coûts énergétiques associés à l'entraînement et au déploiement de l'IA générative pour l'audio, tout en réfléchissant à la manière de concilier qualité sonore et consommation énergétique. J'espère ainsi éveiller les consciences et donner des clefs vers une IA plus frugale pour la création musicale. In recent years, artificial intelligence has spread into countless areas, and music technology is no exception. However, behind the apparent immateriality of algorithms lies a more concrete reality: massive energy consumption and intensive use of water and rare metal resources, resulting in significant environmental costs. In this article, I introduce the environmental challenges associated with the use of neural networks applied to music and more closely the energy costs for training and deploying generative AI for audio. I also present a methodology to balance quality with energy consumption based on Pareto Optimality. Through this work, I aim to raise awareness and provide insights toward more frugal AI practices for musical creation. jeu., 08 janv. 2026 12:17:43 +0100 ven., 09 janv. 2026 15:25:26 +0100 https://revues.mshparisnord.fr:443/rfim/index.php?id=1052