Help Net Security rapporte une étude qui intègre la consommation d’énergie et les émissions carbone dans l’évaluation des modèles de détection utilisés en sécurité, en plus des métriques classiques de précision. L’objectif est d’aider les équipes SecOps à raisonner sur la performance et le coût compute de leurs pipelines. ♻️

🔬 Ce qui est mesuré

  • Deux axes: métriques de détection (precision, recall, F1) et consommation d’énergie/émissions lors de l’entraînement et de l’inférence.
  • Environnement: Google Colab, avec CodeCarbon pour estimer la puissance et le CO₂ par région.
  • Modèles évalués (courants en IDS et supervision réseau): régression logistique, random forest, SVM, isolation forest, XGBoost.

📊 Indice proposé

  • Introduction de l’Eco Efficiency Index: F1 par kilowatt-heure (F1/kWh), pour relier directement qualité de détection et coût énergétique.

⚙️ Résultats saillants

  • Les modèles simples consomment peu d’énergie à l’entraînement et à l’inférence; les ensembles plus complexes tirent davantage de compute et d’émissions dans le labo.
  • Optimisation et réduction de variables donnent de bons scores de détection avec moins d’énergie.
  • La PCA réduit la durée d’entraînement et la puissance consommée, sans altérer le comportement de détection observé sur le jeu de données.
  • Les approches non supervisées comme isolation forest ont une empreinte minimale, avec des scores dépendants de la structure des données — d’où l’intérêt de coupler métriques de durabilité et métriques de détection.

🏗️ Implications et limites

  • Pour les équipes: l’énergie devient un attribut opérationnel au même titre que qualité, latence, couverture; utile pour budgets, capacity planning, fréquence de réentraînement et périmètre de déploiement; s’aligne avec les reportings de durabilité.
  • Limites: jeu de données restreint et environnement contrôlé (Colab) avec des valeurs d’énergie faibles en absolu; la méthode est la principale valeur, transposable à l’échelle.

Conclusion: article de type publication de recherche visant à fournir un cadre d’évaluation conjointe des performances de détection et de la consommation énergétique ⚡️.

🔗 Source originale : https://www.helpnetsecurity.com/2026/01/09/energy-aware-cybersecurity-ai-research/