IA et environnement : entre menace invisible et alliée durable

L’intelligence artificielle (IA) est partout. Dans nos téléphones, nos entreprises, nos politiques publiques. Mais derrière cette technologie révolutionnaire, une question émerge avec force : quel est l'impact de l'IA sur l’environnement ? Quelle consommation énergétique cela engendre ? Quelles conséquences sur la planète ? Est-elle une menace écologique silencieuse ou, au contraire, une solution prometteuse pour un avenir durable ? Est-il possible de construire une IA et un numérique durable et responsable ? On vous dit tout dans cet article.

Rappel : qu’est-ce que l’Intelligence Artificielle ?

L’IA, c’est un ensemble de techniques permettant à des machines d’apprendre, d'analyser et de prendre des décisions. Elle repose notamment sur trois aspects clés 👇

1. Les réseaux de neurones artificiels
2. L’apprentissage automatique (on parle de machine learning)
3. L’analyse de grandes masses de données (le fameux big data)

Pour mieux comprendre comment cela fonctionne, rien de mieux qu’un exemple. Dans cette vidéo très instructive, le youtubeur EGO se plonge dans un cas concret : une intelligence artificielle à laquelle on demanderait de produire des trombones. Cela peut paraître anecdotique dit comme ça, mais on y découvre toute la puissance de l’IA mais aussi ses rouages, ses limites et ses risques.

Pourquoi l’IA consomme-t-elle de l’énergie ?

Pour que les algorithmes fonctionnent, il faut des ressources massives : puissance de calcul, stockage, centres de données énergivores... 

L’empreinte écologique de l’IA sur l'environnement provient de 👇

• La fabrication des infrastructures (serveurs, GPU, etc.)
• La consommation d’énergie liée à l’entraînement des modèles
• Les émissions indirectes (refroidissement, alimentation, etc.)

IA et environnement, quels impacts ?

Le coût écologique de l’IA est bien réel. 

Quelques données pour mieux comprendre les enjeux 👇

• La consommation énergétique : Selon un rapport récent de l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE), une agence autonome de l'Organisation de Coopération et de Développement Économiques (OCDE), la consommation mondiale d’électricité liée à l’IA devrait doubler d’ici à 2030 (et passer ainsi de 415 TWh en 2024 à plus de 945 TWh en 2030). Autrement dit ? Une consommation énergétique colossale.
• L'impact d’une requête sur ChatGPT : Toujours selon un rapport de l’AIE, une requête sur ChatGPT consommerait 2,9 watt heures d'électricité, à savoir que c’est 10 fois plus d'électricité qu'une recherche sur Google. En toute logique, quand il s’agit d’une requête pour créer un visuel (on pense notamment à la trend du Starter Pack ou à celle qui consiste à générer une illustration inspirée du studio Ghibli), l’impact est encore plus important (et encore, on ne parle que de la dimension écologique).
• Les data centers : d’ici 2030, la consommation énergétique des data centers va exploser et représentera un peu moins de 3 % de l’électricité mondiale (croissance largement boostée par l’usage de l’IA et par les cryptomonnaies). Pour vous donner un ordre d’idée, c’est l’équivalent de la consommation totale d’électricité du Japon. 
• Refroidir les data center : Il faudrait 4 à 6 fois la consommation annuelle en eau du Danemark rien que pour refroidir les centres de données d’IA d’ici à 2027.
• La demande en eau : quand on parle d’écologie et d’environnement, la notion d'empreinte carbone est la plus mise en avant. Sachez qu’il existe une autre donnée également essentielle : l’empreinte eau. Le site Nos Gestes Climat à d’ailleurs créé un simulateur pour connaître son empreinte eau individuelle. L’IA a une consommation d’eau indirecte colossale. Deux raisons à cela : l’eau nécessaire à la production d’énergie, l’eau nécessaire pour le refroidissement des data centers.

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Une IA au service de la transition écologique, c’est possible ?

Réconcilier IA et environnement, est-ce possible ?

L’IA peut évidemment avoir des usages bénéfiques pour la transition écologique. Bien utilisée, elle peut devenir une alliée puissante pour lutter contre le dérèglement climatique. En revanche, il est important de souligner que très peu d’outils numériques ont plus de bénéfices que d’impacts sur l’environnement. 

Comparatif de l’impact écologique des différentes IA sur l'environnement

Il existe aujourd’hui assez peu de données sur le sujet. En effet, les entreprises dans l’univers de l’intelligence artificielle évoluent chacune à leur façon. Il n’existe, à ce stade, pas encore de contrainte ou de cadre légal à l’échelle mondiale les obligeant à un reporting sur l’impact écologique. 

Le baromètre sur l’impact environnemental des services numériques 

Certains acteurs se sont cependant penchés sur le sujet. Nous avons donc pu trouver quelques informations grâce au troisième baromètre sur l’impact environnemental des services numériques réalisé par l’agence digitale Razorfish (Publicis France) et le collectif Green IT. Dans cette étude, ils ont comparé la performance environnementale des interfaces d’IA génératives les plus utilisées. Verdict ? Des écarts très importants d’une application à l’autre. Et une explosion de l'impact environnemental dès que l'on multiplie les requêtes. 

Dans leur étude, tout part d’un constat : les usages de la Gen AI sont en plein essor (25% des Français ont recours à l’IA générative en 2024)... mais la mesure de son impact environnemental est complexe voire impossible. Ils ont donc mesuré ce qui pouvait l’être, à savoir la partie visible (le front dans le jargon). Pour le reste, le backend, malheureusement, ils n’ont pas eu accès aux données. Les résultats permettent donc une vue partielle de l’ampleur du sujet, mais cela permet déjà d’avoir un premier aperçu. 

✍️ Top 3 des IA textuelles selon l’EcoIndex moyen au lancement de l’interface

1. Mistral IA : 69
2. Chat GPT : 63 
3. Perplexity : 55

Mistral IA semble donc être l’IA textuelle avec le moins d’impact. Ces écarts s’expliquent par une expérience utilisateur différente, pour un besoin / une requête pourtant similaire. 

Quelques pistes pour expliquer ces différences : 

• Certaines IA utilisent plus de visuels (photos, vidéos, liens vers ces ressources, etc..)
• Une première requête qui pèse lourd (c’est sur celle-ci que tout se joue)
• Un impact plus important pour les IA search (Copilot, Gemini, Perplexity) que les IA assistant (ChatGPT, Mistral AI, Claude, etc…).

🎨 Les IA créatives

En toute logique, utiliser une IA créative (Dall-e, Midjourney, Firefly, Pixlr, leonardo.ai, etc…) a un impact plus lourd (EcoIndex moyen de 40/100) que d’utiliser une IA textuelle (EcoIndex moyen de 55/100). Les raisons ? L’interface en grande partie mais aussi le type de résultats proposés. 

Ce que l’on remarque par ailleurs, c’est qu’à l’inverse des IA textuelles, la performance environnementale des IA créatives est directement liée au nombre de prompts. 

Quelles sont les limites et les controverses autour de l’IA et l'environnement ?

L’IA a beaucoup d’avantages mais de nombreuses limites, qu’il convient de prendre en compte. Aperçu de quelques unes des principales controverses que l’on voit émerger : 

• L’effet rebond : on en parlait un peu plus haut. Une IA plus efficace peut encourager une surconsommation (ex : transport optimisé → plus de trajets).
• Greenwashing : certaines entreprises parlent de “green AI” sans agir sur les causes profondes de leur empreinte. Finalement, il se passe avec l’IA, ce qui se passe dans tous les secteurs. Il est important de cadrer le discours, les mots utilisés, de façon à ne pas tromper l’utilisateur final.
• Sur-production : Cedric Villani l’évoquait récemment. Avec l’IA, la marque Shein produit plus, plus vite, vend plus et partout, faisant exploser son empreinte carbone. Autrement dit ? L’IA s’inscrit à l’inverse de cette démarche pourtant nécessaire dans le cadre de la transition écologique : le minimalisme.
• Inégalités : les pays du Sud, souvent exclus de l’accès aux infrastructures IA, risquent de subir les conséquences sans bénéficier des innovations. L’IA peut également engendrer des suppressions de postes et des enjeux d’accessibilité (elle est pour l’instant souvent gratuite mais qu’en sera-t-il lorsqu’elle sera payante ?).

Comment rendre l’IA plus responsable ?

Pour limiter l’impact écologique de l’intelligence artificielle, voici une liste non exhaustive de quelques leviers qui peuvent être activés 👇

1. Favoriser les modèles sobres : Plutôt que d’entraîner des modèles toujours plus gigantesques, la recherche peut ajuster la manière d'entraîner l’IA.
2. Allonger la durée de vie des serveurs : Une meilleure maintenance et un recyclage intelligent des infrastructures peut drastiquement réduire l’empreinte carbone du numérique.
3. Utiliser des énergies renouvelables : Alimenter les data centers avec du solaire ou de l’éolien est un levier important. Des géants comme Google ou Microsoft s’y engagent déjà, mais cela reste encore aujourd’hui une démarche à la marge.
4. Intégrer l’ACV dans la conception : L’analyse du cycle de vie (ACV) permet d’évaluer l’impact environnemental dès la conception des IA, et d’adopter une démarche d’éco-conception numérique.

Intelligence Artificielle : comment trouver le juste milieu entre vigilance et innovation ?

L’intelligence artificielle est à un tournant. 

Si IA et environnement sont liés c'est que son impact écologique est indéniable (elle pèse lourd dans la consommation énergétique mondiale), mais elle peut aussi devenir un véritable outil de transformation. Pour cela, il est en revanche essentiel de repenser sa conception, son usage et sa finalité. Face à l’urgence climatique, le numérique doit faire partie de la solution, pas du problème. 

Et pour aller dans le bon sens, les choses doivent bouger à tous les niveaux : entreprises, particuliers, politiques, décideurs.

IA et environnement en symbiose : utopie ou réalité ? 

À l’échelle de la France

C’est tout à fait envisageable mais cela nécessite un cadre, une régulation. La France est d’ailleurs assez pionnière sur le sujet. En 2021, elle a ainsi introduit la loi de réduction de l’empreinte environnementale du numérique (REEN). Cette dernière a permis de créer un référentiel général d’écoconception des services numériques (RGESN). On peut aussi évoquer par exemple le référentiel sur l’IA frugale, déployé par l’Afnor et le ministère de la Transition écologique. Ce sont des signaux positifs mais bien en deçà de ce qu’il faudrait réellement mettre en place pour parvenir à une IA écologique. 

💡 Bon à savoir : en février 2025, la France accueillait un sommet mondial sur l'intelligence artificielle (IA). Un événement hautement médiatisé, où l’aspect écologique était placé au second plan. Pourtant, en marge de ce sommet, le Ministère de la Transition écologique, de la Biodiversité, de la Forêt, de la Mer et de la Pêche organisait un événement sur le thème de l’IA durable pour installer ces enjeux à l’échelle internationale.

À l’échelle européenne

En mars 2024, les députés européens ont adopté la première réglementation visant à encadrer de manière éthique et responsable le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), tout en renforçant la compétitivité de l'UE dans ce domaine. C’est l’AI Act. Ce dernier permet de cadrer un certains nombre de risques et notamment l’aspect social (sécurité des biens et des personnes, protection de la vie privée et des données personnelles, la non-discrimination, la transparence, etc…). En revanche, la partie écologique est malheureusement la grande oubliée de cette démarche.

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Le développement de l’IA est-il conciliable avec les objectifs climatiques ?

Julia Meyer, ingénieure numérique responsable à l’ADEME, explique qu’il est encore difficile de mettre des chiffres concrets sur l’impact réel de l’IA. Il existe des méthodes d’analyse mais ce qui manque, et cela peut paraître contradictoire, c’est la donnée. La raison ? Les principaux acteurs de l’intelligence artificielle (ChatGPT et autres équivalents) ne sont pour le moment pas transparents quant à la consommation d’énergie et de ressources de leurs services, ainsi que sur la localisation de leurs équipements. Par ailleurs, même si ces données étaient disponibles et publiques, Julia précise que l’estimation de l’empreinte environnementale des IA serait sous-évaluée. Cela s’explique notamment par le fait qu’aujourd'hui, on ne sait pas encore modéliser leurs effets indirects ou effets rebonds.