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EN BREF
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Depuis la popularité de l’IA générative en 2022, des acteurs majeurs comme Google et OpenAI publient des études sur leur impact environnemental. Les données semblent rassurantes, évoquant seulement 0,003 g de CO2 et cinq gouttes d’eau par prompt. Cependant, ces chiffres, souvent utilisés à des fins de marketing, masquent des réalités plus complexes, notamment le potentiel d’effet rebond dû à l’augmentation des usages. Les analyses de cycle de vie montrent des divergences significatives entre les entreprises, mettant en lumière l’opacité et le manque de transparence autour de la méthodologie de calcul, ce qui complique la compréhension des véritables impacts écologiques des modèles d’IA générative.
Les avancées fulgurantes de l’intelligence artificielle générative suscitent autant l’enthousiasme que des préoccupations croissantes concernant leur empreinte écologique. Alors que des études internes, comme celle de Google sur son modèle Gemini, tentent de quantifier les impacts environnementaux des « prompts », la réalité semble plus complexe. Des chiffres trop optimistes, des analyses manquant de transparence, et un usage exponentiel invitent à poser la question : quel est le véritable coût environnemental de chaque interaction avec ces systèmes ? Cet article se penche sur ces enjeux cruciaux et éclaire cette thématique à travers des exemples et des études, en ouvrant le débat sur une responsabilité collective vers une utilisation durable de ces technologies.
Les promesses de l’IA générative
Depuis l’émergence de solutions comme ChatGPT en 2022, les IA génératives ont connu une adoption massive dans le monde entier. En juillet 2025, OpenAI a révélé que ChatGPT traitait plus de 18 milliards de prompts par semaine, touchant ainsi près de 700 millions d’utilisateurs, soit environ 10 % de la population mondiale. Cette montée en flèche des usages fait réfléchir sur les implications écologiques de cette technologie largement adoptée.
Tous les acteurs majeurs de la Big Tech, en particulier aux États-Unis et en Chine, développent leurs propres modèles d’IA générative. En Europe, des initiatives locales comme le français Mistral, qui produit l’assistant Le Chat, montrent l’ampleur de ce phénomène. Cependant, derrière cette frénésie, se cache une empreinte écologique qui augmente de manière exponentielle et qui soulève des préoccupations chez des experts comme ceux du think tank The Shift Project qui alertent sur le caractère non soutenable de cette croissance.
Un bilan environnemental en question
Les évaluations du bilan environnemental de l’IA générative, comme celles effectuées par Google, annoncent des résultats surprenants. Par exemple, l’étude de Google concernant son modèle Gemini évoque une consommation de seulement 0,003 g de CO2 et cinq gouttes d’eau par prompt. Pourtant, ces estimations relèvent souvent d’un manque de transparence, car elles sont le plus souvent réalisées en interne. Accuser un tout petit chiffre peut facilement donner une impression trompeuse de durabilité.
Ces chiffres, bien qu’attrayants, ne prennent pas en compte le phénomène d’« effet rebond » qui pourrait découler de l’explosion des usages. En d’autres termes, plus l’usage de l’IA générative est encouragé par des données apparemment rassurantes, plus la pression sur les infrastructures et, par conséquent, l’empreinte écologique pourrait augmenter.
Le processus d’évaluation des impacts écologiques
Les impacts environnementaux d’un modèle d’IA générative sont souvent évalués à travers l’Analyse de Cycle de Vie (ACV), une méthodologie tentant de quantifier l’ensemble des effets d’un produit ou service. Fin août 2025, Google a publié son ACV pour quantifier les impacts de son modèle Gemini, mais que valent ces évaluations ?
D’une part, Google semble se concentrer sur la phase d’utilisation, mesurant l’électricité consommée par un prompt à un niveau étonnamment bas de 0,24 wattheure. D’autre part, cette estimation soulève des questions sur les éléments pris en compte dans le calcul. Pour dresser un tableau plus fidèle, il serait important de considérer aussi la consommation d’électricité durant la phase d’entraînement des modèles, éléments qui sont souvent omis dans ce type de rapport.
Analyse critique des études internes
La transparence dans les méthodologies est primordiale. Le rapport de Google ne mentionne pas le nombre d’utilisateurs, ce qui limite la possibilité de comparer efficacement les impacts environnementaux entre différentes technologies. Il est crucial de comprendre comment le comportement des utilisateurs et l’usage des terminaux peuvent également influencer ces chiffres. Les entreprises doivent s’assurer que leurs études ne minimisent pas, volontairement ou non, la réalité des impacts.
L’empreinte carbone de l’IA
Les chiffres relatifs aux impacts environnementaux doivent également prendre en compte le mix de production d’électricité utilisé pour alimenter les data centers. Google a récemment souligné ses efforts pour se tourner vers des sources décarbonées pour alimenter ses infrastructures. Cependant, cela ne rend pas compte de l’empreinte carbone liée à la construction des installations nécessaires à cette énergie. L’impact de l’énergie renouvelable, bien que bénéfique sur le long terme, n’est pas exempt de coûts environnementaux.
Google a contractualisé un nombre considérable d’accords d’approvisionnement en électricité à long terme, ce qui peut soustraire des ressources nécessaires à d’autres secteurs, ajoutant une complexité inédite à l’évaluation de leur impact global. Ces choix stratégiques portent donc un poids considérable sur l’empreinte écologique, qui devrait être inclus dans l’évaluation de leurs modèles d’IA. La simple analyse de l’impact des prompts sans ces éléments essentiels limite la réponse à la problématique écologique.
Consommation d’eau et ressources naturelles
Un autre élément souvent sous-estimé dans les rapports environnementaux des technologies numériques est la consommation d’eau douce. La récente étude de Google indique que chaque prompt consommerait environ 0,26 ml d’eau, chiffre qui semble minime. Mis en perspective, cette consommation globale représente près de 30 millions de mètres cubes d’eau, soit l’équivalent de 12 000 piscines olympiques rien qu’en 2024, ce qui interpelle sur l’utilisation excessive des ressources.
Ce qui est problématique ici est non seulement le volume d’eau utilisé pour le refroidissement des serveurs, mais l’omission de la consommation d’eau liée à la fabrication et à l’exploitation des infrastructures. En excluant ces éléments, les rapports produisent une vision déformée de leur impôt écologique total, rendant difficile toute comparaison entre les différents modèles d’IA.
Un manque de transparence à l’échelle de l’industrie
Les études internes de Google, comme pour de nombreux autres acteurs du secteur, manquent souvent de transparence. Cela pose des questions quant à la légitimité et à la confiance que l’on peut accorder à ces rapports. Par exemple, Mistral a mené une étude d’impact beaucoup plus complète en partenariat avec une agence externe, les résultats étant beaucoup plus accrédités par les professionnels du milieu.
Vers un référentiel commun de durabilité
Il est essentiel de développer un référentiel commun pour une analyse d’impact écologique des modèles d’IA. Un cadre standardisé permettrait non seulement de faciliter les comparaisons entre IRA, mais également d’encadrer les communications marketing des entreprises. Cela pourrait intégrer des indicateurs variés, comme la consommation d’électricité, l’empreinte carbone des infrastructures de production énergétique, ainsi que l’usage d’eau lors de la phase de fabrication.
Disposer d’un référentiel commun améliorerait la lisibilité et la solidité des résultats fournis par chaque acteur. En fin de compte, cela permettrait de mieux informer les utilisateurs concernant l’impact réel de leurs choix et de promouvoir une utilisation plus responsable de ces outils.
Le dilemme de la consommation excessive et de la responsabilité collective
La réalité du monde numérique est qu’il est facile de se laisser emporter par des innovations sans tenir compte de leurs effets environnementaux. Alors que l’IA générative révolutionne des secteurs, sa consommation croissante pourrait bien masquer un réel dilemme écologique. La question cruciale qui se pose est : jusqu’où sommes-nous prêts à aller pour profiter des avantages de ces technologies sans compromettre notre environnement ?
Il est important de prendre conscience de l’effet de cascade que l’utilisation de l’IA peut avoir. Les modèles nécessitant un fine-tuning et des usages personnalisés consomment également plus d’énergie et de ressources. En fin de compte, la responsabilité ne repose pas exclusivement sur les entreprises développant ces technologies, mais aussi sur nous en tant que consommateurs, utilisateurs et citoyens.
Les enjeux du marketing et du greenwashing
Les entreprises sont souvent motivées à montrer des chiffres favorables concernant l’impact environnemental de leurs solutions afin de s’attirer la faveur des consommateurs soucieux de la durabilité. Le terme « greenwashing » prend ici tout son sens : les données mises en avant sont parfois manipulées pour créer une illusion de responsabilité écologique. Il devient évident que les acteurs de l’IA doivent redoubler d’efforts pour présenter un tableau plus équitable et sincère de leurs contributions environnementales. L’analyse d’impact précise devient donc une nécessité pour éviter de fausses impressions.
Il est impératif d’encourager les utilisateurs à regarder au-delà de la surface, d’interroger les données et de demander une plus grande transparence. Lier directement l’usage de l’IA et ses impacts à des choix écologiques précis est un pas vers une conscience collective.
Engagements futurs et Innovations vertes
Une prise de conscience collective à propos des enjeux environnementaux liés aux technologies numériques pourrait conduire à des améliorations significatives dans la manière dont les IA génératives sont développées et utilisées. À l’horizon, des innovations vertes pourraient également voir le jour, remettant en question la consommation traditionnelle de ressources tout en offrant de nouvelles solutions.
Des acteurs du marché pourraient se mettre à promouvoir l’utilisation de modèles plus économes en ressources. De même, l’évolution des infrastructures peut être dirigée vers des technologies plus respectueuses de l’environnement, intégrant des énergies renouvelables et une gestion durable des ressources.
Les consommateurs, eux aussi, ont leur rôle à jouer. La sensibilisation à l’impact écologique des outils numériques pourrait pousser un nombre croissant d’utilisateurs à choisir des produits ayant un bilan environnemental favorable. La culture de la responsabilité est en train de prendre racine, et les acteurs de l’IA doivent s’adapter à cette évolution.
Conclusion : Une transition nécessaire vers une IA durable
La transition vers une utilisation durable de l’IA générative est essentielle. En prenant en compte les impacts réels de chaque prompt et en promouvant une transparence accrue, les entreprises peuvent contribuer à une société plus respectueuse de l’environnement. Les utilisateurs, informés et conscients de leurs choix, peuvent également participer à ce changement positif. Cet effort collectif pourrait bien s’avérer déterminant dans la lutte pour un avenir plus durable.
De nombreux utilisateurs de l’IA générative prennent conscience de l’impact environnemental lié à l’utilisation de ces technologies. En effet, plus de 700 millions d’individus à travers le monde exploitent chaque semaine des modèles tels que ChatGPT, générant ainsi un volume immense de prompts.
Un utilisateur, fervent défenseur de l’écologie, partage son point de vue : « Je suis fasciné par les capacités de l’IA générative, mais je m’interroge souvent sur son empreinte écologique. C’est étonnant de penser que chaque prompt pourrait, même si cela semble minime à première vue, contribuer à un décalage colossal au niveau de l’environnement.”
Un autre témoignage provient d’un développeur travaillant à la mise en place de solutions d’IA dans une grande entreprise. Il explique : “Lorsque nous prenons en compte ces outils, nous devons également réfléchir à l’impact total qu’ils engendrent. Les chiffres de Google quiannoncent seulement 0,003 g de CO2 par prompt me semblent trop optimistes. Je m’inquiète en particulier de l’effet rebond : si l’usage augmente, l’impact pourrait devenir inacceptable.”
Les motivations derrière de telles études sont également questionnées par un expert du domaine environnemental. « Les rapports environnementaux doivent être transparents, mais ce n’est pas toujours le cas. La manière dont Google a calculé l’impact des prompts semble très limitée, et cela soulève des doutes. En tant que chercheurs, nous avons besoin de données complètes pour tirer des conclusions valables sur le coût réel de l’IA générative,” dit-il.
Un utilisateur du service Mistral a également informé son expérience : « Les chiffres que nous avons vus concernant l’impact de notre usage sont plus élevés que ceux de Google. Cela nous préoccupe car cela montre que, même si chaque prompt semble peu important, cumulativement, cela peut engendrer un véritable problème.”
Le débat sur l’IA générative et son impact écologique ne cesse de croître, rassemblant à la fois des passionnés de technologie et des défenseurs de l’environnement, qui cherchent un équilibre entre innovation et durabilité. « Nous avons besoin d’une conversation sérieuse sur l’avenir de ces outils. Assurer que notre enthousiasme pour l’IA ne se fasse pas au détriment de notre planète est essentiel, » conclut un consultant en transition énergétique.
