Intelligence Artificielle Durable De 2025
L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle (IA) transforme notre société à une vitesse inédite. Des assistants vocaux aux voitures autonomes, en passant par les algorithmes prédictifs qui structurent nos usages numériques, l’IA s’immisce dans tous les aspects de la vie moderne. Pourtant, derrière cette révolution technologique se cache une réalité souvent occultée : l’énorme empreinte carbone des infrastructures qui la soutiennent. Alors que les enjeux climatiques s’imposent comme une urgence planétaire, The Shift Project, think tank français engagé dans la décarbonation de l’économie, alerte sur les conséquences environnementales du déploiement massif de l’IA. Après quinze mois de travail, leur rapport intitulé *Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ?* dresse un constat alarmant : sans régulation, le boom de l’IA pourrait compromettre les efforts mondiaux pour limiter le réchauffement climatique.étude, rigoureuse et prospective, invite à repenser non seulement la manière dont nous concevons les technologies numériques, mais aussi les politiques publiques, les choix industriels et les comportements individuels. Car si l’IA peut être un levier puissant pour l’efficacité énergétique – en optimisant les réseaux électriques ou en réduisant les pertes dans la chaîne logistique –, elle peut aussi devenir un frein majeur à la transition écologique si son développement n’est pas encadré. À travers des analyses chiffrées, des témoignages d’experts et des scénarios plausibles, cet article explore les pistes d’action pour concilier innovation technologique et responsabilité environnementale.
Les centres de données, ces gigantesques usines numériques qui stockent, traitent et diffusent les données, sont au cœur du fonctionnement de l’intelligence artificielle. Chaque requête effectuée sur un modèle comme GPT ou chaque image générée par un algorithme de deep learning mobilise des ressources informatiques colossales. Selon The Shift Project, les émissions de gaz à effet de serre liées à ces infrastructures ont déjà atteint 250 millions de tonnes équivalent CO2 par an en 2020. Mais le plus inquiétant, c’est la trajectoire exponentielle : d’ici 2030, ce chiffre pourrait grimper entre 630 et 920 millions de tonnes, soit l’équivalent de deux fois les émissions annuelles de la France.
Marlène de Bank, ingénieure de recherche numérique au sein du think tank, insiste sur l’urgence de la situation : On parle souvent des voitures ou de l’aviation comme gros émetteurs, mais l’empreinte carbone du numérique est en train de dépasser celle de l’industrie aéronautique. Et l’IA, avec ses besoins en calcul massifs, est l’un des principaux moteurs de cette croissance.
Le problème ne vient pas seulement de la quantité d’énergie consommée, mais aussi de la manière dont cette énergie est produite. Dans de nombreuses régions du monde, les centres de données sont alimentés par des réseaux électriques encore fortement dépendants des énergies fossiles. Même lorsque l’électricité est renouvelable, la fabrication des serveurs, des cartes graphiques et des composants électroniques reste extrêmement gourmande en ressources et en émissions.
Le cœur du problème réside dans la nature même de l’apprentissage des modèles d’IA. Entraîner un grand modèle de langage, par exemple, peut nécessiter des millions d’heures de calcul sur des supercalculateurs. Lorsque Clément Rey, chercheur en informatique à l’Institut des systèmes intelligents de Lyon, a supervisé l’entraînement d’un modèle de reconnaissance d’image, il a été frappé par l’échelle des ressources mobilisées : Pour que notre IA distingue correctement un chat d’un chien, il a fallu lui montrer des dizaines de millions d’images, pendant plusieurs semaines, sur une batterie de GPU. L’énergie consommée pendant cette période équivalait à celle d’un village de 500 habitants sur un an.
La complexité croissante des modèles aggrave le phénomène. Chaque nouvelle génération d’IA est plus puissante, mais aussi plus gourmande. Ce que l’on appelle la loi de Moore – la tendance à doubler la puissance de calcul tous les deux ans – ne s’applique plus de manière linéaire. Aujourd’hui, la croissance des besoins en calcul dépasse largement les gains d’efficacité énergétique des composants électroniques.
En outre, l’IA ne consomme pas seulement lors de l’entraînement. L’inférence – c’est-à-dire l’utilisation du modèle entraîné – représente aussi une part significative de la consommation. Des milliards de requêtes quotidiennes, des chatbots aux recommandations de vidéos, font tourner en permanence des serveurs à plein régime.
L’une des pistes majeures proposées par The Shift Project est la sobriété numérique. Il faut cesser de penser que plus de données et plus de puissance de calcul équivalent automatiquement à mieux , affirme Élodie Farge, économiste de la transition écologique et co-auteure du rapport. Selon elle, de nombreux modèles d’IA sont surdimensionnés : ils utilisent des architectures complexes alors qu’un modèle plus léger pourrait suffire pour la même tâche. Une IA de traduction, par exemple, n’a pas besoin d’un milliard de paramètres si elle est destinée à un usage local et restreint.
Le rapport insiste également sur la nécessité d’optimiser les algorithmes. Des chercheurs comme Li Chen, spécialiste de l’efficacité énergétique en IA à l’Université de Grenoble, travaillent à des méthodes d’ apprentissage économe . On peut réduire de 70 % la consommation énergétique d’un modèle sans sacrifier sa performance, simplement en ajustant la manière dont il apprend , explique-t-elle. Ces techniques, comme le pruning (élagage des neurones inutiles) ou la quantification (réduction de la précision des calculs), commencent à être adoptées, mais restent marginales face à la course à la performance.
Le rapport appelle à une régulation forte de la part des pouvoirs publics. L’État doit imposer des seuils d’empreinte carbone pour les projets d’IA, comme on le fait pour les véhicules ou les bâtiments , suggère Élodie Farge. Une certification environnementale des modèles d’IA, similaire à l’étiquette énergie des appareils électroménagers, pourrait permettre aux entreprises et aux consommateurs de faire des choix plus responsables.
Des initiatives existent déjà. En 2023, la Commission européenne a proposé d’imposer aux fournisseurs de services numériques de publier l’empreinte carbone de leurs algorithmes. Mais selon Marlène de Bank, ces mesures restent insuffisantes : Il faut aller plus loin. Interdire les modèles dont l’entraînement dépasse un certain seuil d’émissions, ou obliger les entreprises à compenser leur impact via des projets de reforestation ou de transition énergétique.
Le financement public de la recherche en IA devrait également être conditionné à des critères environnementaux. Si l’État finance un projet d’IA, il doit exiger une analyse du cycle de vie complet, du matériel aux données en passant par l’énergie utilisée , ajoute Clément Rey.
Oui, mais cela suppose une transformation radicale de notre modèle. Le rapport préconise de repenser la localisation des centres de données. Plutôt que de les concentrer dans des zones à bas coût énergétique mais souvent polluantes, il faudrait les implanter là où l’électricité est renouvelable et abondante – comme en Islande, en Norvège ou dans certaines régions du Québec.
La mutualisation des infrastructures est une autre piste. Aujourd’hui, chaque grande entreprise technologique construit ses propres centres de données. Une coopération entre acteurs, via des clouds partagés et régulés, permettrait d’optimiser l’usage des serveurs et de réduire les redondances. On ne construit pas une usine d’acier pour chaque entreprise. Pourquoi le ferait-on avec le numérique ? , interroge Élodie Farge.
Enfin, la sobriété doit aussi s’appliquer aux usages. Des applications comme les générateurs d’images IA ou les chatbots grand public, souvent conçus pour le divertissement, devraient être évaluées à l’aune de leur utilité réelle. Est-ce que chaque requête générée par un utilisateur curieux mérite d’activer des milliers de processeurs ? , s’interroge Li Chen.
Le changement ne viendra pas seulement d’en haut. Les utilisateurs ont un pouvoir d’action. En choisissant des services numériques sobres, en limitant les requêtes inutiles, en privilégiant les outils locaux plutôt que les géants du cloud, chacun peut contribuer à réduire la pression sur les infrastructures.
Camille Lenoir, enseignante et militante numérique, a intégré ces principes dans sa vie quotidienne : J’utilise un moteur de recherche basé en Europe, alimenté à 100 % par des énergies renouvelables. Je limite mes interactions avec les assistants vocaux. Et quand je dois utiliser une IA, je choisis des plateformes transparentes sur leur empreinte carbone.
Des collectifs comme Numérique Responsable ou Green IT émergent un peu partout, formant les citoyens aux enjeux du numérique durable. La prise de conscience progresse, mais reste fragile face à la culture de la performance et de l’immédiateté.
L’intelligence artificielle n’est pas condamnée à être un frein à la décarbonation. Au contraire, elle peut devenir un allié de la transition écologique – à condition de repenser ses fondements. Le rapport de The Shift Project sonne comme un appel à la lucidité : sans freins, l’IA risque de devenir une machine à émissions de CO2 incontrôlable. Mais avec des choix politiques clairs, des innovations responsables et une mobilisation citoyenne, il est encore possible de construire un numérique sobre, utile et durable.
The Shift Project est un groupe de réflexion français indépendant, fondé en 2010, qui travaille sur la décarbonation de l’économie. Il rassemble des experts en climat, énergie, numérique et économie pour proposer des solutions concrètes aux défis environnementaux.
Les centres de données consomment d’énormes quantités d’électricité pour alimenter les serveurs et les systèmes de refroidissement. Lorsque cette électricité provient de sources fossiles, les émissions de CO2 sont très élevées. De plus, la fabrication et le recyclage des équipements électroniques ont aussi un fort impact carbone.
Oui, mais ce n’est pas suffisant. Même avec de l’électricité verte, la surconsommation de ressources et la croissance exponentielle des besoins en calcul posent problème. Une IA durable suppose à la fois des sources d’énergie propres et une réduction drastique de la demande.
L’IA représente encore une fraction minoritaire du numérique global, mais elle est en croissance rapide. Elle pourrait devenir l’un des principaux contributeurs à l’empreinte carbone du secteur d’ici la fin de la décennie, surtout si aucune mesure de régulation n’est prise.
Il n’existe pas encore de label universel, mais certains indicateurs peuvent aider : la transparence sur la consommation énergétique, l’utilisation de clouds verts, la localisation des centres de données, ou encore la publication d’analyses d’impact environnemental. Les initiatives comme le Green Software Foundation commencent à établir des standards.
Le rapport appelle à une sobriété numérique, à une régulation stricte des émissions liées à l’IA, à l’optimisation des algorithmes, à la mutualisation des infrastructures, et à une transition vers des énergies renouvelables. Il insiste aussi sur l’importance d’une gouvernance collective, associant États, entreprises et citoyens.
Si aucune mesure n’est prise, les émissions du secteur des centres de données pourraient doubler, voire tripler, compromettant les objectifs climatiques mondiaux. En revanche, avec des politiques ambitieuses et une prise de conscience collective, une stabilisation, voire une réduction de l’empreinte carbone de l’IA est envisageable.
Les grandes entreprises du numérique ont une responsabilité majeure. Elles doivent cesser de valoriser la puissance brute au détriment de l’efficacité énergétique, publier leurs impacts carbone, et investir dans des modèles d’affaires durables. Leur influence sur les standards technologiques en fait des acteurs clés de la transition.
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