Une énergie invisible… mais bien réelle

L’IA n’est pas une simple application logicielle : pour fonctionner, elle dépend de centres de données géants, d’ordinateurs spécialisés, et de réseaux interconnectés. Chacune de ses étapes — de l’apprentissage initial au moindre usage par l’utilisateur — mobilise une quantité importante d’énergie.

Cette consommation ne se voit pas directement, mais elle se répercute par :

• Une demande accrue en électricité, souvent produite à partir d’énergies fossiles.
• Une accumulation de chaleur, que les data centers doivent compenser par des systèmes de refroidissement énergivores.
• Une utilisation massive de serveurs, qui doivent être remplacés régulièrement, générant déchets électroniques et pollution.

« L’intelligence artificielle ne flotte pas dans le cloud, elle repose sur une infrastructure physique lourde. »

— Kate Crawford, Atlas of AI (Yale University Press, 2021)

Une pollution matérielle et industrielle

Au-delà de l’énergie, l’IA repose sur un matériel spécifique : cartes graphiques, processeurs neuronaux, puces spécialisées, etc. Leur production dépend de ressources comme le lithium, le cobalt ou le cuivre, dont l’extraction est non seulement polluante mais aussi éthiquement controversée.

Selon une enquête du MIT Technology Review de 2023, certains modèles d’IA nécessitent des centaines de milliers de litres d’eau pour être entraînés, notamment pour le refroidissement des serveurs dans les data centers.

La fabrication de ces composants génère :

• De fortes émissions de gaz à effet de serre.
• Une déforestation dans certaines zones d’extraction.
• Une consommation d’eau importante, aggravée par la pression sur les ressources hydriques locales.

Des usages croissants, une consommation banalisée

Aujourd’hui, l’IA n’est plus réservée à la recherche : elle se retrouve dans nos poches (assistants vocaux, GPS, smartphones), dans nos maisons (objets connectés, domotique) et même dans nos loisirs (plateformes de streaming, filtres photo, IA générative).

Cette banalisation cache une réalité inquiétante : chaque interaction, aussi légère soit-elle, s’ajoute à une chaîne énergétique.

Selon Wired, une seule requête IA peut consommer jusqu’à 10 fois plus d’énergie qu’une recherche classique sur le web.

Et multipliée par des millions d’utilisateurs chaque jour, cette consommation devient une réelle pression sur l’environnement.

Une technologie qui risque de s’auto-alimenter

Le développement de l’IA est exponentiel. Pour améliorer les modèles, on les rend plus gros, plus complexes, plus gourmands.

Selon une étude de Alex de Vries, publiée dans la revue Joule, la consommation énergétique des IA pourrait bientôt rivaliser avec celle des crypto-monnaies si aucune régulation n’est mise en place (source).

Cette croissance s’accompagne de :

• Modèles toujours plus lourds, nécessitant des semaines d’entraînement.
• Un cycle de vie raccourci, avec de nouveaux modèles remplacés chaque année.
• Des infrastructures surdimensionnées, parfois construites de manière préventive.

Un paradoxe écologique

L’IA peut pourtant… aider la planète. Des algorithmes sont déjà capables de :

• Optimiser la gestion de l’énergie dans les bâtiments intelligents.
• Prédire les rendements agricoles pour limiter le gaspillage.
• Détecter la déforestation ou la pollution à partir d’images satellites.
• Automatiser le tri des déchets dans les usines.

Ce paradoxe résume bien l’enjeu : l’IA peut être un outil pour la transition écologique, à condition que son développement soit maîtrisé, ciblé et durable.

Une analyse parue dans Nature souligne que l’IA pourrait devenir une alliée de la planète, si ses usages sont encadrés et alignés avec des objectifs environnementaux.

Vers une IA plus sobre : une responsabilité collective

Réduire l’empreinte écologique de l’IA ne repose pas uniquement sur les géants du numérique. Chercheurs, développeurs, entreprises, institutions et utilisateurs ont tous un rôle à jouer. Voici quelques pistes :

• Concevoir des modèles plus légers (“Small AI”) adaptés à des tâches ciblées.
• Privilégier les infrastructures alimentées en énergie renouvelable.
• Allonger la durée de vie des équipements numériques.
• Favoriser une sobriété numérique en limitant les usages superflus.

« Une IA éthique ne peut être dissociée d’une IA écologique. »

— Raja Chatila, Sorbonne Université

Conclusion : Penser l’IA autrement

L’impact écologique de l’intelligence artificielle est une réalité silencieuse mais urgente. En croyant que le numérique est immatériel, on oublie qu’il est profondément enraciné dans des infrastructures physiques, extractives et énergivores.

Pour éviter que l’IA ne devienne un accélérateur de la crise climatique, il est nécessaire d’adopter une vision responsable, lucide et durable.

L’IA du futur ne sera pas uniquement puissante ou intelligente. Elle devra aussi être sobre, alignée avec les limites planétaires, et conçue pour servir un avenir viable.