IA générative et durabilité : quel impact environnemental se cache derrière chaque prompt ?

L’intelligence artificielle générative, bien qu’elle offre des avancées technologiques remarquables, suscite des inquiétudes croissantes concernant son impact environnemental. Des études, comme celle réalisée par Google pour son IA Gemini, établissent que chaque prompt génère un coût en énergie très faible, estimé à seulement 0,003 g de CO₂ et cinq gouttes d’eau. Toutefois, ces chiffres peuvent être trompeurs en raison de la méthodologie opaque utilisée pour les calculer.

Avec l’explosion des utilisateurs, atteignant 700 millions dans le cas de ChatGPT, le véritable coût écologique de l’IA doit tenir compte non seulement de l’énergie consommée par les serveurs, mais aussi de la consommation d’eau et des ressources nécessaires à la fabrication des infrastructures, qui sont souvent négligées dans les rapports. Des experts alertent sur le fait que la croissance exponentielle de l’utilisation des IA n’est pas soutenable et appelle à une meilleure transparence sur les études d’impact environnemental afin d’évaluer correctement la durabilité de ces technologies.

L’essor fulgurant de l’IA générative soulève des questions essentielles concernant son impact environnemental. Alors que ces technologies transforment nos vies et nos biais numériques, il devient impératif de scruter le bilan écologique que chaque prompt peut engendrer. Au-delà des calculs de consommation d’énergie ou d’eau, l’analyse des critères méthodologiques utilisés dans les études d’impact révèle une complexité souvent négligée. Cet article se penche sur les différents aspects de l’impact environnemental des IA génératives pour mieux comprendre le coût écologique de leurs usages quotidiens.

Le développement des IA génératives

Depuis l’émergence de ChatGPT fin 2022, les IA génératives, qui permettent de créer du contenu à partir de simples instructions, ont connu un succès mondial sans précédent. En juillet 2025, OpenAI rapportait une activité impressionnante : 18 milliards de prompts traités chaque semaine par 700 millions d’utilisateurs. Ce phénomène ne se limite pas aux États-Unis ou à la Chine, où les géants de la Big Tech se livrent une bataille féroce pour dominer le marché. Même en Europe, des acteurs comme Mistral IA commencent à se faire une place, le tout dans un contexte où l’impact environnemental de telles innovations commence à poser problème.

Une adoption explosive et ses implications

Depuis l’arrivée des IA génératives sur le marché, l’intérêt des utilisateurs et des entreprises s’est intensifié. Pourtant, une telle popularité entraîne inévitablement une augmentation des ressources consommées, notamment en énergie pour faire fonctionner les serveurs. En conséquence, chaque nouveau prompt contribue à un coût environnemental qui mérite d’être évalué avec rigueur.

Les études d’impact de l’IA : une transparence à revoir

Pour comprendre l’ampleur de l’impact environnemental, de nombreuses entreprises technologiques, y compris Google et Mistral, ont produit des analyses de cycle de vie (ACV) pour leurs modèles d’IA. Toutefois, ces études sont souvent menées en interne, ce qui pose des questions sur leur transparence et leur crédibilité. Comment évaluer scrupuleusement ces chiffres, si ceux-ci ne sont pas disponibles pour un examen extérieur ?

L’exemple de Google et ses choix méthodologiques

En 2025, Google a publié des estimations concernant son IA Gemini, indiquant que chaque prompt ne consommait que 0,003 g de CO₂ et cinq gouttes d’eau. Mais ces chiffres, séduisants sur le papier, reposent sur une méthodologie potentiellement biaisée. En effet, Google ne considère que l’électricité utilisée dans ses propres data centers et ignore la consommation des appareils utilisateurs, et cela, inévitablement, entraîne une minimisation de l’impact réel.

Les paramètres critiques de l’impact écologique

La durabilité de l’IA générative ne peut être analysée sans tenir compte des divers facteurs qui interviennent dans sa consommation. De l’électricité utilisée à la production d’infrastructures nécessaires, chaque étape a un poids dans le bilan écologique. Ainsi, plusieurs éléments se doivent d’être examinés, dont l’énergie, l’eau, les matériaux et les infrastructures.

La consommation d’énergie et ses conséquences

Il est établi que les IA génératives requièrent une quantité considérable d’énergie, surtout durant leur phase d’entrainement. Dans le cas de Google, une grande partie de cette énergie provient de sources renouvelables ou décarbonées, ce qui peut sembler positif. Cependant, le potentiel de l’effet rebond ne doit pas être sous-estimé. La capacité de cette technologie à mobiliser encore plus d’énergie au fur et à mesure de l’augmentation des utilisateurs ne fait que renforcer cette problématique.

La question de l’eau dans les processus de refroidissement

Une autre dimension cruciale à intégrer concerne la consommation d’eau. L’étude de Google ne comptabilise que l’eau utilisée pour le refroidissement des serveurs, représentant une fraction de l’ensemble. Couplé à une explosion des usages, ce qui pourrait sembler minime à l’échelle du prompt doit être rapporté à l’ensemble de la consommation, qui pourrait s’avérer très élevée.

Vers des modèles d’évaluation améliorés

Pour mieux appréhender l’impact environnemental des IA génératives, il est vital d’envisager des modèles d’évaluation transparents et comparables. La nécessité de normes communes est d’autant plus pressante. Ce manque de standardisation complique les comparaisons entre différents modèles et finira par entraver les progrès vers un développement durable.

L’importance d’une méthodologie rigoureuse

Les rapports générés par les différents acteurs, comme Mistral AI et Google, illustrent bien cette nécessité. Les études d’impact doivent être menées en collaboration avec des experts indépendants pour garantir leur fiabilité, et non seulement les chiffres doivent être fournis, mais aussi des détails concernant la manière dont ils ont été obtenus.

Comparaisons internationales et bonne pratique

Il est essentiel d’établir des comparaisons internationales dans ce domaine pour puiser de bonnes pratiques. En se penchant sur les approches adoptées au sein de différents pays, il pourrait être possible de tirer des enseignements pouvant enrichir la compréhension du sujet. Des pays exemplaires en matière de développement durable pourraient offrir des méthodes et des solutions applicables à l’IA générative.

Les effets rebond à surveiller

Il existe également un risque en aval, souvent négligé, appelé effet rebond qui peut exacerber la problématique environnementale. C’est-à-dire que si les technologies d’IA permettent des économies en termes d’énergie, une utilisation accrue pourrait annuler ces gains. Alors qu’il est facile de se concentrer sur la consommation ponctuelle d’un prompt, les conséquences à long terme devraient attirer toute notre attention.

Le risque d’une surconsommation d’IA

La tendance à vouloir toujours plus d’IA, dans des applications toujours plus variées, pourrait créer une bouclette d’usage excessif. Cette dynamique peut s’aligner sur des objectifs de rentabilité à court terme, mais contredit les objectifs de durabilité nécessaires pour notre planète. En fin de compte, l’expansion de ces technologies ne doit pas être un frein aux efforts de durabilité.

Vers un avenir durable pour l’IA générative

Le chemin vers une IA générative durable est semé d’embûches, mais il est également jalonné d’opportunités. Pour rendre ces technologies plus responsables, une série d’initiatives doivent être envisagées. L’éducation et la sensibilisation des utilisateurs, par exemple, doivent entrer en jeu pour réduire les comportements de consommation à outrance.

Promouvoir des comportements plus responsables

Encourager des comportements plus responsables dans l’utilisation de l’IA générative pourrait également aider à diminuer son empreinte écologique. Les plateformes doivent commencer à sensibiliser les utilisateurs au coût environnemental de leurs requêtes. Des outils d’analyse visuels pourraient transformer la manière dont nous abordons l’utilisation de ces systèmes, en intégrant une dimension plus écologique à notre manière de réfléchir à chaque prompt.

Le rôle des décideurs et des régulateurs

De leur côté, les gouvernements et les décideurs doivent mettre en place des structures réglementaires, garantissant ainsi que les technologies de l’IA évoluent dans le respect des limites planétaires. L’établissement de lois sur le reporting environnemental pour les entreprises technologiques peut servir à standardiser les études d’impact. Cela pourrait également faciliter la coopération internationale pour assurer un cadre de durabilité à l’échelle mondiale.

Conclusion sur la nécessité d’une attention accrue

Le monde face à l’augmentation croissante des utilisateurs d’IA générative doit faire preuve d’une vigilance accrue pour naviguer entre innovation et durabilité. Chaque prompt a des conséquences potentielles que nous ne devrions pas ignorer. L’IA doit cesser d’être vue exclusivement comme une opportunité, mais aussi comme un enjeu urgent, pour garantir un avenir durable pour notre planète.

La montée en puissance de l’IA générative depuis 2022 a suscité des interrogations quant à son impact environnemental. Les annonces marquantes des géants technologiques, comme Google avec son modèle Gemini, semblent indiquer une empreinte écologique étonnamment basse. Toutefois, lorsqu’on creuse un peu plus, la réalité est loin d’être aussi claire. Loin des 0,003 g de CO₂ par prompt annoncés, il faut considérer la somme des impacts cumulés de ces technologies à grande échelle.

Les consommateurs, même s’ils sont conscients d’une partie du coût environnemental d’Internet, manquent souvent de visibilité sur les chiffres précis qui en découlent. La ruée vers l’IA générative risque d’entraîner une augmentation considérable des usages, amplifiant ainsi la demande d’énergie et ses répercussions. En quelques années, la consommation d’électricité des machines a grimpé en flèche, atteignant des chiffres vertigineux. Les acteurs de la Big Tech, bien que promettant une transition vers des sources d’énergie plus durables, doivent faire face à des défis importants sur la soutenabilité de leur production.

D’un autre côté, les méthodologies utilisées pour évaluer ces impacts ne sont souvent pas transparentes. Par exemple, Google se concentre sur la phase d’utilisation des modèles sans offrir une vue d’ensemble de l’impact environnemental global, incluant l’entraînement initial. Cela soulève des questions sur la validité des résultats avancés. Les études internes de ces entreprises n’offrent généralement pas d’opinion externe ou d’audit, ce qui limite notre compréhension des véritables coûts de ces innovations.

En revanche, certaines analyses menées par des acteurs comme Mistral, qui a vu le jour après le lancement de ChatGPT, montrent une capacité à offrir une perspective plus fidèle sur l’impact environnemental. En misant sur une méthode rigoureuse, ils révèlent que la consommation d’énergie et d’eau liée à l’usage des modèles d’IA, même si elle semble faible à première vue, s’accroît rapidement avec l’augmentation des utilisateurs.

Ce paradoxe entre la promesse d’une technologie éco-efficiente et ses répercussions réelles fait réfléchir. Les experts du domaine pointent du doigt le phénomène de l’effet rebond ; autrement dit, une réduction des coûts en énergie à l’échelle d’un prompt pourrait donner l’illusion d’une durabilité, alors que la demande explosive pour ces technologies compense largement toute économie réalisée.

Les chiffres avancés par les entreprises, tels que cinq gouttes d’eau par prompt, paraissent dérisoires isolément. Toutefois, lorsqu’on les met en perspective avec les millions de requêtes passées chaque jour, on constate que cela représente une véritable ressource précieuse mise à mal. La gestion de l’eau est tout aussi cruciale que celle de l’énergie, et l’impact sur les réserves d’eau douce peut être inédit.

L’évaluation complète de chaque prompt en matière d’IA générative implique donc de révéler des informations plus sur l’ensemble du cycle de vie de la technologie. Les utilisateurs doivent être conscients des enjeux qui les entourent et des répercussions que leur utilisation a sur la planète. La demande pour des solutions plus durables devient pressante, cherchant à concilier innovation technologique et responsabilité environnementale.