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EN BREF
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L’ intelligence artificielle générative, depuis sa popularité croissante avec des outils comme ChatGPT, soulève des préoccupations concernant son impact environnemental. Bien que certaines études, notamment celle de Google sur son modèle Gemini, affichent des chiffres apparemment rassurants sur l’empreinte carbone (0,003 g de CO2 par prompt) et la consommation d’eau (cinq gouttes par prompt), ces données manquent de transparence et sont souvent critiquées pour leur méthodologie biaisée. Les analyses de cycle de vie (ACV) des modèles d’IA sont rarement menées de manière indépendante, ce qui complique l’évaluation de leur coût environnemental global. Ainsi, tandis que l’usage de l’IA explose, les risques d’effets rebond menaçant la durabilité de ces technologies demeurent importants, soulevant des questions sur leur avenir soutenable.
L’intelligence artificielle générative (IA générative) a révolutionné la manière dont nous interagissons avec les technologies numériques. Que ce soit par le biais de générateurs de texte, d’images ou d’autres médias, ces outils semblent offrir des possibilités infinies. Cependant, derrière cette façade prometteuse se cache une réalité moins reluisante : l’impact environnemental de cette technologie. Cet article explorera les différentes facettes de l’empreinte écologique d’un simple prompt d’IA générative, en examinant les études récentes, les méthodologies utilisées pour évaluer cet impact, et les implications de cette utilisation croissante sur notre planète.
Les prometteurs débuts de l’IA générative
Depuis le lancement de ChatGPT à la fin de l’année 2022, l’IA générative a connu une adoption rapide à l’échelle mondiale. En juillet 2025, OpenAI a rapporté que son modèle recevait pas moins de 18 milliards de prompts chaque semaine, attirant ainsi 700 millions d’utilisateurs, soit environ 10 % de la population mondiale. Cette popularité continue d’attirer l’attention des acteurs de la Big Tech, qui investissent massivement dans le développement de leurs propres modèles. Cependant, un questionnement persistant demeure : cet engouement pour l’IA générative s’accompagne-t-il d’un progrès durable sur le plan écologique ?
Évaluer l’impact environnemental : méthodes et enjeux
La question de l’impact environnemental des technologies numériques, notamment de l’IA générative, est complexe. Plusieurs entreprises, y compris les géants technologiques, se sont tournées vers de nouvelles méthodologies pour évaluer leur empreinte écologique. Par exemple, Google a publié une analyse de cycle de vie (ACV) pour quantifier l’impact de son modèle d’IA Gemini. Cependant, ces études sont souvent réalisées en interne, soulevant des questions de transparence et d’objectivité.
Les chiffres et leur interprétation
Les résultats disponibles concernant l’impact environnemental des technologies comme l’IA générative sont souvent présentés sous forme de chiffres qui paraissent rassurants. Par exemple, Google estime que chaque prompt généré par son modèle consommerait en moyenne 0,24 wh, une quantité similaire à celle d’une ampoule de 15 watts allumée pendant une minute. Ce chiffre, bien que séduisant, peut être trompeur. En réalité, il ne prend en compte que l’électricité consommée par les data centers de Google, en excluant les terminaux et la transmission des données, ce qui diminue considérablement la précision de l’analyse.
Le risque d’un greenwashing technologique
La tendance à minimiser l’impact environnemental au sein des études internes peut relever du greenwashing, un terme qui désigne toute action visant à donner une fausse image d’un produit ou d’un service en matière d’écologie. L’urgence d’une évaluation précise de l’impact écologique des technologies numériques, et plus particulièrement des IA génératives, devient alors essentielle. Les entreprises doivent non seulement publier leurs résultats, mais aussi être prêtes à en discuter de manière transparente.
Consommation d’eau et de ressources : un enjeu grandissant
Une autre composante souvent négligée dans l’analyse de l’impact environnemental concerne la consommation d’eau. Google, dans son étude sur Gemini, rapporte que chaque prompt consommerait environ 0,26 ml d’eau, soit l’équivalent de cinq gouttes. Bien qu’à première vue ces chiffres semblent anecdotiques, l’analyse donne un aperçu plus vaste de la consommation d’eau associée à l’IA générative. En effet, des millions d’utilisateurs générant des prompts peuvent conduire à une utilisation colossale de cette ressource précieuse, et Google a en réalité consommé environ 30 millions de mètres cubes d’eau en 2024, un chiffre qui augmente d’année en année.
L’empreinte carbone : un enjeu crucial
Il serait incomplet d’évaluer l’impact environnemental des technologies d’IA générative sans aborder l’empreinte carbone associée à leur fonctionnement. Comme évoqué dans d’autres rapports, Google a pris des engagements forts en matière de réduction des émissions de carbone, ayant réduit ses émissions de 12 % en un an, malgré une demande en augmentation. Cependant, cette approche soulève des questions quant à l’authenticité des engagements : les efforts dans ce domaine sont-ils suffisants pour compenser les effets d’une consommation exponentielle liée à l’usage croissant de l’IA générative ?
La complexité des engagements écologiques
Les mesures prises par Google comprennent la signature de 60 contrats exclusifs de fourniture en électricité renouvelable à long terme. Bien que cela semble faible par rapport à la demande croissante de traitement des données, il est opportun de rappeler que ces contrats peuvent engendrer des effets d’éviction sur d’autres secteurs, car l’électricité disponible pourrait être utilisée pour d’autres besoins, comme le chauffage. Cette dynamique peut générer des tensions sur des ressources déjà limitées, remettant ainsi en question la durabilité des engagements de l’entreprise.
Comparaisons délicates : Google et Mistral IA
Il est intéressant de comparer les études d’impact environnemental réalisées par différents acteurs sur le marché de l’IA générative. Par exemple, Mistral AI a élaboré en juillet 2025 une ACV en collaboration avec l’Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie (Ademe), ce qui apporte une certaine crédibilité à ses résultats. Selon leur analyse, l’utilisation du modèle emporterait une émission de 1,14 g d’équivalent CO2 par prompt, soit un chiffre largement supérieur aux estimations de Google, mieux informées grâce à une méthodologie favorisant la transparence.
Un besoin d’harmonisation des méthodologies
Les disparités entre les chiffres avancés par différents acteurs du marché soulignent la nécessité d’une harmonisation des méthodologies utilisées pour évaluer l’impact environnemental des modèles d’IA générative. Un référentiel commun pourrait permettre d’orienter les études futures afin de mieux appréhender les effets globaux de cette technologie sur l’environnement. Cela pourrait également favoriser une prise de conscience collective des enjeux environnementaux que posent les IA génératives, au-delà des simples chiffres.
Les effets rebonds de l’IA générative
Un autre aspect incontournable de la discussion sur l’impact écologique de l’IA générative est la question des effets rebonds. À mesure que l’usage de ces technologies croît, il est possible que l’empreinte écologique ne se limite pas simplement à la consommation occasionnelle d’un prompt, mais qu’elle entraîne plutôt une augmentation des usages qui pourrait contrecarrer tous les efforts pour réduire l’impact environnemental. Ce phénomène mérite une attention particulière dans le cadre de toute évaluation.
Conclusion sur le chemin futur de l’IA générative
Alors que l’IA générative continue de s’imposer dans divers secteurs, les enjeux liés à son empreinte écologique apparaissent de plus en plus cruciaux. Une évaluation véritable des coûts environnementaux associés à cette technologie pourrait jouer un rôle central dans la définition d’un avenir durable. Cela nécessitera des efforts concertés de la part des entreprises, des chercheurs et des consommateurs pour garantir que ces avancées technologiques ne se fassent pas au détriment de notre planète.
Les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle générative suscitent un engouement sans précédent. Toutefois, derrière l’enthousiasme se cache une réalité plus complexe, notamment en ce qui concerne l’empreinte écologique de ces technologies. Les chiffres relatifs aux émissions de CO2 et à la consommation d’eau par prompt soulèvent des questions cruciales sur le véritable impact environnemental de ces innovations.
Un utilisateur régulier d’IA générative partage son expérience : « Je suis ravi de la rapidité et de l’efficacité avec lesquelles les IA peuvent produire du contenu. Mais lorsque j’ai découvert que chaque prompt que je soumets pourrait avoir des implications écologiques, cela m’a fait réfléchir. Est-ce que ces outils, si puissants, ne contribuent pas à un problème plus vaste ? »
Les entreprises technologiques, comme Google et Mistral, publient régulièrement des analyses sur leur empreinte écologique. Un professionnel du secteur technique remarque : « Il est étonnant de voir que les chiffres avancés paraissent souvent plus favorables aux acteurs de la tech que ce que la réalité pourrait être. Les rapports manquent souvent de transparence et ne prennent pas en compte l’intégralité du cycle de vie des matériaux utilisés. » Cela soulève des préoccupations quant à la crédibilité de ces études.
Les consommateurs prennent conscience des enjeux environnementaux, mais beaucoup ne comprennent pas pleinement les implications de l’utilisation de l’IA. Une étudiante engagée témoigne : « Je m’inquiète pour l’environnement et je me demande si les innovations comme l’IA que nous utilisons quotidiennement ne sont pas en train de transformer notre planète de manière néfaste. Bien que ces outils soient incroyablement efficaces, je ne peux m’empêcher de me demander à quel prix. »
Un expert en durabilité se prononce aussi sur la question : « La plupart des études sur l’impact environnemental des IA sont menées en interne et manquent de rigueur. Si nous voulons réellement évaluer l’impact de ces technologies, il est impératif d’adopter un cadre d’analyse commun et transparent. Cela permettrait une réelle comparaison entre les modèles et limiterait l’utilisation marketing des chiffres. »
À mesure que l’utilisation des IA génératives explose, les conséquences écologiques deviennent de plus en plus pressantes. Un analyste d’une entreprise de consultance souligne : « L’IA générative est là pour rester, mais nous devons nous assurer qu’elle soit vraiment durable. Les effets rebonds, souvent ignorés, risquent de transformer ces progrès technologiques en catastrophes écologiques si nous ne prenons pas en compte l’ensemble des coûts environnementaux. »
