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EN BREF
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L’intelligence artificielle générative suscite un vif intérêt depuis l’apparition de modèles comme ChatGPT, mais ses impacts environnementaux sont souvent sous-estimés. En août 2025, Google a publié une estimation de l’empreinte carbone de son modèle Gemini, affirmant qu’un « prompt » ne consomme que 0,003 g de CO2 et cinq gouttes d’eau. Toutefois, ces chiffres manquent de transparence et reposent sur des méthodes qui minimisent l’ampleur des impacts réels. Par exemple, Google se concentre uniquement sur l’électricité consommée par ses data centers sans considérer le coût environnemental de la fabrication des serveurs ou les données des utilisateurs. En outre, des études plus complètes, comme celle du modèle Mistral, indiquent des chiffres beaucoup plus élevés pour les émissions de CO2, l’eau consommée et d’autres ressources. Ainsi, alors que l’utilisation des IA génératives explose, le véritable coût environnemental de chaque requête reste flou, appelant à une réflexion plus large sur les effets rebonds de ces technologies.
L’essor de l’intelligence artificielle générative soulève des questions cruciales sur son impact environnemental. Alors que des modèles tels que ChatGPT et Gemini dominent le marché, il est essentiel d’examiner les conséquences écologiques de chaque requête effectuée. Cet article explore les différentes dimensions de l’impact environnemental lié à l’utilisation des IA génératives, en englobant des aspects tels que la consommation d’énergie, l’empreinte carbone, et l’utilisation des ressources en eau. À travers une analyse des études menées, il devient nécessaire de nuancer les chiffres et de mieux comprendre la réalité qui se cache derrière les promesses d’une technologie « verte ».
Une explosion des usages de l’IA générative
La sortie de ChatGPT en novembre 2022 a marqué le début d’une ruée mondiale vers les outils d’IA générative. Fin juillet 2025, OpenAI indiquait presque 18 milliards de prompts par semaine, ce qui témoigne d’un intérêt croissant pour ces technologies. Aujourd’hui, la majorité des géants de la technologie, notamment ceux des États-Unis et de la Chine, développent leurs propres modèles. En Europe, des acteurs comme Mistral, qui propose Le Chat, séduisent également les investisseurs, comme en témoigne sa récente valorisation à près de 12 milliards d’euros.
Des études soulevées sur l’impact environnemental
Avec la montée en puissance des IA génératives, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à mener des analyses de cycle de vie (ACV) afin d’évaluer leur impact environnemental. Dans ce cadre, des acteurs majeurs de la tech, comme Google, publient des rapports afin d’informer le public sur les effets de leurs produits. Toutefois, ces études sont souvent critiquées pour leur manque de transparence et de rigueur méthodologique.
L’empreinte carbone des IA
L’analyse de l’empreinte carbone est primordiale pour comprendre l’impact des IA génératives. Google, par exemple, annonce une consommation électrique de 0,24 wattheure (Wh) par prompt, un chiffre qui semble faible lorsqu’on le compare à la consommation d’une ampoule classique. Néanmoins, ce calcul ne prend en compte que l’énergie utilisée dans les data centers et non celle des terminaux ou des routeurs des utilisateurs, ce qui soulève des questions sur la validité des chiffres annoncés.
Les choix méthodologiques en question
Les choix méthodologiques adoptés dans les études d’impact doivent faire l’objet d’un examen critique. Google se concentre uniquement sur les données de ses propres infrastructures, une approche qui minimise inévitablement l’ampleur de l’impact. Par conséquent, il est difficile de se fier entièrement aux estimations fournies, surtout sans informations contextuelles sur le volume d’utilisateurs ou de requêtes.
Énergie et émissions de CO2 : un panorama complexe
La question de l’énergie et des émissions de CO2 est complexe, en grande partie à cause des différentes sources d’énergie utilisées dans les data centers. Google a investi dans l’optimisation énergétique et affirme que ses émissions ont diminué de 12 % en un an, malgré une augmentation de la demande de 27 %. Cependant, le mix énergétique de l’électricité consommée par ses serveurs et la manière dont cette énergie est convertie en équivalent CO2 sont des éléments souvent sous-estimés.
Impact des infrastructures électriques
En 2024, Google a consommé l’équivalent de la production d’électricité annuelle de l’Irlande pour ses infrastructures. Ces besoins colossaux soulignent l’importance d’une politique énergétique durable. La question se pose : en alimentant ses propres data centers, à quel coût environnemental ces processus sont-ils réalisés ? Les contrats de fourniture d’électricité à long terme signés par l’entreprise peuvent également compromettre les efforts de décarbonation dans d’autres secteurs.
Le cas de la consommation d’eau
La consommation d’eau douce constitue une autre dimension cruciale de l’impact environnemental des IA. L’étude de Google évoque une consommation de 0,26 ml (cinq gouttes) par prompt, qui peut paraître négligeable individuellement. Cependant, lorsqu’on examine les millions de requêtes générées, ce chiffre se traduit par une utilisation massive, équivalente à environ 12 000 piscines olympiques en 2024. L’étude omet pourtant de prendre en compte la consommation d’eau liée à la production d’électricité et à la fabrication des serveurs, ce qui limite la validité globale de ses résultats.
La recherche de la transparence dans les études
Les études sur l’impact écologique de l’IA doivent être menées avec une transparence accrue. Les analyses internes, comme celles de Google, peuvent souffrir d’un manque d’objectivité et de vérifiabilité. À titre de comparaison, Mistral AI a collaboré avec de tierces parties pour mener une analyse plus rigoureuse de son modèle, ce qui apporte une certaine crédibilité à ses résultats.
Comparaison méthodologique
Les résultats fournis par Mistral pour son modèle Mistral Large 2 montrent un impact significativement plus élevé en termes d’émissions de CO2 et de consommation d’eau. Alors que Google mentionne des chiffres très optimistes, Mistral souligne que l’utilisation du modèle implique des effets négatifs alentours d’1,14 g d’équivalent CO2 par prompt. Ce contraste souligne davantage l’importance de normes évaluatives communes qui permettraient une véritable comparaison des impacts écologiques entre différents modèles.
Les effets rebonds des nouvelles technologies
L’usage croissant de l’IA générative met également en lumière le concept d’effet rebond. Avec la multiplication des usages, il devient de plus en plus difficile de cerner l’impact environnemental global de l’IA. La tendance à consommer de plus en plus d’applications ou de services liés à l’intelligence artificielle pourrait compenser les gains d’efficacité initialement réalisés. Cela entraîne ainsi une augmentation de la consommation d’énergie et des ressources, rendant les calculs sur un seul prompt quelque peu simplistes.
Le volume de requêtes et ses implications
À mesure que les utilisateurs adoptent massivement l’IA, la question n’est plus seulement de savoir combien de ressources une requête unique consomme, mais plutôt combien de requêtes seront effectuées dans un avenir proche. Les estimations placent les chiffres à un niveau exponentiel, et cela peut garantir une hausse continue des émissions et de la consommation de ressources. Ce phénomène est souvent sous-estimé dans les études actuelles, plaidant pour un besoin urgent d’une approche plus holistique.
Conclusion : vers une évaluation plus fine des impacts environnementaux
L’impact environnemental de l’IA générative est multifacette et nécessite une évaluation préventive et comparative des différents modèles disponibles sur le marché. Alors que les acteurs de la tech s’évertuent à rassurer les consommateurs sur la soutenabilité de leurs produits, il est crucial d’adopter une approche plus rigoureuse et transparente en matière de recherche et de communication autour des impacts environnementaux. Une telle démarche pourrait non seulement renforcer la crédibilité des études, mais également optimiser l’usage des ressources dans le domaine de l’intelligence artificielle pour le bénéfice de notre planète.
Les outils d’IA générative ont pris d’assaut le monde numérique depuis la sortie de ChatGPT, avec des millions d’utilisateurs chaque semaine. Cependant, l’évaluation de leur bilan environnemental reste problématique. Les récentes études, comme celle de Google sur son modèle Gemini, annoncent des chiffres intéressants mais qui soulèvent des interrogations, notamment quant à leur transparence.
Beaucoup d’utilisateurs se demandent : « Étant donné l’explosion des usages, quel est l’impact environnemental réel de chaque prompt que je génère ? » Certains rapportent un mélange de confiance et de scepticisme face aux chiffres avancés par les géants de la technologie, ressentant une distance entre les promesses de durabilité et la réalité.
Par exemple, la consommation énergétique d’un prompt est estimée à 0,003g de CO2 par Google, un chiffre qui semble faible en théorie. Mais qu’en est-il de la méthodologie derrière ces chiffres ? Comment sont-ils calculés, et à quel point reflètent-ils le véritable impact environnemental lorsque l’on considère les phases d’entraînement et d’utilisation des modèles ? Les utilisateurs se posent ces questions alors qu’ils prennent conscience des enjeux de l’empreinte écologique liée à leurs activités numériques.
Par ailleurs, les chiffres sur la consommation d’eau sont tout aussi troublants. Google affirme qu’un prompt consomme seulement cinq gouttes d’eau. Cela peut sembler minime, mais avec l’augmentation exponentielle de la demande, ces gouttes s’accumulent rapidement. Les utilisateurs, frustrés par un manque de clarté, souhaitent que les entreprises partagent davantage d’informations sur les implications environnementales globales de leurs produits.
Les préoccupations ne se limitent pas à l’énergie et à l’eau. L’absence d’une analyse de cycle de vie complète soulève des doutes sur les émissions de CO2, notamment sur la façon dont l’énergie est produite et l’impact des infrastructures nécessaires à la fabrication des serveurs. Les consommateurs désirent des histoires plus transparentes qui prennent en compte l’ensemble du cycle de vie, y compris la construction des infrastructures.
Pour aggraver les choses, le phénomène du greenwashing commence à émerger. On note que des entreprises présentent leurs outils d’IA comme respectueux de l’environnement, tout en occultant les coûts réels associés à leur production et à leur utilisation. Les utilisateurs cherchent des moyens d’évaluer de manière critique les affirmations des entreprises et de comprendre le véritable impact de leurs choix numériques sur l’environnement.
En somme, la montée de l’IA générative appelle à un débat plus large sur son coût environnemental. Les usagers regardent au-delà des promesses des entreprises pour une meilleure compréhension de l’impact de leurs actions numériques. Il ne s’agit pas seulement de savoir combien d’énergie ou d’eau un prompt utilise, mais aussi de comprendre la portée intégrale de ces technologies sur notre planète.
