Auteur/autrice : Yoann

Le sommet

Les 10 et 11 février 2025, le Sommet pour l’action sur l’IA, co-organisé par la France et l’Inde au Grand Palais, a réuni plus de 1 000 participants de 100 pays : chefs d’État, entreprises, ONG, et chercheurs Datacenter DynamicsWikipédia.

Initiative phare : Coalition pour une IA durable

Lancée par la France, le PNUE et l’UIT, cette coalition regroupe 11 États, 5 institutions internationales et 37 entreprises (EDF, IBM, Nvidia, SAP…), avec pour objectif d’intégrer durabilité et sobriété énergétique dans le développement de l’IA Wikipédia.

Déclaration signée

58 pays ont adhéré à la Déclaration pour une IA inclusive et durable, affirmant notamment :

• L’IA doit être respectueuse du climat.
• Donner accès au Sud global.
• Favoriser la transparence et éviter les concentrations trop fortes .

Enjeux et tensions

• Les USA et le Royaume‑Uni se sont abstenu, jugeant la déclaration insuffisante .
• L’initiative reflète une impulsion politique européenne forte : investissements de 200 milliards € via l’initiative InvestAI et appui à des gigafactories entraînant d’énormes besoins énergétiques locaux.

Pourquoi c’est crucial

• Pour la première fois, la durabilité entre officiellement dans l’agenda politique mondial de l’IA.
• Cela incite les pays et entreprises à évaluer systématiquement l’empreinte écologique des modèles et data centers.
• La coalition peut devenir un cadre de référence pour imposer normes et audit environnemental.

Contexte : explosion de la demande énergétique

Aux États‑Unis, les compagnies électriques viennent de déposer des demandes d’augmentation de tarifs cumulant 29 milliards $ pour la première moitié de 2025 — une hausse de +142 % en un an — principalement liée aux besoins énergétiques des data centers IA AxiosThe Guardian+3Financial Times+3Reuters+3.

Tensions sur le réseau

• Région PJM (13 États, 67 M d’habitants) accuse une montée des prix à la capacité jusqu’à +800 %, et des factures pouvant grimper de plus de 20 % cet été Reuters.
• Retrait de centrales, lenteurs administratives, et opposition locale compliquent la construction d’infrastructures nouvelles.

Conséquences

• Les utilisateurs résidentiels risquent de payer pour des usages industriels.
• Des mécanismes spéciaux émergent : tarifs dédiés aux gros consommateurs, achat d’énergie verte, mises à jour du réseau électrique Reuters.

Pistes pour l’avenir

• Tarification ciblée des data centers IA.
• Accélération de projets d’énergie renouvelable (géothermie, éolien).
• Réformes réglementaires pour l’interconnexion des projets, et incitations à la production locale propre.

Face aux critiques croissantes sur l’empreinte environnementale de l’intelligence artificielle, chercheurs, ingénieurs et entreprises commencent à explorer des solutions concrètes. L’objectif ? Construire une IA plus sobre, plus efficace, et compatible avec les enjeux écologiques de notre temps.

1. L’optimisation des modèles : faire mieux avec moins

Les modèles d’IA modernes, comme ceux du traitement du langage (LLMs) ou de la vision par ordinateur, comptent des centaines de milliards de paramètres. Cette complexité a un coût énergétique colossal.
Mais il est possible de :

• Réduire la taille des modèles sans sacrifier les performances (grâce au pruning, à la quantification ou à la distillation de modèle).
• Réutiliser des modèles pré-entraînés plutôt que de repartir de zéro.
• Préférer des architectures plus légères adaptées à des tâches spécifiques.

2. L’IA frugale : une approche minimaliste

L’IA frugale est une philosophie de développement qui repose sur trois grands principes :

• Limiter les données et ressources utilisées.
• Concevoir des algorithmes peu gourmands.
• Favoriser des systèmes capables de fonctionner en local, sans dépendre du cloud.

C’est une réponse directe aux modèles surdimensionnés qui nécessitent des fermes de serveurs pour fonctionner.

3. Edge computing : décentraliser pour réduire

Le edge computing consiste à exécuter les algorithmes d’IA directement sur des appareils locaux (téléphones, capteurs, objets connectés) plutôt que dans des data centers distants.

Avantages :

• Moins de transfert de données → réduction de l’empreinte réseau.
• Moins de dépendance au cloud → réduction de la consommation électrique globale.
• Meilleure confidentialité des données.

4. Alimenter l’IA en énergies renouvelables

Certaines entreprises investissent dans des data centers alimentés à 100 % par des énergies renouvelables (éolien, solaire, hydraulique). C’est un premier pas vers une IA plus propre, à condition que cette énergie verte ne soit pas prise au détriment d’autres usages essentiels.

De plus, la localisation des infrastructures est cruciale : installer un centre en Islande (où l’électricité est propre et abondante) est bien plus durable qu’en Arizona ou en Inde, où elle dépend du charbon.

5. Régulation et responsabilité collective

Aucune transition écologique ne pourra se faire sans une implication politique et citoyenne. Pour cela, il faut :

• Encadrer légalement l’usage des IA très énergivores.
• Exiger des audits environnementaux pour chaque projet IA de grande ampleur.
• Sensibiliser les développeurs, les décideurs et les utilisateurs à l’impact écologique du numérique.

Conclusion

L’intelligence artificielle durable n’est pas un rêve utopique : elle est déjà en marche. Mais elle nécessite des choix clairs, un changement de paradigme, et surtout la volonté de privilégier la sobriété technologique au gigantisme algorithmique.
Il ne s’agit pas de ralentir le progrès, mais de l’aligner avec les limites de notre planète.

À mesure que l’intelligence artificielle devient un moteur d’innovation, les entreprises cherchent à verdir leur image en vantant des technologies « durables », « responsables » ou « neutres en carbone ». Mais dans les faits, ces promesses écologiques ne résistent pas toujours à l’examen. Sommes-nous face à une nouvelle forme de greenwashing numérique ?

Des discours séduisants… mais creux

Il n’est pas rare de lire sur les sites des géants du numérique que leurs intelligences artificielles « optimisent la consommation d’énergie » ou « réduisent l’empreinte environnementale des entreprises ». Pourtant :

• Peu de chiffres sont fournis sur la consommation réelle des modèles utilisés.
• Les calculs d’empreinte carbone sont souvent opaques, voire absents.
• Les gains annoncés sont souvent théoriques ou non vérifiés par des tiers.

Exemple : une entreprise peut vanter une IA qui aide à réduire les déplacements en optimisant les trajets logistiques, mais elle omet de mentionner l’énergie consommée pour entraîner et maintenir ce système.

La compensation carbone : un leurre ?

Certaines firmes déclarent que leur IA est « neutre en carbone » grâce à des projets de compensation (plantation d’arbres, crédits carbone, etc.). Or :

• Ces mesures ne suppriment pas les émissions, elles les déportent.
• La compensation n’est pas toujours traçable ni efficace à long terme.
• Cela permet surtout aux entreprises de continuer à polluer sans changer leurs pratiques.

Pourquoi ce greenwashing fonctionne ?

Le flou technologique autour de l’IA rend difficile pour le grand public de distinguer la réalité de la communication marketing. Le vocabulaire employé (algorithmes, cloud, apprentissage machine) crée une illusion d’innovation propre et détourne l’attention de la matérialité énergétique réelle.

Vers plus de transparence et de régulation

Pour éviter le greenwashing dans l’IA, plusieurs pistes doivent être explorées :

• Rendre obligatoire les bilans carbone des technologies IA.
• Créer un label d’IA durable encadré par une autorité indépendante.
• Encourager les médias et les chercheurs à analyser les pratiques des entreprises.

Conclusion

L’IA a un potentiel réel pour aider à résoudre des défis environnementaux. Mais si elle est utilisée comme alibi pour masquer des pratiques polluantes, elle devient un outil de désinformation écologique. Il est temps de passer de la communication verte à l’action réelle.

L’intelligence artificielle promet un avenir plus efficace, plus rapide et plus intelligent. Mais à quel prix ? Alors que la planète fait face à une crise climatique majeure, le développement de l’IA soulève une question fondamentale : est-il éthique de poursuivre une innovation technologique aussi polluante ?

Un progrès qui consomme

L’IA, en particulier les modèles d’apprentissage profond, repose sur des infrastructures énergivores. Comme vu précédemment, l’entraînement de certains modèles peut produire plusieurs centaines de tonnes de CO₂, sans parler des besoins constants en énergie pour leur utilisation quotidienne.

Cette consommation massive entre en contradiction avec les objectifs de neutralité carbone que les États et les entreprises prétendent viser.

Une IA au service de la planète… en théorie

Il serait injuste de ne voir dans l’IA qu’un facteur aggravant de la pollution. De nombreuses applications de l’intelligence artificielle sont conçues pour aider à résoudre des problèmes environnementaux, comme :

• L’optimisation énergétique des bâtiments.
• La gestion intelligente des réseaux électriques.
• La réduction des déchets dans les chaînes logistiques.
• L’analyse des données climatiques pour prédire les catastrophes.

Mais ces bénéfices sont souvent utilisés comme argument de justification, sans que les impacts réels de l’IA soient pleinement compensés.

Un dilemme moral : innovation ou sobriété ?

Le dilemme est clair : faut-il ralentir ou encadrer le développement de l’IA pour limiter son impact écologique ?
Certains experts militent pour une « IA responsable », c’est-à-dire :

• Utiliser les technologies uniquement lorsque leur utilité est prouvée.
• Éviter les usages gadgets ou purement commerciaux.
• Inclure une évaluation de l’empreinte carbone dans tout projet IA.

Quelle responsabilité pour les entreprises ?

Les géants du numérique investissent massivement dans l’IA, mais peu communiquent clairement sur l’impact environnemental de leurs modèles. Certains s’engagent dans des stratégies de neutralité carbone, mais la compensation n’est pas toujours synonyme de réduction réelle.

Il est urgent d’établir des règles éthiques claires :

• Transparence des bilans carbone.
• Normes de sobriété numérique.
• Encadrement juridique du déploiement des IA lourdes.

L’intelligence artificielle, malgré son apparence immatérielle, repose sur des infrastructures physiques bien réelles : les data centers. Ces centres de traitement des données, souvent méconnus du grand public, constituent l’épine dorsale des technologies numériques modernes — et un facteur majeur de pollution.

Qu’est-ce qu’un data center ?

Un data center est un bâtiment qui abrite des milliers de serveurs informatiques. Ces machines stockent, traitent et transmettent en continu les données générées par les utilisateurs et les entreprises. Chaque fois qu’un assistant vocal répond à une question, que l’on interagit avec un chatbot ou qu’un algorithme d’IA est utilisé, une requête transite par un ou plusieurs data centers.

Une consommation énergétique colossale

Les data centers consomment de l’électricité pour deux choses principales :

1. Faire fonctionner les serveurs 24/7.
2. Refroidir ces machines qui chauffent fortement lorsqu’elles traitent des millions d’opérations par seconde.

En 2023, les data centers ont représenté environ 2,5 % de la demande mondiale en électricité, avec une tendance à la hausse due à la montée en puissance de l’IA générative.

L’eau : une autre ressource sollicitée

Outre l’électricité, le refroidissement des data centers nécessite d’énormes quantités d’eau. Un seul centre peut consommer des millions de litres d’eau par an, notamment dans les régions arides des États-Unis. Par exemple, un entraînement de modèle IA comme celui de GPT-3 aurait consommé près de 700 000 litres d’eau pour le refroidissement.

L’empreinte locale : nuisances et tensions

Dans certaines régions, l’installation de data centers génère des tensions locales :

• Accaparement de l’eau dans des zones sujettes à la sécheresse.
• Risques de coupures électriques liées à la surcharge du réseau.
• Bruit des systèmes de ventilation et opposition des riverains.

Des solutions à envisager

Pour rendre ces infrastructures plus durables, plusieurs solutions sont à l’étude ou déjà en cours :

• Optimisation énergétique : IA frugale, serveurs basse consommation.
• Utilisation exclusive d’énergies renouvelables : solaire, éolien, hydroélectricité.
• Refroidissement naturel : en construisant des data centers en zones froides (Norvège, Islande) ou sous-marins.

L’intelligence artificielle est souvent perçue comme immatérielle, dématérialisée, presque magique. Pourtant, derrière chaque algorithme se cache une infrastructure lourde, gourmande en énergie, qui contribue activement à la pollution numérique mondiale.

Un entraînement énergivore

Pour qu’un modèle d’IA comme GPT-4 fonctionne, il doit être « entraîné » sur des quantités massives de données. Cet entraînement nécessite des supercalculateurs équipés de milliers de processeurs graphiques (GPU). Selon une étude de l’université de Massachusetts Amherst, l’entraînement d’un seul modèle de traitement du langage naturel peut générer jusqu’à 284 tonnes de CO₂, soit l’équivalent de cinq allers-retours Paris – New York en avion.

Des chiffres alarmants

• Le modèle GPT-3, avec ses 175 milliards de paramètres, aurait nécessité plusieurs gigawattheures pour son entraînement.
• Les data centers représentent aujourd’hui environ 1 à 2 % de la consommation électrique mondiale.
• L’usage quotidien de l’IA (recherches, assistants vocaux, filtres d’image, recommandations) augmente aussi cette empreinte.

Une pollution souvent invisible

Contrairement à une voiture ou une usine, la pollution générée par l’IA est invisible pour l’utilisateur. Elle est dissimulée dans les data centers, souvent situés dans des zones éloignées (Islande, États-Unis, Irlande), alimentées parfois par des énergies fossiles.

Des alternatives émergent

Face à ce constat, des chercheurs développent des IA plus économes, appelées « IA frugales ». Cela consiste à :

• Réduire le nombre de paramètres.
• Réutiliser des modèles existants plutôt que de les entraîner à chaque fois.
• S’appuyer sur des sources d’énergie renouvelable pour l’entraînement.