Comprendre l'empreinte écologique de l'IA : data centers, consommation d'eau et solutions pour un numérique sobre
ChatGPT, Quillbot, Claude ou encore MetaAI… Vous n’avez pas pu passer à côté du phénomène IA. Qu’elles fascinent ou qu’elles inquiètent, elles se sont définitivement frayé un chemin dans le quotidien de millions d’internautes en quête de réponses faciles ou de petits services rapides. Pourtant, malgré leur efficacité avérée, ces ustensiles désormais incontournables ne sont pas sans conséquences environnementales. Alors, parlons vrai : c’est quoi l’empreinte écologique de l’intelligence artificielle ? On fait le point !
Sommaire
📖 Résumé :
- Le boom de l’IA alourdit fortement l’empreinte environnementale du numérique : la consommation des data centers liée à l’IA pourrait passer de 460 TWh en 2022 à plus de 1 000 TWh en 2026, avec des besoins croissants en électricité, eau et métaux (jusqu’à 25,8 millions de GPU attendus).
- Cette dynamique fragilise les réseaux et les ressources : en France les data centers consomment déjà 4 à 6 TWh par an (1 à 1,5 % de l’électricité), la fabrication d’un wafer de 12 pouces nécessite plus de 7 000 litres d’eau, et l’empreinte carbone du secteur progresse malgré la montée des énergies bas carbone.
- Des pistes existent pour un numérique plus sobre : débuts de régulation (IA Act, initiatives comme Ecolab), optimisation des infrastructures, algorithmes plus efficaces et usages ciblés (notamment quand Google, 210 fois plus utilisé que ChatGPT pour la recherche, reste en moyenne moins coûteux en eau et en énergie pour une requête simple).
Quid de l’impact écologique de l’IA
« L’insoutenable coût écologique du boom de l’IA¹ », c’est ainsi qu’en juillet 2024, le media indépendant Reporterre titrait un article fascinant (et pour le moins glaçant) au sujet de l’impact considérable de nos fameuses intelligences artificielles. En substance ? Le boom de l’intelligence artificielle à de quoi faire rêver, mais (parce qu’il y a forcément un « mais ») il met aussi sérieusement à mal les ambitions « net zéro » des géants de la tech (entre autres choses).
C’est d’ailleurs ce que démontre un graphique tiré du bilan trimestriel de Microsof : plus l’entreprise investit dans l’IA, plus elle s’éloigne de son objectif de neutralité carbone à l’horizon 2030. Autrement-dit… + d’IA = + d’impact environnemental. CQFD !
Le « net zéro », c’est quoi ? Issu de l’Accord de Paris, l’objectif de neutralité carbone vise à limiter le réchauffement climatique à +1,5 °C par rapport à l’ère préindustrielle. Pour y parvenir, le monde doit atteindre le net zéro d’ici à 2050, ce qui suppose une baisse rapide et continue des émissions (en moyenne d’environ 7 % par an). Concrètement, le net zéro correspond à un équilibre : les gaz à effet de serre émis par les activités humaines doivent être entièrement compensés par ceux qui sont retirés de l’atmosphère. On n’émet pas « zéro », mais on compense ce qui reste². |
Et le constat ne s’arrête pas là. Pour l’Agence internationale de l’énergie (AIE), l’info à retenir est double. D’un côté, l’électricité devient le pilier de la transition climatique : la demande mondiale va accélérer (+3,4 % par an jusqu’en 2026), portée par l’électrification des usages… et désormais par le numérique. Quant à l’IA et aux data centers, leur consommation pourrait passer de 460 TWh en 2022 à plus de 1 000 TWh en 2026, soit l’équivalent de celle du Japon³. Autrement dit, la transition énergétique se joue aussi sur le terrain du digital.
De l’autre côté, l’AIE met en évidence un tournant structurel (et pour le moins bienvenu) : pour la première fois, 100 % de la croissance de la demande électrique mondiale devrait être couverte par des sources bas carbone (renouvelables et nucléaire). Résultat, la part des énergies fossiles devrait avoir reculé de 54 % en 2026, avec une baisse durable des émissions du secteur³.
Mais – et c’est là que le bât blesse – cette bascule reste inégale et sous contrainte. Elle s’accompagne de tensions sur les réseaux, de disparités régionales marquées et de coûts élevés dans certaines économies, notamment en Europe. L’AIE (ou IEA, pour les anglophones) montre ainsi que la décarbonation de l’électricité est en marche, mais que son succès dépendra moins des technologies que de la capacité à absorber l’explosion des usages, la pression du numérique et la robustesse des infrastructures. En somme, gare à l’IA pour un tournant réussi ! Et on va voir dans le détail pourquoi…
5 min chrono !
Sans engagement !La course à la puissance de calcul
Électricité, eau, métaux rares, matériel informatique… Pendant longtemps, l’impact matériel du numérique est passé sous le radar.
Aujourd’hui encore, « il est très difficile d’avoir des données solides pour évaluer l’empreinte écologique réelle du secteur », souligne Valentin Goujon, doctorant au Medialab de Sciences Po.
La cause d’une telle meconnaissance ? L’opacité des géants du numérique, qui considèrent leurs infrastructures comme des super secrets stratégiques.
Mais les ordres de grandeur donnent déjà le vertige. L’IA, c’est d’abord une course à la puissance de calcul. Et ce sont les data centers qui encaissent le choc. Le nombre de centres de données « de grande capacité » devrait tripler d’ici six ans¹, selon le cabinet Synergy Research. Forcément, la demande en électricité suit la même trajectoire. Quand on sait que la consommation annuelle des data centers en France métropolitaine est estimée entre 4 et 6 TWh et qu’en 2023, cela représentait environ 1 à 1,5 % de la consommation d’électricité du pays, il y a de quoi se pencher sérieusement sur la question⁴…
D’ici 2030, les data centers pourraient consommer l’équivalent de la production de cinq à sept réacteurs nucléaires, explique de son côté Cécile Diguet, de l’Institut Paris Région. Avec un avertissement clair : attention à ne pas fragiliser le réseau.
Data centers : où en est-on en 2026 ? Le collectif marseillais « Le nuage était sous nos pieds », engagé contre les impacts sociaux, écologiques et politiques des infrastructures numériques, a dressé un état des lieux des data centers en France. Bilan : 348 sites déjà en activité et 45 nouveaux en préparation (dont 26 annoncés), 11 encore à l’étude par l’État et 8 déjà en chantier⁵. À l’échelle internationale, à en croire la banque Morgan Stanley, les investissements des géants de l’IA dans les data centers représenteraient environ 620 milliards de dollars (529 milliards d’euros) en 2026, soit déjà près de quatre fois plus qu’en 2023⁶. |
Réseaux sous tension, eau sous pression
L’Irlande offre un aperçu de ce qui pourrait nous attendre. D’après l’AIE, les centres de données pourraient y absorber près d’un tiers de la production électrique nationale en 2026. En cas de pic de consommation (hiver rigoureux, tempête, etc.) le réseau pourrait tout simplement saturer.
Même tension aux États-Unis, où la multiplication des data centers fait craindre un triplement de la consommation électrique du secteur d’ici 2030. Une situation d’autant plus explosive que certains États, comme le Texas, doivent déjà absorber la gourmandise énergétique du minage de bitcoins.
À l’électricité s’ajoute l’eau, indispensable pour refroidir les serveurs. Google indique avoir augmenté sa consommation d’eau de 17 % en 2023 par rapport à 2022. Chez Microsoft, la hausse atteignait déjà 34 % en 2021. Et ce n’est pas tout¹. Vous voulez vous faire une idée ? Eh bien, pour produire un « wafer » de 12 pouces (le support de fabrication des puces : on grave dessus les circuits électroniques qui deviennent ensuite les processeurs utilisés dans les serveurs) plus de 7 000 litres d’eau. Or, le fabricant taïwanais TSMC indique en fabriquer pas moins de… 16 millions par an⁵ !
En amont, il faut aussi parler des minerais et terres rares nécessaires à la fabrication des puces et microprocesseurs. Le cuivre, par exemple, voit sa production massivement accaparée par l’industrie de l’IA. Or ces ressources sont souvent extraites dans des conditions sociales et environnementales désastreuses. En Birmanie, l’ONG Global Witness dénonce un véritable pillage des ressources naturelles¹. À Taïwan, leader mondial de la microélectronique, la pression sur l’eau aggrave un stress hydrique déjà critique.
Les métaux sont essentiellement mobilisés pour la création de cartes graphiques – ou « GPU » (pour graphics processing unit) – indispensables au fonctionnement de l’IA. En 2025, pour faire tourner le moulin de l’intelligence artificielle, on en dénombrait environ 5,3 millions. Un chiffre qui, selon les estimations, pourrait atteindre pas moins de 25,8 millions⁵ ! Là encore, ça vous donne un bel aperçu des ressources que pourraient bien mobiliser nos petites conversations avec ChatGPT à terme.
Et pour aller encore un poil plus loin, découvrez un petit récap’ de ce que consommerait l’IA (énergie, eau, carbone, ressources) aujourd’hui⁷ :
Poste | À quoi ça correspond | Ce qui est consommé | Ordres de grandeur |
Data centers (fonctionnement) | Serveurs qui font tourner l’IA 24/7 | Électricité, eau (refroidissement) | ≈ 460 TWh en 2022 pour DC/IA/crypto (~2 % élec mondiale) ; > 1 000 TWh d’ici 2026 |
Entraînement des modèles (training) | Phase où l’on « apprend » au modèle | Électricité, CO₂, eau | GPT-3 : ~1 300 MWh ; GPT-4 : 10 000 à 30 000 MWh ; > 500 t CO₂ pour certains modèles |
Utilisation des modèles (inférence) | Chaque requête utilisateur | Électricité, CO₂, eau | ≈ 0,3 Wh par requête (≈ Google) ; 0,005 – 0,01 g CO₂ / requête ; ≈ 500 ml d’eau pour ~25 requêtes |
Génération d’images | IA visuelle (Midjourney, DALL·E, etc.) | Électricité | ≈ 60× plus énergivore que la génération de texte |
Fabrication des puces (GPU, accélérateurs IA) | Production des processeurs | Électricité, eau, métaux rares | Émissions liées aux GPU ×16 entre 2024 et 2030 ; ≈ 19 Mt CO₂/an attendues |
Fabrication des serveurs | Assemblage du matériel | Énergie, eau, métaux | ≈ 15 % des émissions totales d’un data center sur son cycle de vie |
Construction des data centers | Bâtiments, béton, acier | Énergie, CO₂, eau | ≈ 25 % des émissions d’un data center sur l’ensemble de son cycle |
Refroidissement | Climatisation des salles serveurs | Électricité, eau | 30 – 40 % de la conso électrique d’un data center |
Réseaux & infrastructures | Internet, fibres, câbles | Électricité, métaux (cuivre) | Croissance de la demande ≈ +7 %/an |
Empreinte carbone globale | Effet cumulé | CO₂ | Certains acteurs : +48 % d’émissions depuis 2019 ; en France : 50 Mt CO₂ en 2050 (×3) |
Des débuts de régulation… timides
Alors que la crise climatique s’intensifie, l’impact environnemental de l’IA devient impossible à ignorer. Aux États-Unis, un projet de loi baptisé Artificial Intelligence Environmental Impacts Act a été présenté début 2024 pour encadrer ces effets. En Europe, l’IA Act pose un premier cadre réglementaire, mais reste largement muet sur les enjeux écologiques.
En France, l’État, via le programme Ecolab, promeut une « IA frugale », plus sobre en énergie et en matières premières, en s’appuyant sur des entreprises de la GreenTech. À l’échelle internationale, la Green Software Foundation tente de fédérer industriels, acteurs publics et cabinets de conseil autour d’un objectif commun : réduire l’empreinte environnementale du numérique.
Ecolab : c’est quoi exactement ? Ecolab, c’est le « lab » du ministère de la Transition écologique dédié à l’innovation. Installé au sein du Commissariat général au développement durable (CGDD), il sert à repérer, soutenir et faire émerger des solutions (start-up, IA, data, greentech) utiles à la transition écologique, notamment via des labels, des appels à projets et des programmes d’accompagnement. Autrement dit, un accélérateur public de technologies vertes et responsables. |
Du côté des grands patrons de la tech, la prise de conscience existe, mais elle reste surtout économique. Le PDG d’Alphabet a ainsi reconnu que l’intégration de l’IA dans le moteur de recherche multiplie par dix le coût d’une requête. Là où une recherche classique exploite des données déjà indexées, l’IA exige une puissance de calcul bien supérieure. À service équivalent, elle consommerait jusqu’à trente fois plus d’énergie, rappelle la chercheuse Sasha Luccioni.
Interrogé sur l’avenir d’une industrie aussi gourmande, Sam Altman s’en remet au progrès scientifique. Selon lui, seule l’innovation permettra d’absorber cette demande croissante, quitte à miser sur des solutions de géoingénierie pour compenser les dégâts.
Une position qui illustre, pour le chercheur Loup Cellard, une vision technosolutionniste bien rodée : « La crise climatique est perçue comme un problème d’efficacité. Les acteurs de l’IA cherchent donc à optimiser sans jamais remettre en cause la logique de fuite en avant. »
Google VS IA : le match
Si ChatGPT progresse, mais il n’a pas (encore) remplacé Google. Le point clé, c’est l’échelle. Google traiterait autour de 14 milliards de recherches par jour (environ 5 000 milliards par an). En face, une étude estime que 21,3 % des prompts ChatGPT relèvent d’une intention « search » (recherche), ce qui ferait environ 66 millions de requêtes par jour. Résultat, Google est environ 210 fois plus utilisé sur ce terrain⁸. Si on résume, notre bon vieux moteur de recherche a encore un bel avenir devant lui. Mais sur le terrain de l’écologie, est-ce vraiment une bonne chose ? Sans suspense, la réponse est oui !
D’un point de vue écologique (eau + énergie), une recherche classique sur Google est, en moyenne, moins coûteuse qu’une requête sur ChatGPT. Pourquoi ?
Eh bien, déjà, parce que ChatGPT mobilise beaucoup de calcul par requête. Contrairement à Google, qui va surtout chercher et classer des pages déjà indexées, ChatGPT génère une réponse en temps réel. Cela implique des serveurs très puissants, fortement refroidis, donc :
- Plus d’électricité,
- Et plus d’eau pour le refroidissement.
On estime que 10 à 50 réponses de ChatGPT peuvent consommer environ 0,5 litre d’eau (évaporée lors du refroidissement des data centers). Même si ce chiffre varie selon les infrastructures, il montre que l’empreinte hydrique n’est pas marginale⁹.
Par ailleurs, Google reste beaucoup plus « industriellement optimisé ». Qu’entend-on par là ? Le moteur de recherche exploite en réalité des data centers très massifs mais hyper optimisés depuis des années, avec :
- Des systèmes de refroidissement plus efficaces,
- Une mutualisation énorme des requêtes,
- Et une requête qui mobilise beaucoup moins de calcul que la génération d’un texte par IA.
Résultat : à usage équivalent (chercher une info simple), Google est aujourd’hui moins gourmand en ressources que ChatGPT. Autrement dit, aujourd’hui, pour une info factuelle rapide (définition, adresse, chiffre, etc.), Google est nettement plus sobre ! (Ndlrd : si vous voulez savoir combien mesure Jacob Elordi, évitez d’en parler à l’IA et préférez-lui Google ; Re-Ndlr : 1,97 m).
Pssst, en passant, on vous rappelle que sur Internet, quoi qu’il en soit, la sobriété reste de mise. Alors, IA ou pas, n’hésitez pas à adopter quelques éco-réflexes au quotidien pour un numérique plus sobre :
- Passer au Wi-Fi plutôt qu’à la 4G/5G : il consomme jusqu’à 4 fois moins d’énergie.
- Baisser la qualité du streaming : la HD suffit, la 4K alourdit inutilement la conso.
- Faire le tri dans votre cloud : stockez en local quand c’est possible, c’est moins énergivore.
- Éteindre ou débrancher vos appareils la nuit : évitez la « consommation vampire ».
- Limitez le streaming et les usages superflus : moins de data = moins d’impact.
- Veillez à la consommation de votre box Internet, etc.
Et si vous voulez utiliser Internet, économiser gros et profiter d’une énergie verte (tout ça en même temps ?! 😱), vous pouvez aussi opter pour l’offre Classique d’Ohm Énergie. À la clé ? Un prix parmi les moins chers du marché et une électricité 100 % d’origine renouvelable produite en France. Ça fait du bien au porte-monnaie, mais aussi à la planète !
Intelligence artificielle : quel espoir ?
Vous le savez aussi bien que nous, dans la vie, rien n’est tout noir ou tout blanc. Alors, au-delà de son impact environnemental préoccupant, demandons-nous la chose suivante ? « L’IA peut-elle venir au secours de la planète ? ». Parce que oui, l’intelligence artificielle présente un drôle de paradoxe : elle peut autant aggraver l’empreinte écologique du numérique qu’aider à résoudre certains des plus gros défis environnementaux. D’un côté, elle consomme beaucoup d’énergie, d’eau et de ressources matérielles (vous n’êtes désormais plus sans le savoir). De l’autre, elle ouvre des pistes inédites pour mieux gérer, mesurer et protéger la planète. En bref, l’IA, c’est un levier puissant… à condition de savoir dans quel sens on l’actionne.
Quand l’IA aide vraiment à réduire la pollution
Même si elle a un coût environnemental, l’IA peut aussi devenir une alliée de poids pour limiter les émissions. Dans les bâtiments, les transports ou l’industrie, des algorithmes permettent déjà⁹ :
- D’optimiser la consommation d’énergie : en analysant en temps réel les données des bâtiments, des réseaux électriques ou des usines (température, occupation, pics de demande), l’IA ajuste automatiquement le chauffage, la climatisation ou la production pour éviter de consommer quand ce n’est pas nécessaire.
- De fluidifier les déplacements : en exploitant les données de trafic, de météo et de fréquentation, elle anticipe les embouteillages, adapte les feux de circulation, optimise les itinéraires et améliore la gestion des transports publics, ce qui réduit le temps passé sur la route et donc les émissions.
- De réduire les gaspillages énergétiques (et plus) : en détectant les pertes dans les chaînes de production, en prévoyant la demande réelle ou en identifiant les équipements défaillants, l’IA limite la surproduction, le stockage inutile et les déchets.
Résultat, moins de CO₂, moins de pertes, plus d’efficacité, sans changer radicalement les usages.
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Protéger les ressources naturelles grâce aux données
L’IA est aussi utilisée pour mieux gérer l’eau, les sols et l’agriculture. En croisant données climatiques, images satellites et informations sur les sols, elle permet par exemple :
- D’anticiper les rendements agricoles : en analysant la météo, l’humidité des sols, l’état des cultures et les historiques de production, l’IA aide les agriculteurs à prévoir les récoltes et à adapter leurs décisions en amont.
- D’ajuster l’irrigation : grâce à des capteurs et à l’analyse en temps réel, elle détermine précisément quand, où et combien arroser, évitant à la fois le stress hydrique des cultures et le gaspillage d’eau.
- De limiter l’usage d’engrais et de pesticides : en détectant les zones réellement touchées par des maladies ou des carences, l’IA permet de cibler les traitements au lieu d’appliquer des produits sur l’ensemble des parcelles.
Une façon de produire mieux, sans puiser davantage dans des ressources déjà sous pression.
Biodiversité : surveiller, comprendre, agir
C’est sans doute l’un des champs où l’IA montre le plus son utilité. Elle peut ainsi :
- Cartographier les écosystèmes : grâce à l’analyse d’images satellites, l’IA permet de suivre l’évolution des forêts, de détecter la déforestation ou de mesurer l’étalement urbain.
- Observer les océans : des outils d’IA analysent les données maritimes pour repérer la pêche illégale, surveiller la santé des écosystèmes marins et mieux gérer les ressources.
- Identifier les espèces menacées : en traitant automatiquement des milliers d’images issues de caméras ou de drones, l’IA aide les chercheurs à suivre les populations animales, y compris les espèces en danger.
- Surveiller les forêts en temps réel : drones, capteurs et satellites combinés à des algorithmes permettent de repérer rapidement les zones de déforestation ou d’exploitation illégale.
En clair, l’IA offre aux scientifiques des yeux et des outils qu’ils n’avaient jamais eus auparavant.
Le vrai défi reste cependant d’innover sans alourdir l’empreinte écologique. Tout l’enjeu est là. L’IA peut contribuer à la transition écologique… mais seulement si son développement est pensé de manière responsable. Cela implique :
- Des algorithmes plus sobres ;
- Des infrastructures mieux optimisées ;
- Des data centers moins gourmands en énergie et en eau ;
- Et un cadre clair pour éviter une fuite en avant technologique.
Autrement dit, il ne suffit pas que l’IA « serve l’environnement », elle doit aussi apprendre à se faire plus discrète écologiquement. Rendre l’IA compatible avec les objectifs climatiques, c’est activer plusieurs leviers en même temps : efficacité énergétique, éco-conception des outils, infrastructures plus vertes, et innovation responsable. En intégrant ces principes dès la conception, il devient possible de profiter des bénéfices de l’IA tout en limitant ses dégâts.
L’enjeu n’est donc pas de choisir entre technologie et écologie, mais de les faire avancer ensemble. Une IA pensée pour durer peut non seulement répondre à nos besoins, mais aussi participer activement à la protection de l’environnement !
Sources
¹Reporterre – L’insoutenable coût écologique du boom de l’IA
²Amundi – L’objectif net zéro : c’est quoi ?
³Agence internationale de l’énergie (AIE) – Electricity 2024 – Executive summary
⁴Service des données et études statistiques (SDES) – La consommation d’électricité des centres de données entre 2018 et 2023
⁵Reporterre – Un data center construit près de chez vous ? La réponse en carte
⁶Le Monde – Comment l’IA dévore la planète
⁷Mister IA – Consommation énergétique de l’intelligence artificielle
⁸Abondance – ChatGPT vs Google : pourquoi l’IA n’a pas encore remplacé la recherche classique
⁹Institut Supérieur de l’Environnement – L’intelligence artificielle : une pollution cachée au cœur de l’innovation
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