IA et environnement : de quel côté penchera la balance ?

Chaque question posée à un système d'IA est traitée par des puces dans un centre de données quelque part, et ces puces ont besoin d'électricité, de refroidissement et de matières premières. Dans le même temps, l'IA aide à piloter les réseaux électriques, à prévoir la météo et à réduire le gaspillage dans les bâtiments et les usines. L'IA est-elle donc bonne ou mauvaise pour l'environnement ? En toute honnêteté, elle peut être les deux, et l'issue reste ouverte.

Des coûts bien réels

L'Agence internationale de l'énergie estime que les centres de données ont consommé environ 485 térawattheures d'électricité en 2025, soit un peu plus de 1,5 % de la demande mondiale, en hausse de 17 % en une seule année. La consommation des centres de données dédiés à l'IA a augmenté d'environ moitié. D'ici 2030, la demande totale devrait atteindre environ 950 térawattheures, soit à peu près le double. Dans l'UE, les centres de données ont consommé 68 térawattheures en 2024, un chiffre qui, selon la Commission européenne, devrait passer à 114 d'ici 2030.

Les grandes entreprises technologiques en témoignent. La consommation d'électricité de Google a augmenté de 37 % en 2025, et les émissions de sa chaîne d'approvisionnement de 25 %, principalement en raison du matériel et des constructions liés à l'IA. L'entreprise reconnaît elle-même que l'IA croît plus vite que le réseau électrique ne se décarbone. Microsoft a fait état d'une tendance similaire.

L'électricité n'est pas tout. Les centres de données utilisent de l'eau pour le refroidissement, et bien plus d'eau encore est consommée indirectement pour produire leur électricité. La fabrication des puces est énergivore et fait appel à de puissants gaz à effet de serre et à des produits chimiques spécialisés ; la consommation d'énergie de l'industrie des semi-conducteurs a plus que doublé entre 2015 et 2023. Enfin, les serveurs finissent en déchets électroniques : les estimations pour l'IA varient fortement, de quelques centaines de milliers à plusieurs millions de tonnes d'ici 2030, selon la durée d'utilisation des équipements.

Des gains d'efficacité tout aussi réels

L'IA devient aussi beaucoup plus efficace. Google indique que l'énergie nécessaire à une requête textuelle type adressée à son assistant Gemini a été divisée par 33 en une seule année, pour atteindre environ 0,24 wattheure, soit à peu près ce que consomme un four à micro-ondes en une seconde. L'AIE observe que la puissance de calcul nécessaire pour un niveau donné de performance d'un modèle de langage est divisée par deux environ tous les huit mois. Mais l'efficacité seule ne règle pas la question : lorsqu'une chose devient moins chère, nous avons tendance à en consommer davantage, c'est pourquoi la consommation totale d'électricité continue d'augmenter.

Ce que l'IA peut faire économiser

L'opportunité la plus importante se trouve ailleurs dans l'économie. L'AIE estime qu'une utilisation plus large des applications d'IA existantes pourrait réduire les émissions d'un volume pouvant atteindre 1 400 millions de tonnes par an d'ici 2035, soit environ trois à quatre fois les émissions qu'elle attend des centres de données. Des chercheurs du Grantham Institute de la London School of Economics estiment que l'IA pourrait contribuer à réduire les émissions de 3,2 à 5,4 milliards de tonnes par an d'ici 2035 dans trois secteurs seulement, l'énergie, l'alimentation et les transports, soit davantage que l'empreinte propre de l'IA.

Certains exemples fonctionnent déjà. Le centre météorologique européen, l'ECMWF, utilise depuis février 2025 un système de prévision fondé sur l'IA qui améliore certaines prévisions jusqu'à 20 % tout en consommant environ mille fois moins d'énergie par prévision. Selon l'AIE, l'IA pourrait libérer jusqu'à 175 gigawatts de capacité de transport supplémentaire sur les lignes électriques existantes et faire économiser environ 300 térawattheures d'électricité dans les bâtiments. En agriculture, des essais au champ montrent que la modulation intraparcellaire des doses réduit l'usage d'engrais jusqu'à environ un tiers, et que les pulvérisateurs intelligents divisent par deux l'usage de pesticides.

On remarquera que la plupart de ces gains proviennent d'une IA spécialisée, prédictive et d'optimisation, et non des chatbots. Les preuves que l'IA générative à elle seule réduise les émissions à grande échelle restent minces.

Alors, qui l'emporte ?

Nous pensons que l'IA peut sortir nettement gagnante, et les meilleures recherches disponibles vont dans ce sens : les économies potentielles sont plusieurs fois supérieures à l'empreinte propre de l'IA. Mais cela ne se fera pas automatiquement. Les économies sont pour l'essentiel issues de modélisations et restent à concrétiser, tandis que les coûts sont mesurés et augmentent dès aujourd'hui. Certains chercheurs avertissent aussi que l'IA rend toutes les industries plus productives, y compris celle des combustibles fossiles, ce qui pourrait accroître les émissions.

La balance penche en faveur de l'IA à des conditions claires : des centres de données alimentés par une électricité propre, des gains d'efficacité continus, et une IA orientée vers les tâches les plus importantes pour l'environnement, comme l'énergie, le bâtiment, l'industrie, les transports, l'agriculture et la science. Les politiques publiques y contribuent, et l'UE prépare un système de notation des centres de données, dont les premières étiquettes sont attendues en 2027.

Ce que peut faire une entreprise

Chaque entreprise qui utilise l'IA fait partie de cet équilibre. Utilisez le plus petit outil capable de faire le travail : une étude de l'UNESCO et de l'University College London a montré que des modèles plus petits, spécialisés, et des requêtes plus courtes peuvent réduire la consommation d'énergie jusqu'à 90 %. Évitez les modes de « raisonnement » gourmands et la génération d'images ou de vidéos lorsqu'ils ne sont pas nécessaires. Choisissez des fournisseurs alimentés en électricité renouvelable et transparents sur leurs chiffres. Prolongez la durée d'utilisation du matériel. Et surtout, orientez l'IA vers de réelles économies : moins de déplacements, un meilleur pilotage du chauffage et de la climatisation, moins de gaspillage et moins de surstocks.

Utilisée avec discernement, l'IA peut aider une entreprise à devenir à la fois plus productive et plus verte. C'est là l'objectif qui mérite nos efforts.

Publié le 1er octobre 2026 · © 2026 Habsburg Digital Ltd