IA et environnement : l’impact caché de l’IA générative

Publié le 8 avril 2025

• Accueil
• Agent IA

Écouter une version audio de cet article

Transparence des grands groupes: le flou artistique de l’empreinte environnementale

Les grands acteurs de l’IA – qu’il s’agisse d’OpenAI, de Google, de Microsoft ou encore d’Amazon – revendiquent régulièrement des efforts pour « verdir » leurs infrastructures. Pourtant, on constate un véritable déficit de transparence autour de leurs consommations réelles d’énergie et de leurs émissions de CO₂. Si certains chiffres sont publiés, ils demeurent parcellaires ou varient d’un rapport à l’autre, laissant planer le doute sur la véracité des annonces.

Les indicateurs clés : un grand flou

Les chiffres fiables et vérifiables sur la consommation énergétique des géants du cloud, tels qu’AWS, Azure ou Google Cloud, se font rares. Alors que divers rapports pointent l’impact considérable des data centers sur la consommation électrique mondiale, les informations publiées par ces entreprises demeurent souvent vagues et fragmentaires. On ne dispose la plupart du temps que de données globales, englobant tous les services de la firme, sans qu’il soit possible de distinguer clairement la part attribuable à l’activité IA, pourtant grande consommatrice de calcul et d’énergie.

Lorsque ces acteurs communiquent des « bilans carbones », on observe fréquemment des variations de l’ordre de 20 à 40 % d’une année à l’autre, sans qu’il soit possible de déterminer avec précision si ces fluctuations traduisent une réelle réduction des émissions ou simplement un changement de méthode de calcul. La situation est d’autant plus confuse que la transparence sur les hypothèses retenues et les périmètres pris en compte reste limitée, ce qui empêche toute comparaison fiable entre différents fournisseurs.

Pour pallier ce manque d’informations, chercheurs et ONG tentent de produire leurs propres évaluations, en se fondant sur le parc de serveurs répertorié dans chaque data center, l’intensité carbone moyenne du pays d’implantation et diverses estimations relatives au taux d’occupation des machines. Cette approche, essentiellement basée sur des hypothèses et des recoupements, donne lieu à des résultats soumis à caution et sujets à controverse. Faute d’accès à des données détaillées et publiques, les travaux indépendants ne peuvent qu’avancer des ordres de grandeur, ce qui nourrit l’incertitude et ouvre la porte à différentes interprétations sur l’empreinte réelle de l’IA à grande échelle.

Les raisons de l’opacité

La première source d’opacité réside dans la volonté de protéger des secrets industriels. Dans un secteur ultra-compétitif où la taille des modèles, les techniques d’entraînement ou encore la puissance de calcul utilisée peuvent conférer un avantage stratégique, les acteurs sont peu enclins à divulguer des données détaillées qui pourraient servir à leurs concurrents. De la même manière, le manque d’obligations légales en matière de publication des données d’empreinte carbone contribue à entretenir le flou. Certaines initiatives réglementaires naissent çà et là, mais elles ne couvrent pas toujours l’ensemble des régions où les géants du cloud opèrent, laissant une large marge de manœuvre en matière de communication.

Un autre élément favorisant cette discrétion est la pratique du greenwashing. Les entreprises mettent volontiers en avant leurs ambitions de neutralité carbone ou de recours croissant aux énergies renouvelables, mais on peine souvent à trouver des informations précises sur la proportion exacte d’électricité verte utilisée ou la manière dont sont réalisées les compensations d’émissions. Sans méthodologie commune ni audits indépendants, ces déclarations sont difficilement vérifiables et peuvent masquer des réalités moins reluisantes. L’ensemble de ces facteurs explique pourquoi, malgré les discours sur la nécessaire transparence, les chiffres concrets demeurent rares et difficiles à interpréter.

Initiatives pour plus de transparence

Face à ce manque de clarté, des initiatives émanent à la fois de la recherche, de la société civile et d’organismes spécialisés pour tenter de percer le voile sur la consommation énergétique et les émissions de CO₂ des géants du cloud. Des ONG et des instituts comme le Carbon Disclosure Project (CDP) cherchent à standardiser les pratiques de reporting en invitant les entreprises à publier volontairement des bilans carbone complets et vérifiés. Dans certains pays, des labels ou certifications commencent également à émerger pour récompenser les data centers les plus vertueux, en imposant des critères sur l’origine de l’énergie ou le niveau de performance énergétique atteint.

La pression de l’opinion publique et des médias contribue elle aussi à pousser les groupes technologiques à une certaine forme de transparence. Des enquêtes indépendantes et des reportages approfondis mettent régulièrement en lumière le décalage entre les promesses d’un cloud « vert » et la réalité des pratiques industrielles. Dans cette dynamique, certains chercheurs tentent d’élaborer des méthodologies plus robustes pour évaluer l’impact de l’IA, en prenant en compte la totalité de la chaîne de valeur, de l’extraction des matières premières à l’entraînement et à l’inférence des modèles. Ces travaux, bien que freinés par le manque d’accès aux données internes, contribuent progressivement à instaurer un climat de demande citoyenne pour un reporting plus honnête.

Conséquences pour les utilisateurs et les entreprises clientes

L’absence de données fiables rend la comparaison entre différentes IA particulièrement délicate. Qu’il s’agisse d’une PME souhaitant héberger ses modèles IA ou d’un particulier qui souhaite utiliser un agent conversationnel plus « eco-responsable « , il est complexe de déterminer quel solution offre réellement la meilleure performance énergétique.

En outre, faute de clarté sur la répartition des émissions entre l’entraînement, l’inférence et la fabrication du matériel, il devient difficile de cibler des leviers d’action pour réduire concrètement l’empreinte. Des stratégies plus fines de mutualisation des ressources ou d’optimisation de l’infrastructure pourraient être mises en œuvre si les clients disposaient d’informations détaillées sur la répartition de la consommation énergétique, mais la pénurie de données laisse souvent planer le doute sur l’efficacité réelle des mesures prises.

Vers un usage plus responsable par les entreprises et les utilisateurs

Les fournisseurs ne sont pas les seuls concernés. Les entreprises qui adoptent l’IA générative et les utilisateurs finaux peuvent aussi influer sur la balance écologique. Voici quelques pistes pour éviter de démultiplier l’empreinte sans réflexion.

Idem pour la génération d’images : plutôt que de passer des heures à essayer d’obtenir un visuel B2B pour lequel l’IA n’a aucune donnée d’entrainement, autant passer par une banque images. Vous éviterez ainsi toute frustration et ferez également un geste pour la planète.

Évaluer la pertinence de l’IA générative

Première question : ai-je vraiment besoin d’une IA pour répondre à ma demande ? Il est parfois plus rapide, moins impactant pour la planète et plus fiable d’utiliser un moteur de recherche, voire une calculatrice ou, soyons fou : son cerveau ! Allez courage, un petit calcul mental n’a jamais tué personne.

Privilégier des modèles compacts et spécialisés

Quand le recours à l’IA est avéré utile, pourquoi ne pas miser sur des modèles plus compacts ? Plutôt que d’appeler systématiquement GPT-4.5, l’entreprise ou l’utilisateur peut choisir un modèle plus frugal. À la clé, une empreinte inférence réduite et souvent des réponses plus ciblées.

Pour les particuliers, il existe des LLM légers (quelques milliards de paramètres) qui tournent sur un PC local. Selon diverses enquêtes, plus de la moitié des entreprises envisagent d’utiliser ce type de « petits modèles » spécialisés. L’idée : diminuer la consommation électrique, réduire la latence, tout en répondant à la majorité des besoins.

Choisir des fournisseurs engagés

Autre levier : sélectionner des plateformes et des services d’IA dont la politique environnementale est claire et, si possible, neutre en carbone. De même, on peut héberger ses modèles sur des data centers bénéficiant de labels « verts » ou certifiés quant à leur usage d’énergies renouvelables.

Cette démarche encourage les acteurs les plus responsables et pousse les autres à améliorer leurs pratiques s’ils ne veulent pas perdre de parts de marché.

Optimiser l’utilisation et mutualiser

Chacun peut agir à son niveau pour adopter de bons réflexes : ne pas multiplier les requêtes inutiles, regrouper les tâches pour réduire le nombre d’appels, éviter de laisser un modèle tourner en tâche de fond pour rien, etc. Du côté des entreprises, mutualiser les ressources au lieu de lancer plusieurs serveurs sous-exploités est un moyen efficace d’éviter le gâchis énergétique.

Certaines sociétés planifient aussi l’entraînement des modèles aux heures où l’électricité est « plus verte » (forte production d’éolien, par exemple) ou utilisent des batteries alimentées par du solaire. Des gestes moins visibles, mais qui peuvent faire une différence significative à grande échelle.

Suivre et réduire l’empreinte en continu

Peu d’entreprises (environ 12 %, d’après certaines études) intègrent un suivi formel de l’empreinte carbone ou de la consommation d’eau liée à l’IA dans leur gouvernance. Pourtant, celles qui le font constatent que la part de l’IA dans leurs émissions pourrait bondir de 2,6 % à 4,8 % sous deux ans.

Mesurer, c’est pouvoir cibler les optimisations : si la majorité de l’empreinte vient de l’inférence, on peut pousser davantage la quantification ; si c’est l’entraînement, on peut choisir de déporter certaines tâches sur des moments de faible empreinte carbone. Fixer des objectifs (par exemple, « réduire de 20 % le CO₂ par requête l’an prochain ») motive la recherche de solutions techniques.

Former et sensibiliser les équipes/utilisateurs

Enfin, il est essentiel de diffuser la culture du Green IT auprès des équipes, pour qu’ils intègrent l’efficacité énergétique dans leur consommation d’IA (prompts, appels API, etc.). Pour le grand public, faire prendre conscience que « l’IA, c’est des serveurs qui tournent » favorise un usage plus modéré. Le parallèle est simple: de la même façon qu’on évite de streamer en 4K quand ce n’est pas nécessaire, on n’appelle pas GPT-4.5 pour réaliser une petite division si 2 secondes de réflexion suffisent à y répondre.