L’impact environnemental des IA : état des lieux et enjeux futurs
Le 24 juillet 2025, une start-up française a pris les devants en publiant un bilan carbone détaillé de son modèle d’intelligence artificielle. Dans un domaine généralement opaque, cette initiative soulève des questions essentielles concernant les émissions de CO₂ et la consommation d’eau lors de l’utilisation des IA.
Quand l’empreinte carbone des IA dépend du mix énergétique national
L’essor des modèles d’intelligence artificielle générative pose un défi majeur au secteur énergétique. Bien que la consommation énergétique demeure invisible pour l’utilisateur final, elle joue un rôle crucial. L’entraînement et l’utilisation de ces IA requièrent des data centers très gourmands en énergie.
Cette start-up, fondée en 2023, a choisi de rompre avec le secret habituel des grandes entreprises en dévoilant les données de son modèle, avec le soutien de l’ADEME et du cabinet Carbone 4.
Une IA énergivore, mais alimentée à l’électricité décarbonée
Les chiffres sont frappants : l’entraînement de leur modèle a généré 20 400 tonnes équivalent CO₂ (tCO₂e) et consommé 281 000 m³ d’eau. Notons que le modèle profite du mix électrique français, qui est en grande partie décarboné.
Avec des serveurs situés en France, l’entreprise utilise majoritairement de l’électricité nucléaire, ce qui réduit fortement l’intensité carbone de chaque requête, à seulement 1,14 g de CO₂, contre plus de 5 g pour des IA basées sur des infrastructures américaines.
Les data centers français au cœur de la stratégie
La start-up a mis en place des politiques d’internalisation énergétique, s’appuyant sur deux data centers en France. En optimisant la gestion de ses ressources électriques et en se rapprochant des nœuds de production nucléaire, l’entreprise se positionne en leader de l’énergie durable dans le secteur.
Il est essentiel de coordonner les architectures des IA avec les ressources énergétiques locales pour favoriser une meilleure planification énergétique.
Des données utiles pour les gestionnaires d’infrastructure
La transparence va au-delà des émissions de CO₂, incluant aussi les nécessités en ressources comme l’eau. 281 000 m³, soit l’équivalent de 75 piscines olympiques, sont utilisés pour le refroidissement des serveurs dans des circuits fermés.
Chaque requête consomme 45 ml d’eau et émet 1,14 g de CO₂. À l’échelle d’un service populaire comme ChatGPT, cela pourrait représenter plus d’un million de tonnes de CO₂ par an.
Une régulation à venir, sous influence du facteur énergétique
Il est plaidé pour l’instauration d’une obligation de transparence sur les bilans environnementaux pour toute IA générative. Ce cadre pourrait s’inscrire dans les standards ESG, reposant sur des indicateurs tels que l’origine du mix énergétique et le taux d’efficacité des serveurs.
La participation des acteurs de l’énergie sera déterminante pour les futures intégrations des IA, optimisant ainsi l’allocation énergétique tout en minimisant les impacts environnementaux négatifs.
Vers une IA « bas carbone compatible » ?
La question centrale est d’établir comment l’IA peut s’intégrer dans une trajectoire de développement durable. Ce cas illustre que des solutions existent : infrastructure décarbonée, gestion des émissions, et choix de localisation sont des leviers efficaces.
Les évolutions vers une telle IA ne doivent pas être vues comme une menace, mais comme une opportunité d’innovation et de collaboration intersectorielle. La transparence et l’évaluation constitueront les clés d’un avenir durable pour l’intelligence artificielle.
Vous avez aimé cet article ? Abonnez-vous à notre newsletter gratuite pour des articles captivants et des actualités récentes.
Pour plus d’actualités comme celle-ci, visitez Lenergeek.com.
Date de publication : 2025-07-24 16:47:00
Auteur : Cédric Balcon-Hermand – Consulter sa biographie, ses projets et son travail. Cet article a été vérifié, recoupé, reformulé et enrichi selon la ligne éditoriale Artia13, sans reprise d’éléments protégés.
Application officielle :
Téléchargez Artia13 Actualité sur Google Play
Retrouvez également tous nos contenus sur artia13.city
Notre IA contre la désinformation :
Analyzer Fake News – GPT spécialisé conçu par Artia13
Article rédigé, reformulé et vérifié par Cédric Balcon-Hermand selon la ligne éditoriale de l’Association Artia13 : lutte contre la désinformation, respect du droit d’auteur, éthique de l’information et autonomie intellectuelle.
