L’intelligence artificielle a émergé comme le catalyseur technologique de notre époque, promettant d’optimiser nos vies et de résoudre les défis climatiques. Cette promesse est séduisante, en particulier pour tous ceux qui voient dans l’IA une solution quasi universelle. Toutefois, derrière cette façade se dissimule une réalité écologique profondément problématique : le système qui devrait nous sauver consomme des ressources planétaires à un rythme alarmant, tandis que l’industrie technologique maintient cette consommation hors des projecteurs.
En 2024, les centres de données mondiaux ont consommé environ 415 térawattheures d’électricité, soit l’équivalent de la consommation française totale. L’Agence Internationale de l’Énergie (IEA) prévoit que ce chiffre doublera largement pour atteindre 945 TWh d’ici 2030. À cette date, les seuls centres de données consommeront autant que le Japon tout entier. Une infrastructure dédiée presque exclusivement aux calculs numériques, dont une part croissante alimente l’IA générative.
L’absence de transparence : un cache délibéré
Ce qui rend cette situation profondément problématique est l’absence quasi-systématique de transparence des grands acteurs technologiques. Google a publié en août 2025 des estimations affirmant que Gemini consomme seulement 0,03 gramme de CO₂ par requête*. Ces chiffres rassurants contredisent radicalement les analyses indépendantes : Mistral, après une analyse de cycle de vie menée par Carbone 4 avec le soutien de l’ADEME, a publié des estimations* environ quarante fois plus élevées. Pire encore, l’Université du MIT a analysé que Google avait remanié sa méthodologie pour présenter des chiffres substantiellement plus bas*.
Cette stratégie révèle une tactique courante : fragmenter les données pour les minimiser. Google, lorsqu’il communique sur son IA, choisit de publier uniquement la consommation par requête, sans divulguer le volume total de requêtes traitées par Gemini. Cette absence de données agrégées n’est pas fortuite ; c’est un choix stratégique pour éviter une transparence qui exposerait les acteurs dans une course technologique féroce.
Microsoft et Google ont reconnu, dans leurs rapports environnementaux 2024, une augmentation significative de leurs émissions directement imputable à l’IA. Google constate une augmentation de 13% en une seule année, prolongeant une tendance préoccupante : une croissance totale de 48% sur cinq ans*. Cependant, ces entreprises refusent de détailler clairement la contribution réelle de l’IA.
Un cauchemar hydrique planétaire
Au-delà de l’énergie, l’IA menace fortement les ressources en eau douce, une ressource dont la rareté est déjà une source majeure de conflits géopolitiques. Les centres de données ont consommé environ 560 milliards de litres d’eau en 2023, un chiffre qui devrait plus que doubler pour atteindre 1 200 milliards de litres d’ici 2030*. Cela équivaut à la consommation annuelle du Royaume-Uni.
L’entraînement de GPT-3 a nécessité 700 000 litres d’eau. Un centre de données de taille moyenne peut consommer entre 3,8 et 19 millions de litres par jour. Lorsque Google a construit un centre de données en Iowa, une seule installation a utilisé près de 4 milliards de litres d’eau provenant d’une nappe phréatique déjà surexploitée*. Les data centers IA réduisent les ressources hydriques locales à des situations de pénurie artificielle.
Matériaux et ressources non renouvelables
Les impacts environnementaux de l’IA ne s’arrêtent pas à l’énergie et à l’eau. Selon une analyse de cycle de vie réalisée par Green IT en 2025, 69% des impacts environnementaux ne sont pas liés au carbone. Quatre impacts concentrent plus de 80% de l’empreinte : le potentiel de réchauffement global (31%), l’épuisement des ressources abiotiques incluant métaux et minéraux (21,4%), les émissions de particules fines (18,5%) et l’eutrophisation (18,3%)*.
L’extraction de terres rares et métaux pour fabriquer les puces GPUs est un système extractiviste brutal. Les fabricants comme NVIDIA maintiennent un silence radio sur l’impact environnemental de leur fabrication. TechInsights prévoit une multiplication par seize des émissions liées à la fabrication des GPUs d’IA entre 2024 et 2030, atteignant 19,2 millions de tonnes d’équivalent CO₂. Les serveurs Nvidia DGX A100 consomment 6,5 kilowattheures, tandis que les DGX H100 en consomment jusqu’à 10,2.
L’analyse de Mistral Large 2 par Carbone 4 a généré 20,4 kilotonnes d’équivalent CO₂ lors de l’entraînement, consommé 281 000 mètres cubes d’eau et utilisé l’équivalent de 660 kilogrammes d’antimoine en ressources non renouvelables. Ce silence stratégique sur la chaîne de valeur des GPUs transforme l’opacité en avantage compétitif.
L’enjeu géopolitique : restructuration des rapports de force
La compétition pour l’IA se joue maintenant en termes de contrôle des ressources énergétiques et des matériaux critiques. Les États-Unis et la Chine engagent une course effrénée pour sécuriser les approvisionnements en puces, électricité et données. Cette compétition restructure les alliances géopolitiques. L’énergie, autrefois un vecteur d’abondance promis par la technologie, est devenue le nouveau goulot d’étranglement de la révolution IA.
Sans révolution majeure en efficacité énergétique, la demande énergétique de l’IA absorbera les surplus énergétiques planifiés pour la décarbonation*.
Croissance exponentielle et impacts européens
L’entraînement des modèles d’IA les plus avancés suit une trajectoire exponentiellement croissante. Selon Epoch AI, le calcul d’entraînement augmente de 4 à 5 fois par an. Cette croissance est alimentée par une course aux paramètres : GPT-3 comptait 175 milliards de paramètres, tandis que certains modèles récents en dépassent les 500 milliards. Chaque génération requiert davantage de données, plus de calcul, plus d’énergie.
Selon l’ADEME et l’ARCEP, l’IA pourrait générer 50 millions de tonnes de CO₂ en 2050 en France seule, soit trois fois l’impact actuel. RTE prévoit un triplement de la demande électrique des centres de données entre 2023 et 2035, ces infrastructures représentant alors 4% de la consommation électrique nationale. Le gouvernement français a annoncé l’implantation de 35 sites dédiés à l’IA. Chacun consommera davantage qu’un million de foyers.
Cette logique de croissance infinie entre en collision directe avec les limites physiques réelles de notre système énergétique, hydrologique et minéral. Epoch AI prévient que les modèles les plus avancés coûteront plus d’un milliard de dollars en développement d’ici 2027.
Le potentiel réel de l’IA pour l’environnement
Il ne s’agit pas de rejeter l’IA, mais de la canaliser intelligemment. Lorsqu’elle est déployée de façon ciblée et sobre, l’IA génère des bénéfices environnementaux réels : prédictions climatiques plus précises, optimisation des grilles énergétiques pour réduire les pertes de 10 à 15%, amélioration du rendement agricole par la prédiction météorologique, ou la détection de maladies des cultures. Des startups comme Hugging Face développent des modèles d’IA plus légers, efficaces et accessibles. Des initiatives comme le Baromètre Green IT 2025 montrent que 59% des entreprises intègrent désormais les bonnes pratiques du numérique responsable. L’IA n’est pas intrinsèquement l’ennemi du climat ; c’est un outil dont nous avons perdu la maîtrise en le sacrifiant à la démesure compétitive. Le problème n’est pas la technologie, mais la façon dont nous la déployons*.
L’échappatoire techno-optimiste : une illusion dangereuse
Les promoteurs de l’IA proposent invariablement que l’IA peut nous aider à résoudre les crises climatiques. Cependant, il n’existe encore actuellement aucune preuve empirique solide que ces gains dépasseront les coûts de fonctionnement de l’IA elle-même. C’est l’effet rebond : à chaque gain d’efficacité, la demande augmente davantage, érodant tout bénéfice net.
Vers une responsabilité assumée
Pour les technophiles et développeurs, le moment de vérité approche. Une première étape critique consiste à exiger de la transparence radicale. Les entreprises technologiques doivent divulguer l’empreinte carbone complète de leurs modèles, leur consommation d’eau par région, et les impacts de la fabrication. Deuxièmement, l’écoconception et la sobriété numérique doivent devenir des priorités systémiques. Troisièmement, les gouvernements doivent réguler plutôt que d’encourager simplement. La loi française REEN et la directive CSRD européenne commencent à imposer des obligations de transparence.
L’utilisation de l’IA est un choix de civilisation, pas une fatalité technologique. Nous pouvons continuer sur cette trajectoire exponentielle de consommation.
Ou nous pouvons choisir une voie où l’IA est encadrée par des limites écologiques définies et incontournables, où la transparence n’est pas un luxe mais une obligation éthique. L’année à venir doit porter cette vision.
Car le cache écologique de l’IA n’est pas un bug ; c’est une caractéristique délibérément maintenue par une industrie qui a choisi la croissance infinie plutôt que l’intendance écologique. Nous avons le pouvoir, collectivement, d’exiger que ce cache devienne transparent. Une IA sobre, transparente et responsable est tout-à-fait possible. Mais elle requiert que les technophiles, nous tous, acceptions de repenser radicalement notre rapport à l’innovation. Le moment pour agir n’est pas indéfini et 2026 est l’année charnière pour travailler la trajectoire 2030 et au-delà.
Sources :
- https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/?hl=en
- https://mistral.ai/fr/news/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai
- https://www.technologyreview.com/2025/08/28/1122685/ai-energy-use-gemini/
- https://www.mister-ia.com/article/ia-consommation-energetique
- https://lareleveetlapeste.fr/ia-les-data-centers-transforment-les-territoires-en-deserts/
- https://www.ledauphine.com/environnement/2025/09/30/datacenters-energivores-besoins-en-eau-l-ia-un-poids-lourd-pour-l-environnement
- https://www.greenit.fr/2025/10/21/quels-sont-les-impacts-environnementaux-et-sanitaires-de-lia/
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