L’IA générative : quelle empreinte écologique derrière chaque prompt ?

EN BREF Estimation de l’empreinte écologique de l’IA générative en question. Chiffres avancés par Google pour son modèle Gemini: 0,003 g de CO2 et cinq gouttes d’eau par prompt. Explosion de l’usage de l’IA depuis ChatGPT, avec 18 milliards de prompts par semaine. Critiques sur le manque de transparence et les méthodologies utilisées dans les études. Comparaison avec les résultats de Mistral sur l’impact environnemental de son modèle. Consommation colossale d’eau et d’électricité, émettant des doutes sur la durabilité. Importance d’études indépendantes pour un référentiel commun sur l’ACV. Risques d’effets rebonds et l’augmentation des usages négligés dans les analyses.

Au cœur de l’ère numérique, l’intelligence artificielle générative se développe à une vitesse fulgurante, suscitant un intérêt croissant des utilisateurs et des entreprises. Cependant, derrière cet engouement se cache une question cruciale : quelle est l’empreinte écologique générée par ces technologies ? En examinant les données et les méthodologies utilisées pour évaluer l’impact environnemental des IA génératives, il est essentiel de mettre en lumière les nuances des études menées, les chiffres souvent controversés et l’importance d’une transparence accrue. Cet article vise à explorer en profondeur cette thématique, mettant en avant les défis et réalités écologiques liés à l’utilisation de l’IA générative, tout en considérant les implications plus larges sur notre environnement.

Les chiffres clés de l’IA générative

Depuis l’avènement de l’IA générative avec des modèles comme ChatGPT, nous avons observé une explosion de son utilisation. Fin 2022, ChatGPT a été déployé, et d’ici juillet 2025, OpenAI rapportait 18 milliards de « prompts » traités chaque semaine par environ 700 millions d’utilisateurs. Cela représente 10 % de la population mondiale, ce qui indique une adoption massive et rapide. Cette démultiplication des usages, cependant, soulève des interrogations sur les conséquences environnementales.

La ruée vers ces outils attire tous les gros acteurs de la technologie, notamment aux États-Unis et en Chine, avec des entreprises comme Mistral en Europe prenant également de l’ampleur. Avec une capitalisation d’environ 12 milliards d’euros, ce français produit l’assistant Le Chat et montre que même en Europe, l’investissement dans les IA génératives prend de l’ampleur. Malgré l’innovation et la croissance économique qu’elles peuvent générer, la question de leur empreinte écologique devient inévitable.

Évaluation de l’impact environnemental : comment cela fonctionne ?

Pour évaluer l’impact environnemental d’un modèle d’IA générative, les entreprises effectuent une analyse de cycle de vie (ACV). Cette méthodologie permet d’évaluer l’impact global d’un produit ou service à chaque étape, de sa conception à son utilisation. Cependant, la plupart des études sur l’impact des IA génératives manquent de transparence et sont souvent menées en interne par les entreprises elles-mêmes.

Google, par exemple, a publié en août 2025 les résultats de l’ACV de son modèle Gemini. Selon leurs calculs, chaque prompt ne nécessiterait que 0,24 wattheure (Wh) d’électricité et émettrait environ 0,003 g de CO2. Ces chiffres peuvent sembler rassurants, surtout lorsqu’on les compare à d’autres études, mais ils doivent être pris avec précaution en raison du manque de données sur les méthodologies utilisées.

Une empreinte carbone minimisée ?

Le chiffre rapporté par Google semble particulièrement bas par rapport aux résultats d’autres études. Cela repose sur la façon dont Google a choisi d’évaluer sa consommation d’électricité. En se concentrant uniquement sur l’utilisation et en évitant d’inclure la phase d’entraînement, Google ne considère que l’électricité consommée par ses propres data centers. Cette approche omet plusieurs autres facteurs, comme l’énergie utilisée par les terminaux et les routeurs des utilisateurs, qui pourrait ajouter des frais environnementaux non négligeables à l’équation.

Les choix méthodologiques en question

Un des aspects problématiques des études de l’impact environnemental des IA génératives est le choix des variables et comment les résultats sont calculés. Google, par exemple, déclare que 58 % de l’électricité utilisée par un prompt provient de processeurs spécialisés pour l’IA, tandis que 25 % proviennent de processeurs classiques. Néanmoins, les données concernant le nombre d’utilisateurs ou le volume total de requêtes prises en compte ne sont pas divulguées, rendant ces chiffres peu crédibles.

La conversion de l’électricité en équivalent CO2 dépend également du mix énergétique local. Google étant un géant technologique capable d’approvisionner ses centres en énergie renouvelable, cela pourrait fausser le tableau si l’on considère le reste du secteur.

Consommation d’eau et pression sur les ressources

Le rapport de Google inclut également des données sur la consommation d’eau. Selon leurs conclusions, chaque prompt nécessiterait environ 0,26 ml d’eau, ce qui peut sembler dérisoire, mais comme le souligne l’adage, « les petits ruisseaux font les grandes rivières ». Dans les faits, Google a consommé près de 30 millions de mètres cubes d’eau en 2024, une augmentation de 28 % par rapport à 2023.

Cependant, cette estimation ne prend en compte que l’eau utilisée pour le refroidissement des serveurs. Elle omet la consommation liée à la production d’électricité et à la fabrication du matériel informatique, posant ainsi des questions sur la rigueur méthodologique de ce rapport.

Greenwashing et motivations cachées

Un aspect inquiétant qui émerge des études sur l’impact environnemental des IA génératives est le risque de greenwashing. Les entreprises, conscientes de la sensibilité croissante du public et des régulations en matière d’environnement, ont tout intérêt à minimiser l’impact environnemental de leurs produits pour éviter des frais réglementaires ou pour se démarquer sur le marché.

Les résultats de l’ACV sont souvent présentés de manière à rassurer le consommateur tout en occultant les véritables coûts environnementaux de l’ensemble du cycle de vie du produit. L’inquiétude grandit lorsque l’on réalise que l’impact environnemental de la phase d’entraînement des modèles n’est souvent pas mentionné, créant ainsi une image faussée de l’impact réel.

Des études comparatives : la situation des autres acteurs

Pour mieux comprendre l’impact des IA génératives, il est crucial de comparer les résultats des analyses d’autres acteurs du secteur. Mistral, par exemple, a publié une étude en collaboration avec Carbone4 qui a mis en lumière des chiffres très différents en ce qui concerne l’empreinte écologique de son modèle. Mistral fait état d’émissions de 20 000 tonnes équivalent CO2 sur une durée de vie de 18 mois, ainsi que d’une consommation d’eau nettement plus élevée que ce que rapporte Google.

Une question de méthodologie et d’évaluation

Ces résultats montrent bien que les méthodologies d’analyse de cycle de vie peuvent varier d’un acteur à l’autre. Les différences notables dans les approximations de l’impact environnemental des modèles d’IA soulignent l’importance d’études réalisées avec des méthodologies rigoureuses et transparentes. Les données de Mistral font état d’émissions liées à des prompts jugés « marginaux », pointant une différence significative par rapport aux chiffres de Google.

L’urgence d’une transparence accrue

Il est essentiel de revendiquer une transparence accru dans les études menées sur l’impact écologique des IA génératives. Les chiffres, bien qu’ils indiquent des progrès potentiels, masquent souvent une complexité que seules des études indépendantes peuvent mettre en lumière. Sans un référentiel commun qui englobe l’ensemble du cycle de vie, il est impossible d’obtenir une vue d’ensemble adéquate de l’impact des IA sur l’environnement.

La nécessité d’un référentiel commun

La mise en œuvre d’un référentiel commun pour évaluer les IA génératives permettrait d’harmoniser les résultats de divers acteurs et de mieux comprendre les externalités engendrées par leurs usages. Toutefois, cela nécessite d’associer les parties prenantes, les chercheurs et les acteurs de l’industrie pour créer des standards qui vont au-delà des considérations marketing.

Une utilisation responsable des IA génératives

Face à l’ampleur de l’impact environnemental et à l’absence d’un consensus sur l’évaluation des IA génératives, tous les acteurs doivent envisager une utilisation responsable. Les consommateurs, les entreprises et les décideurs politiques doivent se montrer vigilants et évaluer la véritable empreinte écologique des outils qu’ils utilisent. Cela passe par une plus grande sensibilisation aux conséquences environnementales des technologies numériques.

Notre engagement envers une planète plus durable passe par une utilisation consciente et informée des IA génératives. Avec une logique qui prend en compte leurs impacts réels, il est possible de favoriser une transition vers un modèle plus respectueux de l’environnement et de promouvoir des solutions technologiques qui minimisent leur empreinte carbone.

L’explosion des IA génératives soulève des questions cruciales sur leur impact environnemental. Bien que des études soient menées pour évaluer cet impact, la nécessité d’une transparence accrue et de méthodologies rigoureuses demeure fondamentale. Avec une demande croissante pour des technologies durables, il est impératif d’adopter une approche éclairée et responsable pour garantir un avenir où innovation et respect de l’environnement vont de pair.

Depuis l’émergence croissante des IA génératives, les données concernant leur empreinte écologique suscitent de nombreuses interrogations. En effet, les chiffres dévoilés par des entreprises telles que Google concernant leur modèle AI Gemini sont souvent jugés comme étant étonnamment bas. Par exemple, Google affirmait que la consommation énergétique d’un seul prompt ne représentait que 0,24 wattheure. Ce chiffre, bien qu’attirant, soulève des doutes sur la manière dont il a été calculé.

Les experts questionnent l’approche méthodologique adoptée par Google. En se concentrant uniquement sur la phase d’utilisation de son IA, l’entreprise omet la phase cruciale d’entraînement. Ceci amène à se demander si les estimations fournies peuvent véritablement refléter la réalité de l’impact environnemental des IA génératives. En effet, il semble que la méthodologie utilisée a permis d’estimer une empreinte écologique bien plus faible que celle d’autres études, comme celle de Mistral IA.

En parlant de Mistral IA, l’analyse de cycle de vie réalisée conjointement avec un acteur reconnu a démontré une empreinte plus préoccupante : environ 20 000 tonnes d’équivalent CO2 durant la durée de vie de leur modèle. Les chiffres fournis par Mistral, qui dépassent ceux de Google pour des prompts similaires, mettent en lumière la nécessité d’une transparence accrue dans ces rapports pour pouvoir effectuer des comparaisons pertinentes.

En plus de la consommation énergétique, la question de l’eau utilisée pour le refroidissement des serveurs est essentielle. Google rapporte une consommation de cinq gouttes d’eau par prompt, mais en analysant cette donnée isolément, les chiffres perdent leur pertinence face à l’énorme volume d’eau utilisée pour faire fonctionner ses centres de données. En 2024, l’entreprise aurait consommé l’équivalent de 12 000 piscines olympiques d’eau, une réalité souvent négligée.

Cette complexité soulève également la question de l’approche des grandes entreprises de la tech vis-à-vis des rapports environnementaux. Souvent, ces études sont menées en interne et manquent de la transparence nécessaire pour établir une confiance solide. Les impacts environnementaux sont des indicateurs précieux, mais leur interprétation varie nettement selon les critères pris en compte, rendant la comparaison difficile.

Il est donc crucial de se pencher sur l’ensemble de la chaîne de production et de consommation pour une évaluation plus complète. Les IA génératives ne sont pas des systèmes isolés ; elles engendrent des effets rebonds à mesure que leur utilisation augmente, rendant nécessaire une réflexion approfondie sur leur durabilité dans le futur.