Toute amélioration d'efficacité stimule la demande, génère de nouveaux comportements, et finit par annuler, voire dépasser, les économies initiales d'après les chercheurs.
La Tribune avec Gemini
Ni usine, ni fumée, ni camion. Juste des algorithmes et pourtant, derrière chaque requête tapée dans ChatGPT, derrière chaque image générée en quelques secondes, se cache une infrastructure énergivore d'une ampleur considérable : des milliers de serveurs en surchauffe, des torrents d'eau froide pour les refroidir et des mines à l'autre bout du monde pour en extraire les matériaux. Une requête adressée à ChatGPT consomme en moyenne 2,9 Wh, dix fois plus qu'une simple recherche Google, selon le rapport « Electricity 2024 » de l'Agence internationale de l'énergie (AIE). Celle-ci projette que la consommation totale des centres de données, portée par l'IA et les cryptomonnaies, pourrait atteindre 1 000 TWh en 2026, l'équivalent de la consommation électrique annuelle du Japon.
« Je pense que l'IA sera le bond technologique le plus important que l'humanité ait jamais réalisé. (...) Nous avons besoin de cette intelligence pour résoudre nos problèmes les plus difficiles, qu'il s'agisse de guérir des maladies ou de stabiliser le climat », avait déclaré Sam Altman, patron d’OpenAI, lors d’une interview sur CNBC. Pour autant, l’avenir climatique ne semble pas plus stable depuis l’avènement de ChatGPT, Gemini, Claude et autres chatbots.
Benjamin Ninassi, chercheur à l'Inria, se montre particulièrement vigilant face aux affirmations des industriels. « Avant de pouvoir dire qu'une technologie va avoir un impact positif, il faut appliquer une méthode de calcul rigoureuse », insiste-t-il. L'Ademe (Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie) a développé à cet effet une méthodologie d'évaluation par scénarios permettant de comparer l'impact d'une solution technologique en intégrant l'ensemble des équipements, au-delà de la seule phase d'usage.
Car c'est là que réside l'un des angles morts du débat.
L'analyse doit prendre en compte tous les composants (eau, matières premières, énergie) et ne pas se limiter à la seule phase d'utilisation.
Le principal débordement reste l'effet rebond. Toute amélioration d'efficacité réduit le coût marginal d'un usage, ce qui stimule la demande, génère de nouveaux comportements et finit par annuler, voire dépasser, les économies initiales.
« C'est exactement ce qu'on constate avec le numérique depuis quarante ans, rappelle Benjamin Ninassi. À chaque génération technologique, la promesse était de moins consommer. » Il suffit de retracer l'histoire des supports de stockage : à l'arrivée du CD, on promettait la fin des disquettes encombrantes et une réduction de l'empreinte physique. Résultat, la capacité de stockage disponible a explosé, et avec elle la taille des fichiers, la quantité de données produites et finalement la consommation d'énergie. Le streaming a reproduit le même schéma face au téléchargement. Chaque compression technologique a libéré un espace que les usages se sont empressés de remplir.
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Le secteur des télécommunications en offre une illustration saisissante. La 4G était censée réduire la consommation énergétique des réseaux mobiles par rapport à la 3G. Elle a surtout permis la montée en puissance de la vidéo mobile, du livestreaming et des réseaux sociaux visuels, multipliant les volumes de données échangées.
L'Union internationale des télécommunications prévoyait une réduction de 30 à 45 % des émissions du secteur numérique entre 2020 et 2030. Le scénario officiel va en réalité à l'inverse avec une hausse estimée de 45 %.
Le phénomène est aggravé par l'absence de substitution réelle. L'IA ne remplace pas les moteurs de recherche classiques, elle s'y superpose. Les grandes plateformes n'ont pas fermé leurs anciens services pour déployer les nouveaux, elles ont empilé les couches. Chaque nouvelle capacité technique est venue enrichir un écosystème numérique déjà saturé, sans jamais en retirer un élément.
À cette boulimie électrique s'ajoute une dépendance hydrique encore sous-estimée. Microsoft a pour sa part admis, dans son rapport environnemental de 2023, une hausse de 34 % de sa consommation d'eau en un an, directement imputable au développement de ses outils génératifs. Quant à la fabrication des équipements, elle représente jusqu'à 78 % de l'empreinte environnementale du numérique en France, selon le rapport conjoint de l'Ademe et de l'Arcep pour 2022-2023.
Face à ce tableau sombre, Fabien Fouissard, directeur marketing IA chez Fujitsu France, reconnaît les excès tout en nuançant les scénarios catastrophes. « Cela dépend déjà des cas d'usage », estime-t-il, jugeant que la trajectoire vers plus de sobriété est inévitable, non par vertu écologique, mais par réalisme économique.
Il cite en exemple les constructeurs automobiles, autrefois champions de la puissance, aujourd'hui contraints à la sobriété par la réglementation et les réalités écologiques. Fabien Fouissard voit apparaître les mêmes choix dans la tech : « les modèles chinois commencent à fonctionner avec 4 Go de RAM, là où des serveurs entiers étaient nécessaires il y a deux ans ».
Il prend l’exemple de la visioconférence qui a eu un impact mesurable sur la réduction des déplacements professionnels. « On voit clairement que dans de nombreux métiers une simple réunion en visioconférence a remplacé de vastes déplacements en avion », ajoute-t-il.
Illustration de cette tendance, le dernier modèle d’IA générative LFM2.5-1.2B-Thinking de Liquid AI est capable de fonctionner entièrement sur la puce d’un smartphone sans recourir à un datacenter. Ses performances sont frappantes : 88 % de réussite sur le benchmark MATH-500, des raisonnements de niveau olympiade, avec une génération de 40 % de requêtes en moins que ses concurrents de taille équivalente.
Mais même une IA embarquée sur puce reste connectée au Web. Elle continue de s'alimenter de données en ligne, d’extraire des sources, d'encourager de nouveaux usages. Et surtout, comme le rappelle Benjamin Ninassi, si une telle technologie implique le renouvellement du parc de smartphones pour faire tourner ces nouveaux modèles localement, l'impact indirect sur la fabrication des équipements pourrait contrebalancer tous les gains annoncés.
Une stratégie envisageable, mais l'opacité persistante des grandes plateformes sur la consommation réelle des données ne facilite pas les décisions à prendre.
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