IA générative : quel impact environnemental ?

L'explosion de l'IA générative n'est pas sans conséquence pour l'environnement : augmentation des émissions de gaz à effet de serre, utilisation de ressources rares, dont l’eau, cet article donne plusieurs explications. Toutefois, l’IA peut aussi représenter un levier de décarbonation.

‍Sans data centers, il n’y aurait pas d’IA générative et ces équipements sont énergivores. En Irlande, 21 % de la production d’électricité totale est déjà utilisée pour faire fonctionner les data centers. Et depuis 2017, la consommation d’électricité mondiale due aux data centers - au profit de l’IA ou non - augmente de 12% par an. Or, qui dit consommation d’électricité dit impact carbone ? « Oui mais cela dépend principalement du pays dans lequel l’électricité est produite avec des moyens plus ou moins carbonés. Actuellement, les géants de la tech utilisent beaucoup de data centers aux USA, pays dans lequel le mix électrique est composé d’énergies fossiles comme le gaz ou le charbon. D’ailleurs, pour pouvoir répondre à une demande d’électricité qui explose, notamment du fait de l’IA, les États-Unis ont annoncé reporter la fermeture de certaines centrales à charbon¹», note Thomas Gilormini, chef de projet climat chez Toovalu et chercheur en décarbonation.

L’IA génère une augmentation des émissions de gaz à effet de serre

Ce phénomène entraîne une augmentation des émissions de gaz à effet de serre liées à la production d’électricité. « Aujourd’hui, les data centers représentent environ 180 millions de tonnes de CO₂. Si la tendance actuelle se poursuit, selon le scénario de base et avec une adoption partielle de l’IA générative par la population mondiale, ce chiffre atteindra 300 millions de tonnes en 2035. En cas d’adoption massive, il pourrait même grimper jusqu’à 500 millions de tonnes de CO₂ », précise Florian Pothin, data scientist chez Toovalu et doctorant. Bien que ces volumes représentent moins de 1,5 % des émissions mondiales, la croissance des émissions liées aux data centers est parmi la plus rapide. 

L’IA peut aussi accélerer la décarbonation

Parallèlement, l’IA peut aussi contribuer à réduire les émissions de GES, notamment en optimisant les réseaux électriques, en améliorant les processus industriels ou en accélérant la décarbonation des systèmes de transport. Son impact potentiel est estimé à une réduction d’environ 5 % des émissions mondiales liées à l’énergie d’ici 2035². Cependant, ces bénéfices doivent être nuancés : des effets rebond ou l’émergence de nouveaux usages liés à l’IA pourraient contrebalancer une partie de ces gains. Il n’existe donc pas encore de prévisions fiables sur l’impact net de l’IA. Une chose est sûre : l’IA n’est pas une solution miracle au changement climatique. Elle peut certes accélérer la décarbonation, mais son déploiement doit s’inscrire dans une réflexion globale afin que ses avantages environnementaux ne soient pas annulés par ses propres impacts³.

Une consommation d’énergie 100% renouvelable ?

Certains Gafam, comme Google, s’engagent toutefois à recourir à de l’énergie renouvelable d’ici à 2030. Une décision qui leur permettrait de verdir leur activité ? « Google a des serveurs aux US branchés sur le réseau américain qui n’est pas « 100% renouvelable ». Pour asseoir sa communication, Google achète des certificats d'origine « renouvelable ». Son alimentation dépend toujours de l’ensemble du réseau américain mais ses fournisseurs d’électricité s’engagent à produire de l’électricité renouvelable, à hauteur de sa consommation, et à l’injecter au sein du réseau. L’approche est toutefois critiquée », poursuit Thomas Gilormini. Les normes de reporting concernant les émissions de GES recommandent d’ailleurs une transparence sur ce point : lorsque sont déclarées des émissions de gaz à effet de serre associées à des fournisseurs « verts », il convient aussi de déclarer les émissions réelles liées au mix électrique du pays dans lequel l’électricité est consommée.

L’IA nécessite également des ressources en eau

Au-delà de la problématique liée à la consommation d’électricité, quels sont les autres impacts de l’IA générative ? « La consommation d’eau servant à refroidir les serveurs des data centers pourrait doubler d’ici 2030, selon les projections⁴», mentionne Thomas Gilormini ». Or l’eau n’est pas une ressource infinie. Allouer davantage d’eau aux data centers « cela peut générer de la sécheresse au niveau local. La priorisation des usages devient un enjeu. Et pour produire de l’électricité on a aussi besoin d’eau. Il y a donc un double impact lié à la consommation d’eau de l’IA », poursuit-il. « Actuellement l’IA représente 500 milliards de litres d’eau. En 2030, cela pourrait s’élever à 1200 milliards de litres. Ce montant va plus que doubler », résume Florian Pothin.

L’IA a aussi un impact sur l’utilisation de minéraux

Troisième impact de l’IA, celui sur l’usage de minéraux nécessaires pour fabriquer l’ensemble des composants électroniques, les serveurs classiques et ceux spécifiques à l’IA avec leurs puces « GPU », dont la durée de vie ne dépasse pas, en général, 5 ans. Les minéraux sont principalement extraits en Afrique. Là encore, ce sont des ressources finies. La question de la priorité donnée à l’utilisation des ressources demeure, car ces composants pourraient être utilisés pour électrifier des transports ou d’autres projets. « Cela touche une zone bien précise du monde puisque 70 % des puces sont construites en Asie du sud-est à Taïwan ou Taipei notamment », précise Florian Pothin. « La consommation d’électricité dans ces zones explose. Lorsqu'il y a des surcharges sur le réseau, comment rationaliser son utilisation et arbitrer entre les besoins des entreprises ou de la population ? Ou faut-il construire de nouvelles centrales ? Aujourd’hui ces questions commencent à se poser dans ces zones-là, et cela pourrait se généraliser », indique-t-il.

Au-delà des data centers, prévoir des smartphones intégrant de l’IA générative

L’engouement de la population en faveur de l’IA générative - largement poussée par son intégration dans des applications utilisées quotidiennement comme les boîtes mails, messageries ou moteurs de recherche - conduit aussi les constructeurs à proposer de nouveaux terminaux aux utilisateurs : des modèles de smartphones ou d’ordinateurs portables intégrant de l’IA et nécessitant des développements technologiques. Les géants de la tech mettent un gros coup d’accélérateur pour sortir des modèles adaptés à l’IA. « Apple promeut actuellement son Apple Intelligence. Google, son Google Gemini, etc. Toutes les publicités sont centrées sur ces IA qui sont à la fois logicielles et matérielles », décrit Florian Pothin. Indirectement les géants de la tech poussent ainsi les usages de ces technologies énergivores. Ce qui se traduit encore par une augmentation des besoins en électricité, en eau, en matières premières, etc., tant par les utilisateurs que par les fournisseurs de solutions IA.

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Sources

1. The Shift Project, 2025, Rapport intermédiaire : Intelligence artificielle, données, calcul : quelles infrastructures dans un monde décarboné ?
2. Source: IEA. International Energy Agency
3. Source: IEA. International Energy Agency
4. Source : IEA modelling and analysis based on Harris, et al. (2019), Hamed et al. (2022), IEA (2016), Lei, et al. (2025), Lei and Masanet (2022), and Shehabi, et al. (2024).