Consommation d'énergie
Les centres de données consomment environ 2 % de l'électricité mondiale (4 % aux États-Unis). L'IA, en particulier les grands modèles de langage, est particulièrement gourmande.
C'est l'équivalent d'une ampoule LED de 10 W allumée pendant 2 minutes. Mais les requêtes complexes ou les modèles de raisonnement (o1, o3) peuvent consommer 10 à 100 fois plus.
Comprendre l'impact
Combien coûte vraiment l'IA ?
Quand tu poses une question à une IA comme GPT-4o, un ordinateur travaille pour toi dans un centre de données. Ce travail consomme de l'électricité, de l'eau, et produit du CO₂. Mais toutes les IA ne se valent pas.
Trois modèles, trois échelles
Du plus léger au plus lourd :
Algorithme simple qui compare des exemples. Très rapide, très léger. *Sur un petit jeu de données (~1 000 exemples).
Réseau de neurones pour images, optimisé pour téléphones.
Grand modèle de langage (GPT-4o). Peut écrire, raisonner, traduire.
En comparaison
Une recherche Google : ~0,03 Wh. Une heure de Netflix (avec la TV) : ~100-150 Wh. Charger un smartphone : ~10 Wh.
Le coût caché : l'entraînement
Avant de pouvoir répondre, une IA doit « apprendre » en analysant des milliards de textes. C'est comme aller à l'école pendant des mois, mais pour les machines. Et des dizaines d'entreprises entraînent chacune leurs propres modèles — c'est là que se concentre l'essentiel de l'impact carbone.
Pas d'entraînement réel.
Quelques jours de calcul.
Comme 10 000 à 12 000 foyers européens en un an.
Pourquoi les chiffres varient-ils ?
L'énergie dépend du type de serveur, de la longueur de ta question, de l'heure, du lieu et de la météo. À ce jour, aucune entreprise d'IA n'a publié de bilan carbone crédible et vérifié de façon indépendante. Les valeurs ici sont des estimations de chercheurs, pas des données officielles.
Un regard critique
Le chiffre de 0,3 Wh par requête vient d'OpenAI et d'Epoch AI, mais sans audit indépendant ni méthodologie détaillée. De plus, l'impact ne se limite pas à l'usage : la fabrication des puces (GPU) est de plus en plus gourmande en énergie à mesure qu'elles deviennent plus petites et plus puissantes. En dessous de 10 nm, l'empreinte environnementale par cm² augmente au lieu de diminuer.
Qui contrôle l'IA ?
L'IA est dominée par une poignée de géants américains : Microsoft (OpenAI), Google, Amazon et Meta. Nvidia fabrique presque tous les processeurs spécialisés (GPU). L'Europe n'a pas d'équivalent et dépend donc de ces acteurs étrangers pour ses technologies, ses données et ses infrastructures. Cette concentration pose des questions de souveraineté et de concurrence.
À retenir
Une requête simple (GPT-4o) n'est pas énorme — c'est comme une ampoule pendant 2 minutes. Mais multipliée par des milliards de requêtes chaque jour, ça compte. Et surtout, l'entraînement de tous ces modèles par de nombreuses entreprises représente un coût carbone considérable.
La journaliste Karen Hao propose le cadre de « l'Empire » : les entreprises d'IA fonctionnent comme les empires coloniaux du XIXe siècle — elles extraient des matières premières (minerais pour les puces), de la main-d'œuvre (étiqueteurs de données sous-payés au Kenya) et des ressources (eau, terres) du Sud global pour enrichir quelques pôles technologiques du Nord.
Sources
- You, J. / Epoch AI (2025). "How much energy does ChatGPT use?" epoch.ai
- Altman, S. (2025). "The Gentle Singularity." blog.samaltman.com
- Li, P. et al. (2023). "Making AI Less Thirsty." UC Riverside. arXiv:2304.03271
- Patterson, D. et al. (2021). "Carbon Emissions and Large Neural Network Training." Google Research. arXiv:2104.10350
- Ludvigsen, K.G.A. (2023). "The carbon footprint of GPT-4." Towards Data Science
- Jegham, N. et al. (2025). "How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference." arXiv:2505.09598
- de Vries, A. (2023). "The growing energy footprint of artificial intelligence." Joule. cell.com/joule
- Mytton, D. (2024-2025). "/dev/sustainability" newsletter. devsustainability.com
- Roussilhe, G. (2025). "Phase G: GPUs and generative AI as a new phase in the environmental history of digitalisation." gauthierroussilhe.com
- IEA (2025). "Energy and AI." International Energy Agency. iea.org
- Hao, K. (2025). "Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI." Penguin Press.
- Reisner, A. / The Atlantic (2025). "The Unbelievable Scale of AI's Pirated-Books Problem." theatlantic.com