L'IA pourrait devenir 6 fois plus polluante d'ici 2030, selon un collectif d'experts français
L'intelligence artificielle pourrait multiplier par six ses émissions de gaz à effet de serre en cinq ans. Sa consommation électrique dépasserait alors deux fois et demie celle de la France entière..
L'intelligence artificielle (IA) connaît une expansion rapide dans de nombreux secteurs, comme la santé, les transports ou les services numériques. Selon un collectif d'experts français, son utilisation pourrait être multipliée par six d'ici 2030. Cette croissance s'explique par l'augmentation des besoins en calculs complexes, notamment pour entraîner des modèles d'IA avancés, comme ceux utilisés dans les chatbots ou les systèmes de recommandation. Les datacenters, ces infrastructures qui hébergent les serveurs et les données, sont au cœur de cette expansion, car ils consomment énormément d'énergie pour fonctionner et se refroidir. En France, cette tendance soulève des questions sur l'impact environnemental de l'IA, alors que le pays mise sur le numérique pour son développement économique.
L'augmentation prévue de l'usage de l'IA d'ici 2030 pourrait entraîner une hausse significative de sa pollution. Les experts estiment que les émissions de gaz à effet de serre liées à l'IA pourraient être multipliées par six, passant de 3 à 18 millions de tonnes équivalent CO₂ par an. Cette pollution provient principalement de la consommation électrique des datacenters, qui représentent aujourd'hui environ 1 % de la consommation mondiale d'électricité. Le refroidissement des serveurs, leur alimentation en énergie (souvent issue de centrales à charbon ou à gaz) et la fabrication des équipements électroniques contribuent à cet impact. En France, où l'électricité est moins carbonée qu'ailleurs grâce au nucléaire, la situation reste préoccupante en raison de l'interconnexion des réseaux européens.
Les datacenters, ou centres de données, sont des infrastructures indispensables au fonctionnement de l'IA. Ils abritent des milliers de serveurs qui traitent et stockent les données nécessaires à l'entraînement des modèles d'IA. Leur fonctionnement repose sur une consommation massive d'électricité, utilisée à la fois pour alimenter les machines et pour les refroidir. En France, leur nombre et leur taille augmentent pour répondre à la demande croissante en services numériques. Cependant, leur impact environnemental est souvent sous-estimé. Les experts soulignent que leur expansion rapide pourrait aggraver la pollution liée au numérique, surtout si l'énergie utilisée provient de sources fossiles. Des alternatives comme le refroidissement par immersion ou l'utilisation d'énergies renouvelables sont envisagées, mais leur adoption reste limitée.
Un groupe d'experts français, issus de divers domaines (sciences, économie, environnement), a alerté sur les risques liés à la croissance de l'IA. Leur étude met en lumière l'absence de régulation suffisante pour encadrer l'impact environnemental de ces technologies. Ils soulignent que les politiques actuelles ne prennent pas en compte l'empreinte carbone des datacenters, ni les émissions indirectes liées à la fabrication des équipements électroniques. Leur travail vise à sensibiliser les décideurs politiques et économiques, ainsi que le grand public, sur la nécessité d'adopter des pratiques plus durables. Leur appel s'inscrit dans un contexte où la France cherche à concilier innovation technologique et transition écologique.
Face à cette problématique, plusieurs pistes sont explorées pour réduire l'impact environnemental de l'IA. Les experts proposent d'abord d'améliorer l'efficacité énergétique des datacenters, par exemple en utilisant des systèmes de refroidissement plus performants ou en optimisant la gestion des serveurs. Une autre solution consiste à alimenter ces infrastructures avec des énergies renouvelables, comme l'éolien ou le solaire, afin de diminuer leur dépendance aux énergies fossiles. Par ailleurs, des recherches sont menées pour développer des modèles d'IA moins gourmands en ressources, en réduisant leur taille ou en améliorant leur algorithme. Enfin, une régulation plus stricte pourrait être mise en place pour imposer des normes environnementales aux entreprises du secteur.
