Avec l’apparition de l’IA générative dans notre quotidien, il devient essentiel de prendre conscience des impacts environnementaux de nos usages. Nous devons donc apprendre à nous poser une question simple : « connaissant son coût pour la planète, dois-je vraiment utiliser l’IA pour cette tâche ? ». Il ne s’agit pas de renoncer à l’IA, mais de l’utiliser de façon raisonnée, en cohérence avec les valeurs de l’École et les objectifs de développement durable. Les enjeux sont nombreux pour demain.
L’image présente un schéma en arête de poisson (diagramme de causes à effet) illustrant les différents impacts environnementaux des modèles d’intelligence artificielle générative. Voici la transcription complète et structurée :
Titre central
– Impact environnemental des modèles d’IA générative
Branche de gauche : Consommation énergétique et déchets électroniques
– Consommation énergétique
- Consommation électrique lors de l’entraînement et de l’usage
- Consommation en eau
– Déchets électroniques
- Pratiques de recyclage inadéquates
- Obsolescence rapide du matériel
Branche de droite : Utilisation des ressources et pollution
– Utilisation des ressources
- Extraction de matières premières
- Métaux rares
– Pollution
- Pollution des terres par les décharges électroniques
- Forte émission en CO2
Conclusion
Toutes ces causes sont reliées à une flèche centrale pointant vers le titre « Impact environnemental des modèles d’IA générative », indiquant que ces différents aspects contribuent ensemble à l’impact écologique de l’IA générative sur notre planète.
Des petites icônes illustrent certains points : une ampoule pour l’énergie, une goutte pour l’eau, une poubelle pour les déchets, une planète pour la pollution, etc.
Des enjeux majeurs
- Les grands modèles d’IA génératives ont un fort impact environnemental à plusieurs niveaux. Tout d’abord, la consommation électrique est importante au moment de leur entraînement, lequel peut durer des semaines. Ensuite, lors de leur mise en œuvre, les grands modèles d’IA génératives consomment de l’énergie électrique via la consommation des serveurs hébergés dans des centres de données (data centers). De plus, pour assurer le refroidissement de ces matériels, il faut une grande quantité d’eau. Enfin, les rejets en CO2 générés par le fonctionnement des IA génératives sont massifs et devraient croitre à l’avenir du fait de la généralisation des usages par le grand public et les entreprises.
- La course à l’innovation et aux matériels toujours plus puissants a des impacts sur la planète. Ces matériels deviennent des déchets qu’on se ne sait pas recycler et qui sont envoyés dans des décharges souvent illégales (exemple de Agbogbloshie, au Ghana). La durée de vie de certains matériels est de deux ans, la production rejette du CO2 et demande des ressources rares comme cuivre, lithium, cobalt, etc.
Des pistes de solutions
Il y a donc des enjeux de développement durable à tous les niveaux de l’IA, depuis la conception des matériels électroniques, au fonctionnement quotidien des data centers et supercalculateurs. Ces enjeux sont clairement perçus par les grandes entreprises de la tech, chacune cherchant des solutions (réouverture de centrales nucléaires, réutilisation des eaux de refroidissement pour chauffer des bâtiments, optimisation des matériels et des infrastructures, etc). On peut déjà noter des évolutions notables : en janvier 2023, une requête avec Chat GPT3 consommait 3W/h ; la même requête avec Chat GPT4.o en février 2025 ne consomme plus que 0.3 W/h.
Module en auto-formation
CREIA : Micromodule en autoformation
Ressources complémentaires
Une infographie des impacts environnementaux et éthiques de l’IAG
Les chiffres clés de l’impact environnemental des IA
Un article de synthèse
Compar:IA Le comparateur d’IA conversationnelles