IA ou lA pas de problème ?
« Bonjour. Cet article a été rédigé par une intelligence artificielle. Préparez-vous à lire des phrases plates, sans humour, avec des mots-clés répétés quinze fois pour plaire à Google. Fin de la transmission. »
Ouf, non… chez Ekwateur, on préfère l’énergie verte à l’énergie monotone. Pas question de laisser une IA écrire un article sur… l’IA, sans un brin de recul et d’ironie. Alors oui, on a utilisé un peu d’assistance numérique (promis, avec modération). Cependant, la plume reste bien humaine. Parce qu’un sujet aussi complexe mérite autre chose qu’un simple copier-coller de circuits imprimés.
28 août 2025 à 12:08
Lecture 6 mn
En résumé
L’entraînement d’un modèle comme GPT-3 représente l'équivalent de 100 tours du monde en avion. L’usage massif et quotidien des IA génératives pèse encore plus lourd : 10 113 tCO₂eq² rien qu'en janvier 2023.
Les data centers consomment déjà plus de 1 % de l’électricité mondiale et pourraient atteindre près de 3 % d’ici 2030, avec une demande qui s’accompagne aussi d’une forte consommation d’eau.
L’empreinte carbone d’une requête dépend surtout de l’endroit où sont situés les serveurs : un data center alimenté au charbon n’aura pas du tout le même impact qu’un autre branché sur un mix décarboné.
Utiliser l’IA de manière responsable consiste à se poser la question de la pertinence avant chaque requête, à limiter les usages superflus, à privilégier des modèles plus sobres et à garder l’esprit critique face aux réponses générées.
Entraînement vs utilisation : la face cachée des modèles
On imagine souvent que l’empreinte carbone de l’IA se joue surtout au moment de sa « naissance », quand on aligne des serveurs pour lui apprendre à parler. En réalité, l’entraînement n’est qu’un pic ponctuel : ce sont les milliards d’utilisations quotidiennes qui font exploser l’empreinte carbone sur la durée.
- L’entraînement de GPT-3 a représenté environ 552 tCO₂eq en 15 jours, l’équivalent de 100 tours du monde en avion¹. Oui, pour un seul modèle.
- L’utilisation quotidienne de ChatGPT change d’échelle : rien qu’en janvier 2023, les conversations des utilisateur·rices ont généré près de 10 113 tCO₂eq².
L’usage massif dépasse largement l’entraînement initial. Une petite question posée à ChatGPT, ce n’est pas grand-chose. Des millions chaque jour, c’est une autre histoire… et ça pèse lourd dans la balance carbone. Pour preuve, Google a vu sa consommation énergétique grimper avec l’émergence de l’IA.
Une consommation d’énergie et d'eau exponentielle
Les data centers, ces grandes usines invisibles qui font tourner nos IA préférées, sont de plus en plus gourmands.
En 2022, ils représentaient déjà un peu plus de 1 % de la consommation électrique mondiale³. En 2030, ce chiffre pourrait grimper à près de 3 %. Dit autrement : un triplement qui équivaut à la consommation annuelle d’un pays entier comme le Japon.
En Europe, les projections parlent de 287 TWh d’électricité supplémentaires d’ici 2030. Cela correspond à la production d’une vingtaine de réacteurs nucléaires ou à près de 90 % de la consommation annuelle française⁴.
Et ce n’est pas que l’électricité. L’eau aussi est concernée. L’entraînement de GPT-3 a nécessité environ 700 000 litres, soit de quoi remplir une bonne dizaine de piscines olympiques. Si rien ne change, la consommation mondiale d’eau liée à l’IA pourrait atteindre plusieurs milliards de m³ en 2027, plus que la consommation annuelle de tout un pays comme le Danemark⁵.
L’IA, ce n’est donc pas seulement une affaire de câbles et de puces électroniques : derrière chaque requête, il y a de l’énergie et de l’eau qui circulent.
Des impacts qui varient selon le mix énergétique
Toutes les requêtes envoyées à une IA générative ne pèsent pas pareil côté CO₂. Tout dépend de là où les serveurs s’activent.
En France, grâce à un mix électrique bien décarboné, on tourne autour de 24 gCO₂eq par kWh consommé.
- En Irlande, où les data centers se multiplient, ce chiffre grimpe à environ 351 gCO₂eq.
- En Virginie du Nord, l’un des cœurs technologiques mondiaux, on atteint les 404 gCO₂eq.
- En Chine, portée par le charbon, chaque kWh libère jusqu’à 650 gCO₂eq.
Comment utiliser l’IA de manière responsable ?
Se questionner avant d’utiliser
Chaque requête envoyée à ChatGPT consomme environ dix fois plus d’énergie qu’une recherche Google. On vous laisse donc imaginer les conséquences quand on multiplie les questions à la chaîne, sans se demander si c’est vraiment nécessaire.
C’est tout l’esprit de la sobriété numérique : se poser la bonne question avant de cliquer. Est-ce que j’ai vraiment besoin de solliciter une IA pour ça ? Ou est-ce qu’un moteur de recherche classique, voire un bon sens pratique, ne ferait pas déjà l’affaire ?
Les bonnes pratiques
- Privilégier un moteur de recherche classique quand c’est suffisant : parfois, un simple clic sur votre moteur de recherche préféré fait l’affaire. Pas besoin de mobiliser une IA générative dernier cri pour savoir si les pâtes cuisent en 8 ou 10 minutes.
- Limiter la génération d’images ou de vidéos juste “pour voir” : la génération d’images via une IA est l’une des tâches les plus énergivores (et pour la vidéo, c’est encore pire). Par exemple, la génération d’une image via IA nécessite autant d’énergie que de recharger 12 fois son smartphone : une seule image générée équivaut à la recharge d’un smartphone et comme en général, les IA nous proposent 4 alternatives d’images pour une seule requête… et que pour avoir parfaitement ce que l’on veut, on peut recommencer la requête environ 3 fois. Donc au total c’est bien équivalent de 4x3=12 smartphones rechargés. Donc bon, même si demander à une IA de créer la 27ᵉ version du starter pack “chat cosmonaute qui joue de la guitare” peut amuser certain·es, cela reste très énergivore (et pas nécessaire). 🚀🐱🎸
- Toujours croiser les sources : l’IA n’est pas un oracle. Son rôle n’est pas de donner la vérité, mais une réponse qui sonne crédible… un peu comme ce·cette collègue ou ce·cette voisin·e très sûr·e de lui·elle qui a toujours une anecdote à raconter, même quand elle sort tout droit de son imagination.
Utiliser l’IA de façon responsable, c’est comme cuisiner de saison : on choisit avec soin, on évite le gaspillage, et on garde le meilleur goût sans plomber la planète.
Vers une IA plus frugale et plus verte
L’IA n’est pas condamnée à être une ogresse énergétique. Il existe aussi des approches plus sobres, parfois appelées IA frugales : de petits modèles, spécialisés, souvent en open source (accessibles et modifiables par tous·tes, qui consomment moins et font très bien le travail.
On applique ici la logique de l’éco-conception ERC :
- Éviter ce qui est inutile.
- Réduire la taille et le volume de données.
- Choisir des modèles plus responsables.
Des exemples de projets "AI for good" : soutenir l'utilisation de l'IA pour des projets au service de l'intérêt général
La détection de coupes rases de forêts avec Data for Good
Un algorithme analyse les images satellites et repère les zones de déforestation illégales. Résultat : les associations et collectivités locales gagnent un temps précieux pour protéger les forêts et agir plus vite.
La prévision de la production solaire avec CalibSun
Des modèles d’IA anticipent la météo et prévoient la production photovoltaïque. Cela permet de mieux intégrer l’énergie solaire au réseau électrique et de limiter les pertes liées à l’intermittence.
Le Digital Twin of the Ocean
Un double numérique des océans est en cours de construction. Il aide les chercheurs à simuler les mouvements marins, à comprendre la biodiversité et à anticiper les effets du changement climatique sur les écosystèmes marins.
Le jumeau numérique pour la santé développé par Inria
Des modèles simulent certains organes humains pour mieux prévoir l’évolution de maladies et adapter les traitements. L’IA permet ici d’affiner la recherche médicale tout en réduisant le recours à des expérimentations lourdes.
Ces projets montrent qu’une IA peut être utile, sobre et tournée vers l’intérêt général.
Bon à savoir
Il existe même un jeu de cartes baptisé “Bataille de l’IA”. Le principe est simple : comparer l’impact carbone de différentes actions numériques et prendre conscience, carte en main, de ce que représente une requête, un mail ou une vidéo en ligne.
Nos engagements concrets chez Ekwateur pour un numérique plus responsable
Le mode sombre 🌙
Sur notre site et notre application, un mode sombre est proposé. Inutile sur les écrans LCD, il devient intéressant sur les OLED où il réduit réellement la consommation. Une petite option discrète qui compte pour celles et ceux qui l’activent.
Le matériel reconditionné 🔄
À chaque fois que cela est possible, nos ordinateurs, casques et outils de travail sont achetés reconditionnés. Donner une seconde vie au matériel évite la production de neuf et allège l’empreinte carbone de nos équipements.
Les serveurs au repos 📴
Nos serveurs non indispensables sont éteints la nuit et le week-end. Quand personne ne les utilise, ils se reposent. De l’énergie économisée, tout simplement.
Des vidéos allégées 🎬
Nos contenus vidéos passent par CUTZ, une solution qui en réduit la taille jusqu’à 70 %. Moins de données à transférer, c’est aussi moins d’énergie consommée.
Une sensibilisation interne 🤝
En parallèle, nous travaillons aussi en interne. Les équipes sont sensibilisées à l’impact de l’IA et à ses usages responsables. La conférence co-animée avec Nicolas Drouet en est un bon exemple.
Comment on a écrit cet article (sans se laisser happer par les robots 🤖)
Chez Ekwateur, on aime bien prêcher par l’exemple. Cet article a été rédigé avec un peu d’IA et beaucoup d’humains.
L’IA a été utile pour gagner du temps sur des tâches bien précises : résumer des rapports parfois très longs et mettre de l’ordre dans les chiffres. Rien de plus.
Tout le reste a été fait à la main, par votre humble rédacteur, moi-même. J’ai pris le temps de vérifier les sources citées dans la conférence, de croiser les données avec des rapports officiels et de sélectionner ce qui serait vraiment utile et clair pour vous, lectrices et lecteurs.
Et je n’étais pas seul : Lyana, Drissa, Margot, Jeanne et Léa ont contribué à relire, corriger et affiner ce texte (ou un autre). Un vrai travail d’équipe, à l’opposé du fantasme d’un article généré en un clic.
En clair, l’IA n’a pas « écrit » l’article. Elle a juste servi d’assistante ponctuelle, un peu comme une calculatrice qu’on sort pour éviter de compter de tête.
C’est exactement ce qu’on conseille quand on parle d’IA responsable : se demander si son utilisation est vraiment pertinente, et garder le contrôle sur ce qui compte vraiment. Le doute n’existe pas chez l’IA. L’erreur, par contre, si. Et c’est bien pour ça que l’intelligence humaine reste indispensable.
Et si on parlait aussi d’énergie verte ?
Puisqu’on vient de parler d’IA et d’électricité qui circule à travers des data centers, difficile de ne pas penser à l’énergie qu’on consomme au quotidien. Chez Ekwateur, notre terrain de jeu, c’est plutôt l’électricité et le gaz… et là aussi, il y a des choix à faire.
Notre électricité est 100 % renouvelable, produite par des barrages hydrauliques, des éoliennes ou des panneaux solaires. Grâce au système des Garanties d’Origine, on peut tracer et garantir que pour chaque kWh consommé, l’équivalent produit via des sources renouvelables est injecté sur le réseau. C’est une façon concrète de soutenir le développement des énergies renouvelables en France et en Europe.
Parler sobriété numérique, c’est bien. L’associer à une énergie plus propre au quotidien, c’est encore plus cohérent.
Changez d'énergie en 5 min
Passez à une offre d’électricité moins chère et plus engagée. Rejoignez nos 130 000 clients-es engagés-ées pour la planète.
Avec l’IA, tout est question d’équilibre. Entre sobriété, innovation et choix collectifs, elle peut devenir un outil au service de la transition.
- http://www.scientificamerican.com/article/a-computer-scientist-breaks-down-generative-ais-hefty-carbon-footprint/
- GenAI Impact & Ecologits, 2023
- https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks
- https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works
- https://arxiv.org/abs/2304.03271
