L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de la révolution numérique, avec un impact considérable sur de nombreux secteurs. Mais cette transformation technologique n’est pas sans conséquences pour l’environnement. En 2025, il est crucial de comprendre cet impact, d’autant plus que la demande pour les applications IA et les services cloud explose, poussant la consommation énergétique et l’utilisation des ressources naturelles à des niveaux préoccupants.
L’empreinte environnementale de l’IA : chiffres clés en 2025
Selon une récente étude réalisée à l’échelle de l’Europe en 2024, les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle sont les suivants1 :
- Épuisement des ressources abiotiques : 41 716 kg équivalent antimoine (SB) — représentant la masse cumulée de 1,3 milliard d’êtres humains.
- Épuisement de ressources fossiles : 74,7 milliards de mégajoules (MJ) d’énergie primaire, équivalant à 710 millions d’ampoules LED de 10 watts allumées en continu pendant un an.
- Potentiel de réchauffement global (GWP) : 3,7 milliards de kg équivalent CO2, soit l’équivalent de 22 milliards de kilomètres parcourus en voiture thermique, soit 543 000 tours du monde.
L’empreinte carbone liée à l’IA, bien qu’elle ne représente à ce stade qu’environ 5% des impacts des centres informatiques, connaît une croissance rapide estimée à 20-25% par an dans la prochaine décennie.
Un rapport de Forbes souligne par ailleurs que l’utilisation croissante des technologies IA pourrait générer jusqu’à 1,7 gigatonne supplémentaire de CO2 entre 2025 et 20306, une quantité colossale qui équivaut à la pollution annuelle d’un pays de grande taille.
Les causes majeures de cette empreinte
1. Les data centers et leur consommation énergétique
L’IA nécessite d’énormes capacités de calcul pour entraîner et faire fonctionner ses modèles, en particulier les modèles de langage et d’images génératives comme GPT-4, DALL-E ou Gemini. Ces calculs sont réalisés par des serveurs situés dans les data centers, qui consomment des quantités massives d’électricité.
- Google a annoncé une hausse de 48% de ses émissions de CO2 entre 2019 et 2023, principalement liée au développement de ses infrastructures IA24.
- Microsoft, également très actif dans le secteur, a vu ses émissions augmenter de 29% sur la même période.
2. L’utilisation massive des ressources naturelles
Outre l’électricité, la fabrication et l’entretien des équipements (serveurs, cartes graphiques, puces électroniques) exigent l’extraction intensive de métaux rares, dont l’exploitation minière est particulièrement polluante et concentrée dans diverses régions d’Afrique.
L’IA générative a par exemple généré 2 600 tonnes de déchets électroniques en 2023, et ce chiffre pourrait s’élever à 2,5 millions de tonnes en 2030, soit l’équivalent de 13,3 milliards de smartphones jetés5.
3. La consommation d’eau et des autres ressources
La demande financière pour l’IA entraîne aussi une consommation importante en ressources hydriques, utilisée notamment pour le refroidissement des infrastructures.
L’Agence internationale de l’Énergie (AIE) prévoit que le secteur IA pourrait consommer entre 4,2 et 6,6 milliards de mètres cubes d’eau en 2027, soit plusieurs fois la consommation annuelle d’un pays comme le Danemark5.
Exemples concrets d’impact environnemental
- Google Gemini 2.5 : un modèle d’IA ultra-performant nécessitant une prolongation du temps de calcul, augmentant ainsi la consommation énergétique.
- GPT-4 et autres grandes IA génératives nécessitent une puissance de calcul quasi constante pour fournir des services en temps réel à des millions d’utilisateurs.
- Startups et PME africaines développant des solutions IA doivent aujourd’hui concilier innovation avec contraintes énergétiques locales souvent fortes.
Les pistes pour réduire cet impact
Face à ces défis, plusieurs solutions sont explorées pour limiter l’empreinte écologique de l’IA :
- Optimisation des architectures IA : réduire la consommation énergétique des modèles par des algorithmes plus efficaces.
- Développement de centres de données verts : usage de sources d’énergie renouvelables, refroidissement par immersion liquide, meilleure récupération de chaleur.
- IA durable : conception centrée sur la sobriété énergétique, limitation des calculs non indispensables.
- Régulation et mesures incitatives : régulateurs et acteurs économiques encouragent la réduction des émissions carbone dans le secteur numérique.
L’intelligence artificielle est un levier majeur d’innovation et de progrès, mais elle n’est pas sans impact sur l’environnement. En 2025, il est primordial que développeurs, grands groupes, startups et décideurs engagents des démarches responsables pour réduire la consommation énergétique, minimiser les déchets électroniques et favoriser une IA durable.
L’avenir réside dans un équilibre entre performance technologique et respect écologique, condition indispensable pour garantir un développement numérique qui profite à tous, sans compromettre la planète.
Sources
- https://www.greenit.fr/2024/08/15/quels-sont-les-impacts-environnementaux-de-lia/
- https://institut-superieur-environnement.com/blog/lintelligence-artificielle-une-pollution-cachee-au-coeur-de-linnovation/
- https://www.ecologie.gouv.fr/actualites/intelligence-artificielle-durable
- https://www.entreprises.gouv.fr/decryptages-de-nos-experts/intelligence-artificielle-en-entreprise-quels-impacts-environnementaux
- https://www.strategies.fr/actualites/culture-tech/LQ4176435C/cinq-chiffres-cles-sur-l-impact-environnemental-de-l-ia-generative.html
- https://www.forbes.fr/technologie/ia-les-statistiques-marquantes-a-retenir-en-2025/
- https://www.sciencepresse.qc.ca/actualite/2025/01/10/2025-empreinte-environnementale-croissante-ia
- https://drane-versailles.region-academique-idf.fr/spip.php?article1167
- https://www.unesco.org/fr/articles/ia-de-simples-adaptations-peuvent-reduire-de-90-la-consommation-denergie-des-grands-modeles-de
- https://theshiftproject.org/app/uploads/2025/04/2025_03_06-TSP-Rapport-intermediaire-IA-quelles-infra-num-monde-decarbone.pdf
