L'IA pourrait multiplier par sept ses dégâts sur l'environnement et la santé en cinq ans

Dès 2030, l'intelligence artificielle (IA) pourrait engloutir plus d'électricité que deux France réunies. C'est l'une des projections d'une étude de l'association Green IT, publiée mercredi 30 septembre. Cette analyse du cycle de vie, qui passe au crible les centres de données du monde entier, conclut que les dégâts de l'IA sur le climat, les rivières et la santé seraient multipliés par sept entre 2025 et 2030. En cause, fin 2025, quelque 13 millions de processeurs graphiques (GPU), ces puces spécialisées dont l'américain Nvidia domine le marché, servant à entraîner et à faire tourner les modèles d'IA, étaient en service dans les centres de données de la planète. En 2030, ils seraient environ 25 millions, à peine deux fois plus. La consommation d'électricité de l'infrastructure qui les héberge passerait, elle, de 174 à 1 169 térawattheures (TWh) par an.  

“Notre étude révèle que le développement de l'IA est insoutenable”, estime Laure Alfonsi, coautrice de l’étude, réalisé bénévolement par des membres de Green IT. Ses conclusions déplacent le débat en estimant que l'essentiel de l'empreinte de l'IA ne se joue pas dans les usines de semi-conducteurs, mais dans les centrales électriques. 

Des puces toujours plus gourmandes 

Comment expliquer un tel écart ? Par la course à la puissance que se livrent les fabricants. Selon Green IT, la puissance moyenne appelée par chaque GPU passerait d'environ 700 watts en 2025 à plus de 2 000 watts en 2030. Un serveur haut de gamme, qui plafonne aujourd'hui à 15,6 kilowatts, pourrait en réclamer 55,6. Les baies, ces armoires métalliques où s'empilent les serveurs, se densifient au même rythme grâce au refroidissement par liquide. L'étude table sur des baies haut de gamme d'un mégawatt en 2030, cinq fois plus qu'aujourd'hui. Pour loger et refroidir ces machines, la surface des centres de données consacrés à l'IA serait multipliée par six, passant de 3,5 millions à 22,5 millions de mètres carrés. La fabrication des équipements, elle, pèse de moins en moins lourd dans le bilan global, alors même que les serveurs d'IA sont remplacés au bout de trois ans en moyenne, faute d'être réparés. Elle représenterait 7 % de l'empreinte totale en 2025, et 4 % seulement en 2030. La hausse de la consommation électrique tasse “les impacts associés à la fabrication des serveurs”, selon le rapport. 

En 2030, la production d'électricité pèserait pour 96 % dans l'empreinte de l'IA, contre 92 % en 2025. C'est bien “la production de l'électricité consommée par cette infrastructure qui concentre jusqu'à 96 % des impacts”, détaille Auban Derreumaux, coauteur de l'étude. Or l'IA ne s'alimente pas n'importe où. Pour cette deuxième édition, Green IT a tenu compte de la localisation des centres de données : 56 % d'entre eux se trouveraient aux États-Unis et 16 % en Chine, loin devant le Japon (6 %), l'Allemagne (5 %) et le Royaume-Uni (4 %). Deux pays dont l'électricité reste encore majoritairement produite à partir de gaz et de charbon. Résultat, les émissions de gaz à effet de serre de l'IA passeraient de 99 millions de tonnes d'équivalent CO2 en 2025 à 636 millions en 2030. C'est plus d'une fois et demie les émissions annuelles de la France, qui s'élevaient à 364 millions de tonnes en 2025, selon le Citepa. Rapporté aux limites planétaires, ce volume équivaut au “budget” climatique soutenable de 645 millions de personnes, soit 1,4 fois la population de l'Union européenne. Ce budget, fixé à 985 kilogrammes d'équivalent CO2 par personne et par an à partir des travaux de la Commission européenne, correspond à ce que chacun pourrait émettre sans dépasser les limites de la planète. Encore ces projections sont-elles calculées à mix électrique constant. Aux États-Unis, les centres de données dotés de leurs propres centrales à gaz, raccordées “derrière le compteur” sans passer par le réseau public, se multiplient. Selon une analyse de l'agence Bloomberg citée par l'étude, ils pourraient accroître d'environ 20 % les émissions du secteur électrique américain. “La situation va probablement empirer”, préviennent les auteurs, qui s'attendent à voir de nombreux pays ouvrir des centrales à gaz ou à charbon pour faire face à la demande. 

Rivières asphyxiées et particules fines 

Réduire l'IA à son bilan carbone serait pourtant trompeur, insistent les auteurs. Leur méthode, celle de l'empreinte environnementale des produits (PEF) définie par la Commission européenne, évalue seize indicateurs, pondérés selon leur gravité au regard des limites planétaires. Le réchauffement climatique n'y représente qu'environ 35 % de l'empreinte de l'IA. Viennent ensuite l'eutrophisation des eaux douces (environ 25 % en 2030), l'épuisement des ressources fossiles, minérales et métalliques (19 %) et les émissions de particules fines (15 %). Tous renvoient, pour l'essentiel, à la même source. L'eutrophisation, cette asphyxie des lacs et des rivières par la prolifération d'algues, est “principalement liée à l'extraction du charbon”, selon l'étude. Les particules fines proviennent de l'extraction des métaux et de la fabrication des composants, mais surtout de la combustion d'énergies fossiles dans les centrales. Les auteurs en chiffrent le coût sanitaire, jusqu'à 20 639 nouveaux cas de maladies dans le monde en 2030, dont une partie mortelle, contre 3 217 en 2025. Seuls l'épuisement des métaux, la toxicité cancérigène et l'atteinte à la couche d'ozone restent d'abord imputables à la fabrication des serveurs. 

Des projections dans le haut de la fourchette 

Ces chiffres sont toutefois à manier avec précaution. Il s'agit d'une analyse du cycle de vie “simplifiée”, dite de screening, qui n'a fait l'objet que d'une revue critique interne à l'association. Pour 2030, elle s'appuie sur des études de marché qui tablent sur une hausse de 190 % des ventes de GPU et sur des hypothèses fortes quant à la puissance des futures machines. Les auteurs s'interrogent d'ailleurs eux-mêmes sur “notre capacité physique à atteindre de tels volumes”, qu'il s'agisse de construire les bâtiments ou de les approvisionner en électricité et en eau. 

Pour 2025, leur estimation est du même ordre de grandeur que celle de l'Agence internationale de l'énergie (AIE). Mais en 2030, les trajectoires divergent. Dans un rapport publié en avril, l'AIE prévoit que l'ensemble des centres de données de la planète consommera environ 950 TWh en 2030, et que la consommation des sites consacrés à l'IA triplera, pour atteindre 465 TWh. Green IT en attribue deux fois et demie plus à la seule IA. Selon l'agence, l'énergie consommée par tâche d'IA a été divisée par au moins dix chaque année ces dernières années. Un gain d'efficacité compensé par l'explosion des usages et l'essor d'applications bien plus gourmandes, comme la génération de vidéos ou les agents. L'étude de Green IT, qui raisonne à partir du parc de machines, ne permet pas de saisir ce phénomène. 

“Contenir ce tsunami” 

Face à cette trajectoire, Green IT écarte la réponse purement technologique. Les centres de données consacrés à l'IA étant déjà très efficaces sur le plan énergétique, en construire de “plus écologiques” ne suffira pas, estiment les auteurs. À court terme, la seule solution efficace serait de réduire la consommation d'IA elle-même. Pour l'association, c'est l'offre qui crée la demande. Résumés automatiques de messages, réponses générées en tête des moteurs de recherche, retouche de photos, les fonctions d'IA sont intégrées d'office, et gratuitement, dans les outils du quotidien. “L'IA est de plus en plus imposée aux consommateurs qui l'utilisent à leur insu. Les pouvoirs publics doivent agir en urgence pour contenir ce tsunami”, plaide Frédéric Bordage, fondateur de Green IT et coauteur de l'étude. Il juge le cadre réglementaire défaillant : “Il n'existe aucun texte en France et l'AI Act européen a complètement oblitéré l'environnement.” Le règlement européen sur l'IA se borne, pour l'essentiel, à demander aux fournisseurs de grands modèles de documenter la consommation d'énergie de ceux-ci. L'association formule donc cinq propositions : un plan de “sobriété IA” pour contenir l'offre, un marquage des services recourant à l'IA “comme pour les OGM” , une filière française d'IA frugale, l'obligation d'écoconception pour les IA hébergées en France et un bonus-malus visant les centres alimentés aux énergies fossiles. Aux particuliers, elle conseille de renoncer à l'IA quand c'est possible, de choisir des modèles plus légers et de limiter le nombre d'échanges dans une conversation.