# Les impacts de l'IA sur l'environnement

Frédérick Garcia, Sophie Schbath

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Frédérick Garcia, Sophie Schbath. Les impacts de l'IA sur l'environnement. Annales des Mines - Enjeux Numériques, 29, 2025, Pour une IA responsable et éthique. hal-05020408

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# Les impacts de l'IA sur l'environnement

Par Frédérick GARCIA

Université de Toulouse, INRAE, Unité MIAT

Et Sophie SCHBATH

Université Paris-Saclay, INRAE, Unité MaIAGE

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA), en particulier l'IA générative, le lien entre IA et environnement suscite de nombreuses questions.

D'un côté, l'IA apparaît comme une technologie clé au service de la transition écologique, décuplant nos capacités prédictives et décisionnelles pour une utilisation plus durable des ressources naturelles et une compréhension plus fine des systèmes sociotechniques et environnementaux.

De l'autre, l'IA mobilise de nombreux équipements informatiques très gourmands en énergie, eau et métaux rares, ce qui engendre des impacts dévastateurs sur l'environnement lui-même, tant en termes d'épuisement des ressources, de perte de biodiversité que d'émission de gaz à effet de serre.

Vu l'explosion actuelle de l'usage de l'IA par le grand public, nous sommes en droit de nous demander si les appels unanimes au développement d'IA « frugales » suffiront à ce que les bénéfices environnementaux de l'IA dépassent ses dommages environnementaux.

## INTRODUCTION

Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) et en particulier la vague actuelle de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM), la question du lien de l'IA à l'environnement est l'objet de nombreux travaux académiques et rapports d'experts (Crawford, 2024 ; OECD, 2022 ; Tatot et Vermot Desroches, 2024). L'IA apparaît en effet comme au cœur de la nouvelle révolution technologique qui impacte ou impactera prochainement l'ensemble de nos sociétés. Elle amplifie les transformations engagées au XXᵉ siècle avec l'avènement de l'ère du numérique, en rendant possible le traitement intelligent d'informations numérisées à des échelles de performance et pour un spectre de domaines encore inimaginables il y a peu (Suleyman et Bhaskar, 2023).

L'IA est ainsi régulièrement présentée comme une des technologies clés au service de la transition écologique. En décuplant les capacités des technologies du numérique à traiter efficacement des problèmes de plus en plus complexes, l'IA offre l'espoir d'une technologie salvatrice, qui saura guider nos choix vers de nouveaux modes de production, de nouveaux usages, de nouvelles gouvernances, pour un développement durable qui respecte les limites planétaires.

Néanmoins, cette vision techno-positiviste de l'IA est aujourd'hui contrebalancée par des analyses de l'impact environnemental, actuel ou potentiel, de cette technologie. On sait que les précédentes révolutions technologiques associées à l'invention de la machine à vapeur ou de l'électricité ont été la source directe ou indirecte d'immenses transforma-
tions sociales et environnementales à l'échelle de la Terre, dont nous prenons pleinement conscience aujourd'hui avec les crises écologiques et environnementales que nous traversons. Forts de notre meilleure compréhension des déterminants de ces crises, il est alors légitime de chercher à anticiper l'ampleur à venir des impacts négatifs de l'IA sur l'environnement afin de les contrer.

## LES PROMESSES DE L'IA

L'IA est à la base une discipline scientifique construite au milieu du XXᵉ siècle sur le projet ambitieux de concevoir les méthodes et algorithmes associés permettant la mise en œuvre de machines informatiques « intelligentes », c'est-à-dire comme le proposait Minsky, « capables de faire des choses qui nécessiteraient de l'intelligence si elles étaient faites par des humains » (Konieczny et Prade, 2020). L'histoire de cette discipline est remplie de vagues successives traduisant enthousiasmes et parfois décceptions de la société quant aux potentialités des technologies qui en découleraient (les réseaux neuronaux, les systèmes experts, l'ingénierie des connaissances, l'apprentissage automatique...).

Les algorithmes issus de l'IA traditionnelle, principalement axée sur les représentations symboliques et le raisonnement à base d'heuristiques, se retrouvent au cœur de nombreux systèmes industriels, que ce soit en phase de conception ou de pilotage (optimisation combinatoire, ordonnancement et planification, diagnostic, plus court chemin dans les graphes, etc.). Toutefois, c'est aujourd'hui le développement et la diffusion extrêmement rapide au sein de la société des techniques d'IA à base d'apprentissage profond et d'IA générative, basées elles sur l'emploi des réseaux de neurones artificiels, qui impressionnent. Cette IA neuronale, qui repose sur l'exploitation massive de données et le calcul intensif, apparaît en effet comme très efficace pour traiter des tâches de reconnaissance et de simulation dans les domaines de l'image et de la vidéo, du son, de la parole et du langage, ainsi que pour des tâches de prédiction (Microsoft Aurora) et de décision (DeepMind AlphaGo). Cette technologie IA, qui pourrait encore profiter dans un futur proche de l'intégration de ses deux courants symbolique et neuronal (Cervoni et al., 2024), laisse alors entrevoir à la société la possibilité de disposer de moyens de calcul et de raisonnement qui nous permettraient de combattre au mieux la crise environnementale actuelle, causée et entretenue par notre mode de développement.

C'est ainsi que des solutions à base d'IA sont actuellement développées et mises en œuvre par les entreprises privées et les pouvoirs publics de nombreux États pour favoriser des activités de production, de distribution ou de services plus respectueuses de l'environnement. Par exemple, grâce aux techniques IA de modélisation, d'optimisation et d'apprentissage, une meilleure connaissance du climat et de meilleures prédictions météorologiques permettent de mieux prédire en temps réel les besoins en énergie des foyers et des industries ainsi que les productions d'énergie renouvelable, informations indispensables pour la bonne gestion des réseaux. Elles permettent également d'optimiser la gestion de l'énergie dans les bâtiments, usines et entrepôts. Plus globalement, les capacités prédictives de l'IA nous permettent de mieux comprendre les tendances, les régularités, les structures des systèmes sociotechniques et environnementaux. Associées aux méthodes d'optimisation et de raisonnement dans l'incertain que développe l'IA, elles permettent de prendre des décisions rationnelles pour une utilisation plus efficace de l'énergie, des matières premières, de l'eau et de l'ensemble des ressources critiques. Ces mêmes capacités prédictives et décisionnelles permettent à l'IA de proposer des solutions pour mieux calculer l'empreinte carbone des produits et activités, concevoir des produits éco-responsables, réduire les pollutions et les émissions de CO₂, en particulier dans le transport et la logistique ou encore en agriculture (Bellon Maurel et al., 2022). Enfin, une dimension également importante est celle de l'utilisation de l'IA dans la surveillance des écosystèmes, pour l'anticipation et la minimisation pour les populations des risques
environnementaux liés aux évènements extrêmes plus fréquents, mais également pour la prévention de la déforestation, la protection de la biodiversité, ou le suivi des impacts des changements climatiques.

# LES IMPACTS NÉGATIFS ATTENDUS

Néanmoins, les espoirs et solutions qu’apporte l’IA pour la transition écologique sont paradoxalement contrebalancés par des impacts négatifs sur l’environnement lui-même. Au niveau mondial, le numérique représente environ 4 % des émissions de gaz à effet de serre (GES), équivalent au secteur de l’aérien, et pour la France, l’Ademe évalue cette part à 4,4 % des GES émis en 2022 (Brilland et al., 2025), soit près de 30 millions de tonnes CO₂e (un peu moins que le secteur des poids lourds). Du fait entre autres de l’avènement de l’IA, l’Ademe prévoit une multiplication par trois de cette quantité de GES en 2050 si aucune mesure n’est prise pour limiter les impacts du numérique.

Les impacts de l'IA, qui contribuent aux impacts environnementaux plus généraux du numérique, se caractérisent par une augmentation forte et rapide, reflétant ainsi les besoins croissants en calcul et ressources informatiques pour collecter les données d'apprentissage, entraîner les modèles d'IA et exécuter les algorithmes de prédiction. Des travaux voient ainsi le jour pour estimer l'empreinte carbone de modèles d'apprentissage profond ; par exemple, plusieurs centaines de kg à plus de 100 tonnes CO₂e pour apprendre les millions de paramètres de certains modèles de langage (Strubell et al., 2020 ; Bouza et al., 2023). Pour 2024, le collectif GreenIT a estimé les émissions de gaz à effet de serre (GES) dues à l'IA, à l'échelle de l'Europe, à plus de 3 millions de tonnes CO₂e (ce qui équivaut à près de 20 milliards de km effectués en voiture thermique).

La complexité croissante des modèles d'apprentissage, la masse de données manipulées et la quantité impressionnante de calculs nécessaires pour déployer ces IA nécessitent de nombreux équipements électroniques toujours plus puissants et plus fréquemment renouvelés. La fabrication de ces équipements a un impact considérable sur l'épuisement des ressources naturelles, en particulier les métaux rares qui sont aussi largement convoités pour le photovoltaïsme, et sur l'émission de GES. Le nombre de centres de données ne cesse également d'augmenter, et les centres existants s'agrandissent, d'où la recommandation dans l'avis d'experts de l'Ademe (Ademe, 2024) d'inscrire tout nouveau centre de données dans l'objectif « Zéro Artificialisation Nette » de la loi Climat et Résilience de 2021. Le renouvellement trop rapide de ces équipements génère également de nombreux déchets électroniques. Le poids de ces derniers est en effet en forte croissance au niveau mondial avec un taux de recyclage encore très faible et des conséquences néfastes sur la santé et la biodiversité à proximité des sites de traitement ou de stockage dues à la pollution de ces sites (Ficher et al., 2023 ; Baldé et al., 2024).

Même si l'efficacité énergétique des micro-processeurs s'améliore d'années en années, la consommation électrique de tous ces équipements numériques augmente drastiquement (Trystram et al., 2021 ; Crawford, 2024), ce qui ajoute une tension pour le partage de la ressource électrique avec les autres secteurs d'activité. Les besoins en eau sont également très importants et interviennent à de multiples niveaux (Bouveret et al., 2024) : refroidissement des centres de données, fabrication des serveurs et équipements, production électrique. De premières études estiment par exemple que la demande mondiale en eau de l'IA en 2027 sera équivalente à la moitié de la demande en eau du Royaume-Uni (Li et al., 2023). Ces forts besoins en eau peuvent ainsi s'avérer critiques en période de forte chaleur et de stress hydrique (Ademe, 2024).

On constate ces derniers mois, une multiplication de rapports, avis et recommandations sur la mise en garde des impacts de l'IA sur l'environnement et la nécessité d'investir rapidement dans le développement d'IA dites « frugales » (Afnor, 2024 ; Tatot et Vermot Desroches, 2024). L'une des principales raisons de l'urgence est la croissance vertigineuse
de l'usage de l'IA par le grand public et dans tous les pans de la société (objets connectés, loisirs, mobilité, etc.). L'époque où l'étape d'apprentissage des modèles, entre autres des grands modèles de langage, dominait largement l'empreinte environnementale de l'IA sur l'étape d'utilisation est révolue. Ainsi, Google a annoncé dans son rapport environnemental 2024 (Google, 2024) que ses émissions de GES ont augmenté de 48 % en 2023 par rapport à 2019 du fait de l'explosion des besoins en IA ce qui compromet leur objectif de réduction de leurs GES ; un problème que rencontrent également ses concurrents Microsoft et Amazon (La Tribune, 2024).

# DISCUSSION

Comme le mentionne le Conseil économique, social et environnemental dans son avis sur l'IA et l'environnement (Tatot et Vermot Desroches, 2024), « l'IA représente une vraie rupture d'impact et d'usage par rapport au domaine plus large du numérique ». Les recommandations du CESE, partagées par de nombreux experts (Green It, 2024), mettent en avant plusieurs axes d'amélioration :

* Une meilleure évaluation de l'empreinte environnementale de l'IA, de la conception à l'utilisation, et pour cela un meilleur accès aux données environnementales en lien avec l'IA, en particulier de la part des entreprises privées. Cela permettra en particulier aux utilisateurs d'orienter leurs choix vers les IA les plus sobres.

* Une orientation de la part de tous les acteurs technologiques de l'IA vers des systèmes plus frugaux, depuis la conception des centres de données jusqu'aux terminaux utilisateurs et aux grands modèles de langage utilisés. En particulier, une intégration systématique de la démarche d'écoconception des nouveaux équipements, en s'appuyant sur la norme (Afnor, 2024).

* Une priorisation de la recherche publique en IA vers le design de systèmes frugaux ou leur application à des questions environnementales, comme l'illustre par exemple le projet SHARP du PEPR IA (https://project.inria.fr/sharp).

Malgré ces recommandations importantes, nous partageons l'avis de nombreux experts qui expriment des doutes sur le fait que le développement d'une telle IA frugale serait suffisant pour en maîtriser l'ensemble des impacts environnementaux négatifs (Trystram et Ménissier, 2024). Tant qu'un usage large d'objets numériques à base d'IA (ordinateurs, smartphones, objets connectés, véhicules autonomes, etc.) sera encouragé dans la société, on peut prévoir que toute avancée à court terme vers une IA plus frugale se traduira à moyen terme, selon un classique « effet rebond », par un accroissement de l'usage de ces objets numériques à base d'IA et de leur impact négatif sur l'environnement, renforçant un mode de vie non soutenable à plus long terme.

Ainsi, au-delà d'une IA plus frugale, nous pensons nécessaire d'aller vers des recommandations fortes pour une plus grande sobriété dans l'usage de l'IA et de tout le numérique qui l'accompagne. Le rapport du CESE évoque cela, en recommandant une responsabilité de l'ensemble des usagers, privés, publics, citoyens via des campagnes d'information sur l'empreinte environnementale de l'IA, pour que tous soient à même d'éviter les surutilisations inutiles.

# RÉFÉRENCES

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