Impact environnemental de l’IA : quels risques pour les entreprises et comment les limiter ?
L’intelligence artificielle transforme le fonctionnement des entreprises. Automatisation des tâches, analyse de données, génération de contenus ou assistance à la décision : ses applications se multiplient et offrent de nouvelles perspectives de productivité.
Mais qu’en est-il de l’impact environnemental de l’intelligence artificielle ?
Consommation d’électricité, émissions de gaz à effet de serre, utilisation de ressources naturelles ou pression sur les infrastructures numériques : le développement de l’IA entraîne des conséquences environnementales importantes.
Selon une étude de l’association Green IT, les impacts environnementaux de l’IA pourraient être multipliés par 6 à 7 entre 2025 et 2030 à l’échelle mondiale, si les tendances actuelles se poursuivent.
Pourquoi l’intelligence artificielle représente-t-elle un enjeu environnemental ?
L’intelligence artificielle repose sur des infrastructures numériques importantes, notamment des centres de données capables de traiter et de stocker d’immenses volumes d’informations.
Chaque utilisation mobilise des ressources informatiques. Certaines tâches, comme la génération de texte, nécessitent relativement peu d’énergie. D’autres, notamment la création de vidéos ou les systèmes d’IA capables d’enchaîner plusieurs opérations complexes, demandent une puissance de calcul beaucoup plus élevée.
Le principal problème ne réside donc pas uniquement dans la consommation d’une requête, mais dans la multiplication des usages et le développement des infrastructures nécessaires à leur fonctionnement.
Une consommation électrique en forte augmentation
Selon les projections de l’Agence internationale de l’énergie, la consommation électrique mondiale des centres de données pourrait presque doubler entre 2025 et 2030, passant d’environ 485 TWh à près de 950 TWh.
En France, les data centers consomment actuellement environ 10 TWh par an, soit près de 2 % de la consommation électrique nationale, selon les données de RTE. Cette consommation pourrait atteindre 15 à 20 TWh en 2030, puis 23 à 28 TWh en 2035.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Quels sont les principaux impacts environnementaux de l’intelligence artificielle ?
L’impact environnemental de l’IA ne se limite pas à l’électricité consommée. Il concerne également le climat, les ressources naturelles, les écosystèmes aquatiques et la qualité de l’air.
On distingue 4 grandes catégories d’impacts liés à la fabrication et au fonctionnement des serveurs d’intelligence artificielle.
Les émissions de gaz à effet de serre
Le réchauffement climatique représente 35 % des impacts environnementaux étudiés.
La consommation électrique des data centers contribue à ces émissions, notamment lorsque l’électricité utilisée provient d’énergies fossiles.
Selon l’association Green IT, les émissions mondiales associées à l’IA pourraient passer de 99 millions de tonnes équivalent CO₂ en 2025 à 636 millions de tonnes en 2030, selon les hypothèses retenues.
Ces projections montrent l’importance d’intégrer l’empreinte carbone des outils numériques dans les stratégies environnementales des entreprises.
La perturbation des milieux aquatiques
L’étude identifie également l’eutrophisation des milieux aquatiques comme un impact important, représentant 23 % des impacts environnementaux étudiés.
L’eutrophisation correspond à un déséquilibre des écosystèmes aquatiques, pouvant notamment résulter d’un apport excessif en nutriments.
L’épuisement des ressources naturelles
La fabrication des serveurs et processeurs nécessaires au fonctionnement de l’IA mobilise des ressources minérales, métalliques et fossiles.
L’épuisement de ces ressources représente 19 % des impacts étudiés.
Selon les hypothèses de l’association Green IT, le nombre de serveurs dédiés à l’intelligence artificielle pourrait passer de 13 millions en 2025 à 25 millions en 2030.
Les émissions de particules fines
Enfin, les émissions de particules fines représentent 15 % des impacts environnementaux étudiés.
Ces émissions peuvent affecter la qualité de l’air et la santé humaine. Elles illustrent la diversité des conséquences associées à la fabrication et à l’exploitation des infrastructures d’intelligence artificielle.
Il convient toutefois de préciser que l’étude porte principalement sur les serveurs d’IA et leur fonctionnement dans les data centers. Les impacts liés aux réseaux de télécommunication et aux équipements des utilisateurs ne sont pas intégrés dans ce périmètre.
Pourquoi les progrès technologiques ne suffisent-ils pas à réduire l’empreinte environnementale de l’IA ?
L’un des paradoxes de l’intelligence artificielle réside dans l’amélioration constante de son efficacité énergétique. Les modèles deviennent plus performants et certaines opérations nécessitent progressivement moins d’énergie. Pourtant, la consommation globale des infrastructures numériques continue d’augmenter.
L’effet rebond : une consommation qui augmente malgré les progrès
Lorsqu’une technologie devient plus efficace, moins coûteuse et plus accessible, son utilisation peut se généraliser.
Les économies réalisées à l’échelle d’une opération peuvent alors être compensées par la multiplication des usages.
Selon les chiffres de l’AIE, la demande d’électricité de l’ensemble des centres de données mondiaux a progressé de 17 % en 2025.
Pour les infrastructures spécifiquement dédiées à l’intelligence artificielle, cette augmentation atteint 50 % sur la même période.
Autrement dit, une IA plus efficace ne signifie pas nécessairement une réduction de son empreinte environnementale globale.
Des usages numériques de plus en plus complexes
Tous les usages de l’IA ne présentent pas le même niveau de consommation.
Une requête textuelle simple peut mobiliser relativement peu de ressources. À l’inverse, la génération vidéo, certains raisonnements complexes ou les systèmes d’IA agentique peuvent nécessiter des capacités de calcul beaucoup plus importantes.
Pour les entreprises, cette différence souligne l’intérêt de choisir des outils adaptés aux besoins réels, plutôt que de privilégier systématiquement les technologies les plus puissantes.
Quels enjeux pour les entreprises et leur stratégie RSE ?
L’intelligence artificielle représente un levier de transformation pour les entreprises, mais son déploiement doit aussi être étudié au regard de ses impacts environnementaux.
Pour les dirigeants, il est important de concilier performance économique, innovation et responsabilité sociétale.
FAQ : les risques environnementaux de l’intelligence artificielle
Pourquoi l’IA représente-t-elle un risque environnemental ?
L’intelligence artificielle nécessite des infrastructures informatiques importantes, dont la fabrication et le fonctionnement mobilisent de l’énergie et des ressources naturelles. Elle génère également des émissions de gaz à effet de serre et d’autres impacts environnementaux.
Qu’est-ce que l’IA frugale ?
L’IA frugale consiste à utiliser des modèles et des ressources informatiques adaptés aux besoins réels, afin de limiter les consommations inutiles tout en conservant les performances nécessaires.
Comment réduire l’impact environnemental de l’IA en entreprise ?
Une entreprise peut réduire les usages non essentiels, privilégier des outils adaptés, s’informer sur les infrastructures de ses prestataires et sensibiliser ses collaborateurs à la sobriété numérique.
Peut-on concilier intelligence artificielle et RSE ?
Oui. L’intelligence artificielle peut être intégrée à une démarche RSE, à condition d’évaluer son utilité, de prendre en compte ses impacts et d’encourager des pratiques numériques plus sobres.
Comment Neobee peut vous accompagner ?
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