L’IA générative est partout… mais à quel prix pour la planète ?

Impossible de passer à côté. L’intelligence artificielle générative s’est invitée dans notre quotidien : elle rédige, traduit, répond, imagine… souvent même sans que l’on s’en rende compte. Une technologie impressionnante, oui, mais pas sans conséquence sur l’environnement.

L’empreinte écologique de l’IA générative

Difficile d’avoir des chiffres précis, tant les technologies évoluent vite. Pourtant, certains indicateurs sont déjà parlants. Les derniers rapports environnementaux de Google et Microsoft montrent clairement une hausse importante de leurs émissions de CO₂. Depuis 2019, les émissions de Google ont grimpé de 48 %, et celles de Microsoft ont bondi de 30 % depuis 2020. En cause, la montée en puissance de l’IA qui nécessite des centres de données géants et très gourmands en électricité et en ressources.

En coulisses, l’entraînement des modèles repose sur du matériel ultra-performant (et énergivore), sans oublier la consommation d’eau nécessaire pour refroidir les serveurs. Même l’utilisation au quotidien – comme poser une simple question à une IA – demande des calculs complexes qui mobilisent beaucoup d’énergie. Plus le modèle est puissant, plus chaque réponse consomme. Et on ne parle même pas encore des images ou vidéos générées par IA, qui explosent littéralement la facture énergétique.

Lire Aussi : Pourquoi et comment désactiver les aperçus IA de Google

Des alternatives plus sobres existent

Réduire l’usage de l’IA générative ne veut pas dire revenir à l’âge de pierre. Il s’agit surtout de faire les bons choix selon les besoins :

1. Pour une simple recherche (capitale d’un pays, définition, info de base…), mieux vaut utiliser un moteur de recherche classique ou Wikipédia. C’est plus rapide, moins énergivore, et souvent plus précis.
2. Besoin d’un outil spécialisé ? Pour une traduction, préférez DeepL ou un dictionnaire en ligne comme WordReference. Pour corriger un texte, utilisez un correcteur dédié. Ces outils sont plus efficaces pour des tâches précises et consomment beaucoup moins que les IA généralistes.
3. Images, vidéos, etc. : à utiliser avec parcimonie. Générer un visuel via l’IA est très coûteux en énergie. Mieux vaut piocher dans des banques d’images libres de droits si possible.

À savoir : selon la revue Joule, la consommation d’électricité liée à l’IA pourrait atteindre 135 TWh d’ici 2027. Soit l’équivalent de la production de 22 réacteurs nucléaires.

Des enjeux encore flous… mais majeurs

L’IA générative repose sur des milliards de données récupérées en ligne. Le problème, c’est qu’on ne sait pas toujours d’où viennent ces données. Et ça pose deux grandes questions :

• Les droits d’auteur : beaucoup de contenus (textes, images, musiques) utilisés pour l’entraînement sont protégés. Et souvent, les créateurs n’ont jamais donné leur accord.
• La vie privée : certaines entreprises collectent d’énormes volumes de données personnelles. Parfois même à travers leurs services comme Microsoft 365, qui récupère, par défaut, le contenu produit par les utilisateurs pour l’utiliser ensuite dans ses modèles d’IA.

Lire Aussi : Les compagnons IA et les enfants : un danger bien réel à ne pas sous-estimer

Autre phénomène inquiétant : plus les IA produisent du contenu, plus elles polluent le web avec des textes générés automatiquement. Et comme ces mêmes données serviront à entraîner les IA de demain, on entre dans un cercle vicieux.