L’intelligence artificielle face au défi environnemental : quels enjeux pour les organisations ?
Pauline Denis, ingénieure de recherche du programme numérique au Shift Project
Pauline Denis est spécialiste des enjeux environnementaux du numérique et travaille notamment sur les impacts de l’intelligence artificielle et les leviers permettant de concilier innovation technologique et soutenabilité. À l’occasion de cette interview, elle revient sur les principaux enjeux liés à l’IA et partage ses analyses et pistes de réflexion.
Pour commencer, pouvez-vous nous rappeler votre rôle au sein du Shift Project et les objectifs du programme numérique ?
Je suis ingénieure de recherche au programme numérique du Shift Project, détachée dans un laboratoire de l’université de Grenoble (ISTerre, UGA).
Le programme numérique du Shift Project mène et documente depuis plusieurs années une réflexion sur les pratiques et actions permettant de limiter les impacts environnementaux directs et indirects du numérique, tout en préservant les effets positifs des leviers qu’il peut générer en matière de transition écologique.
Le numérique est un secteur non négligeable : il représentait déjà 3 à 4 % des émissions mondiales en 2020 (The Shift Project, 2021), soit du même ordre que l’intégralité des poids lourds dans le monde (IEA, 2021) et avec une augmentation de 6 % par an en moyenne de cette empreinte. À l’échelle française, il représentait 4,4 % de l’empreinte carbone du pays en 2022 (ADEME, 2025).
Dans notre dernière publication, le rapport intitulé « Intelligence artificielle, données, calculs : quelles infrastructures dans un monde décarboné ? », nous nous sommes intéressés à la façon dont le déploiement généralisé de l’IA infléchit ces dynamiques déjà insoutenables. Le rapport éclaire les pistes à suivre pour réorienter vers la soutenabilité énergie-carbone nos choix technologiques, qui sont de véritables choix politiques, économiques et stratégiques.
Lors de l’émission du Lab de la Sécurité sociale du 24 mars dernier, vous avez souligné que l’intelligence artificielle n’était pas immatérielle et qu’elle avait des impacts environnementaux bien réels. Quels sont aujourd’hui l’état des connaissances et les principales tendances en matière d’IA ?
Sur le plan énergétique, les chiffres montrent une accélération extrêmement forte de la consommation électrique liée aux centres de données. À l’échelle mondiale, on est passé d’environ 165 TWh en 2014 à 430 TWh en 2024 sans compter les cryptomonnaies qui représentent environ 170 TWh supplémentaires. Si on les ajoute on atteint déjà 600 TWh au total en 2024. Les projections sont encore plus frappantes : la consommation pourrait doubler pour atteindre entre 1 250 et 1 500 TWh en 2030, puis quadrupler pour atteindre entre 2 250 et 3 100 TWh en 2035.
En Europe, la tendance est similaire. La consommation des centres de données était d’environ 100 TWh en 2023. Elle pourrait doubler entre 2023 et 2030, et tripler d’ici 2035. En France, on est autour de 10 TWh en 2025, mais la trajectoire est elle aussi très dynamique : la consommation pourrait quadrupler d’ici à 2035.
Ce qui est important, c’est que cette croissance n’est pas homogène. L’IA joue un rôle central dans cette dynamique. En 2024, elle représentait encore moins de 100 TWh, soit 12 à 15 % de la consommation mondiale des centres de données. Mais cette part augmente très rapidement : elle pourrait représenter un tiers en 2030 puis 45 % en 2035. Autrement dit, l’IA, et en particulier l’IA générative, devient l’un des principaux moteurs de croissance de la demande électrique du secteur. La dernière étude de Gartner estime que les serveurs optimisés pour l'IA représenteront 31 % de la consommation électrique des centres de données en 2026.
Trois grands usages concentrent l’essentiel de la consommation. Les usages traditionnels des centres de données, y compris l’IA non générative, augmenteraient d’environ 8 % par an entre 2023 et 2035. Les cryptomonnaies progresseraient d’environ 15 % par an, avec le Bitcoin qui représente à lui seul environ 80 % de cette consommation. Mais la croissance la plus rapide reste celle de l’IA générative, avec un rythme proche de 30 % par an. C’est cette dynamique qui change l’ordre de grandeur du problème.
« Si rien ne change d’ici 2030, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données seront trois fois plus contributives au dérèglement climatique qu’aujourd’hui. »
Sur le plan climatique, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données atteignaient déjà 230 MtCO₂e en 2024. Elles augmentent aujourd’hui d’environ 9 % par an, alors qu’il faudrait au contraire les réduire d’environ 5 % par an pour s’inscrire dans une trajectoire compatible avec la neutralité carbone en 2050. Si rien ne change, ces émissions pourraient atteindre entre 630 et 950 MtCO₂e dès 2030 : la filière des centres de données serait trois fois plus contributive au dérèglement climatique qu’aujourd’hui ! Pour donner un ordre de grandeur, cela représenterait jusqu’à deux fois les émissions annuelles totales de la France.
Quels sont les principaux impacts du déploiement actuel et à venir des infrastructures permettant les usages du numérique ?
Au niveau national, on a identifié quatre principaux enjeux.
Le premier est énergétique.
À court terme, le problème tient à la monopolisation par les centres de données de la puissance de raccordement. L’explosion des demandes de raccordement par les opérateurs de centres de données a saturé la file d’attente de RTE et induit déjà aujourd’hui le risque que la puissance de raccordement soit préemptée par les centres de données au détriment d’autres secteurs.
À moyen et long terme, des conflits d’usages sur l’électricité bas-carbone sont également à envisager. Cette électricité sera nécessaire pour décarboner des secteurs dont la transition ne peut passer que par l’électrification. Si une part croissante de cette ressource est captée par les centres de données, cela pose une question d’arbitrage.
Le deuxième enjeu est climatique.
Du fait de la saturation des réseaux électriques, certains opérateurs de centres de données ont recours à des capacités thermiques hors réseau. On l’observe depuis un moment aux États-Unis, mais on a vu également un premier projet de ce type validé en Irlande. Le risque existe également en France, dans la mesure où GRDF se voit demander par des opérateurs de centres de données d’explorer des solutions de raccordement au réseau gazier.
Le risque, c’est qu’en cas de saturation du réseau électrique, le développement des centres de données entraîne le recours à des solutions thermiques fossiles, qui viendraient alourdir leur empreinte climatique et menacer les objectifs de décarbonation.
Le troisième enjeu est politique et réglementaire.
Il existe des avancées louables, comme l’intégration du secteur numérique et de la filière des centres de données dans le projet de troisième Stratégie nationale bas-carbone (SNBC 3). Mais le contexte politique porte aussi des mesures antagonistes. D’un côté, on reconnaît la nécessité d’encadrer l’impact énergétique et climatique du numérique. De l’autre, on multiplie les incitations au déploiement indifférencié : raccourcissement des temps de raccordement avec la procédure Fast Track, exonération potentielle d’études d’impact pour les plus gros projets via le label de « projet d'intérêt national majeur » (PINM) ou encore le projet de décret de “simplification” du contentieux administratif.
Le quatrième enjeu concerne la gestion et l’accaparement des ressources, en particulier la ressource foncière.
Les centres de données sont des bâtiments qui nécessitent de la surface au sol. Les annonces actuelles de l’ordre du gigawatt, les dernières datant de Choose France, représentent des projets qui peuvent se chiffrer autour de la centaine d’hectares. Cela pose un enjeu très concret d’artificialisation, de localisation, de concurrence avec d’autres usages du foncier, mais aussi d’acceptabilité locale.
Là encore, la question n’est pas seulement technique. Elle est politique : quelle place veut-on donner à ces infrastructures dans les territoires, au détriment ou en complément de quels autres usages, et sous quelles conditions ?
Au Shift Project, vous travaillez sur des leviers d’action concrets pour un numérique plus responsable. Quels leviers vous semblent prioritaires spécifiquement en matière d’IA : gouvernance, choix technologiques, usages, formation des équipes, ou autres ?
Alors face à ce constat, il existe des leviers pour infléchir cette dynamique.
D’abord, nous appelons à renforcer l’anticipation et la planification de la demande d’électricité venant des centres de données, au niveau national comme territorial. Il faut être capable d’anticiper ce que ces infrastructures vont représenter pour le réseau électrique, pour les objectifs de décarbonation, et pour les autres secteurs qui auront eux aussi besoin d’électricité bas-carbone. Et c’est un travail en cours du côté des prospectivistes de RTE notamment.
Par ailleurs, la conduite d’études d’impact est essentielle car elles constituent un outil indispensable pour rendre visibles les arbitrages que ces infrastructures impliquent. Dans le cas de Campus IA, à Fouju, la consultation organisée par la Commission nationale du débat public a permis à tous les acteurs d’avoir accès à l’avis de la Mission régionale d'autorité environnementale (MRAe), par exemple.
Mais pour que ces études soient pertinentes, il faut créer les conditions de transparence nécessaires. Les enjeux énergie-climat actuels sont complexes, techniques, et nécessitent des diagnostics fondés sur des données de qualité. Or le manque de transparence des acteurs de la filière, et parfois leur non-respect de la réglementation en cours (directive efficacité énergétique de la Commission européenne), n’aident pas.
La question du rapatriement de nos usages sur le territoire (dans des centres de données hébergés sur le territoire) se pose. L’enjeu ne peut pas être simplement d’attirer indistinctement toutes les infrastructures possibles, ni de faire de la France une terre d’accueil pour n’importe quel projet.
Au niveau national en particulier, la numérisation est un sujet éminemment sociétal. Nous appelons donc à l’animation d’un débat citoyen informé. Les choix qui sont faits aujourd’hui sur les infrastructures numériques engagent nos trajectoires énergétiques, industrielles, territoriales et climatiques pour les décennies à venir. En d’autres termes, il faut reconnaître la dimension politique (au sens étymologique du terme) du numérique et de ses choix technologiques, et le soumettre à des débats démocratiques.
Nous appelons également à une planification nationale, via l’intégration de la filière centres de données et du secteur numérique dans la SNBC 3, et à une planification territoriale.
Enfin, toutes ces recommandations sont aujourd’hui antagonistes avec la volonté politique actuelle, qui reste largement orientée vers l’accélération du déploiement, la simplification des procédures et l’attractivité économique. Nous appelons donc à un alignement de cette volonté politique avec les objectifs climatiques fixés dans la loi, notamment via la SNBC.
L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une technologie porteuse de gains d’efficacité et d’innovation. Peut‑on concilier ces promesses avec les enjeux de sobriété et de soutenabilité numérique ?
Il faut distinguer très clairement les différents types d’IA.
L’IA générative généraliste et multimodale, fondée sur de grands modèles de langage et déployée à un rythme très rapide sous l’impulsion des grandes entreprises technologiques américaines, est celle qui consomme le plus d’énergie, le plus de ressources matérielles et le plus de moyens financiers. Or ce n’est pas cette IA-là qui décarbone.
Dans l’immense majorité des cas d’usage où une solution d’IA peut présenter un impact environnemental net positif, il s’agit en réalité d’IA spécialisées, souvent non génératives. Ce sont des systèmes conçus pour une tâche précise, dans un contexte donné, avec une finalité environnementale explicite.
« Il faut rester très prudent quant au pouvoir réel de décarbonation du numérique, et de l’IA en particulier. »
Il faut donc rester très prudent quant au pouvoir réel de décarbonation du numérique, et de l’IA en particulier. Les études qui ne proviennent pas directement des industriels du secteur montrent que les cas d’usage pertinents sont limités, que les gains environnementaux sont modestes, souvent de l’ordre de quelques %, et qu’ils dépendent fortement du contexte. Il n’y a donc pas de généralisation possible. On ne trouvera pas dans l’IA la solution qui permettrait, à elle seule, de diviser par deux nos émissions de gaz à effet de serre.
Le numérique, jusqu’ici, n’a pas apporté de bénéfice net global du point de vue environnemental, et l’IA ne fera vraisemblablement pas exception si elle est déployée dans les conditions actuelles. Au contraire, le numérique et l’IA tendent à catalyser une économie qui demeure très largement carbonée : ils accélèrent des chaînes de production, des usages, des modèles économiques et des volumes de consommation qui ne sont pas eux-mêmes alignés avec les limites planétaires.
Selon vous, quelles sont les étapes clés pour développer une IA frugale au sein d’une organisation ?
Premièrement, il faut rappeler que la dynamique actuelle est portée par l’offre, et pas seulement par la demande. Autrement dit, certes la demande explose : les usages numériques augmentent, mais l’offre précède très largement cette demande.
Deuxièmement, si l’on veut développer une IA frugale dans une organisation, il existe déjà un référentiel intéressant : « l’AFNOR SPEC 2314 », une méthodologie permettant de mesurer et réduire l’impact environnemental de l’IA.
Pour concevoir un service d’IA frugale, ce cadre implique d’abord de démontrer la nécessité réelle de recourir à un système d’IA. C’est un point essentiel : la première question n’est pas “quel modèle utiliser ?”, mais “a-t-on réellement besoin d’IA ?”. Si le besoin est avéré, il faut ensuite envisager les solutions possibles, avec IA ou sans IA, les comparer, puis identifier la solution la plus pertinente.
L’AFNOR SPEC invite aussi à adopter de bonnes pratiques de conception et de déploiement, afin de rester dans les limites planétaires. Cela veut dire que la performance technique ne peut pas être le seul critère de décision. Il faut intégrer les consommations d’énergie, les ressources matérielles, les effets rebond, les usages induits, mais aussi les bénéfices environnementaux réellement attendus.
L’étape suivante, tout aussi indispensable, consiste à mettre en place un référentiel de mesure, de contrôle et de décision. L’objectif est de s’assurer que les bénéfices attendus du système sont bien toujours présents dans le temps. Une IA peut être pertinente au moment où elle est déployée, puis cesser de l’être si les usages dérivent, si les volumes explosent, si les gains ne sont pas au rendez-vous, ou si les coûts environnementaux deviennent trop élevés.
« Une IA frugale est une IA dont la nécessité est démontrée, les impacts mesurés et dont l’arrêt reste possible. »
Il faut enfin envisager explicitement la possibilité d’arrêter le système. Une IA frugale est une IA dont la nécessité est démontrée, les impacts mesurés, les bénéfices vérifiés, et dont l’arrêt reste possible si elle ne respecte plus les conditions qui avaient justifié son déploiement.
Nous avons évoqué les principaux impacts, évolutions et leviers du secteur numérique. Pour conclure, quels sont les verrous qui subsistent et qui nécessitent encore d’être levés ?
La question des verrous sera traitée dans le cadre du prochain projet de l’équipe numérique du Shift. Je ne peux donc pas entrer ici dans le détail de ces verrous, mais ce que nous pouvons déjà dire, c’est qu’un numérique compatible avec un monde bas-carbone n’aura pas les mêmes rythmes de déploiement, pas les mêmes priorités d’usage, et pas les mêmes rapports aux infrastructures que le numérique actuel.
Aujourd’hui, le numérique se déploie très largement par défaut, au rythme de l’offre technologique, des investissements privés et des stratégies industrielles des grands acteurs. Dans un monde bas-carbone, cette logique ne peut pas rester inchangée.
« Le numérique aura évidemment une place dans un monde bas-carbone (…) mais cette place devra être construite et réfléchie, plutôt qu’imposée par défaut. »
Le numérique aura évidemment une place dans un monde bas-carbone. Il ne s’agit pas de dire l’inverse. Mais cette place devra être construite et réfléchie, plutôt qu’imposée par défaut, voire par prédation.
Il faut au contraire remettre de la délibération, de la planification et des critères de soutenabilité dans les choix numériques.