Combien d’énergie consomme vraiment l’IA ? La réponse en infographies

La consommation d’énergie et l’impact climatique de l’intelligence artificielle sont un des grands secrets de l’industrie du numérique. Aucun des grands fabricants ne communique de données détaillées et actualisées sur l’électricité nécessaire pour faire tourner les serveurs dédiés à leurs différents modèles d’intelligence artificielle générative (IAg).

Les trois-quarts des modèles d’IAg ne font l’objet d’aucune information environnementale, regrette également l’Autorité de régulation des communications électroniques (Arcep) dans un rapport paru fin mai 2026. Si bien qu’il est impossible de connaître avec certitude la consommation d’une requête sur Chat GPT, par exemple.

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Plusieurs estimations ont néanmoins été conduites par des universitaires indépendants. Cinq chercheurs des universités de Rhode Island (États-Unis) et de Tunis (Tunisie) tiennent à jour une estimation détaillée, en fonction des modèles et des types de requêtes en se fondant notamment sur la consommation électrique des puces utilisées et sur les performances des applications. Une méthode qu’ils proposent d’utiliser comme un nouveau standard mondial pour la traçabilité et le contrôle de l’impact environnemental des IAg.

Leurs résultats montrent une grande diversité de consommation selon les modèles, qui ne sont pas paramétrés et entraînés de la même manière. Ils montrent également que l’intelligence artificielle consomme beaucoup plus d’électricité que les recherches internet classiques.

Poser une simple question à Chat GPT-4, le modèle d’IAg le plus connu dans le monde, avec environ 300 mots de texte en comptant la question et la réponse [1]consomme donc 40 % plus d’électricité qu’une simple recherche Google. Et ce ratio grimpe à 67 fois plus pour le modèle chinois Deepseek.

Pour offrir aux IAg la capacité de calcul dont elles ont besoin, des centres de données de plus en plus grands s’installent partout. « On est sur des consommations qui sont astronomiques et une croissance exponentielle des demandes », souligne Yohann Riffard, directeur commercial d’Etap France, une entreprise qui accompagne les projets de data center, lors d’une conférence de presse le 28 mai à Paris.

L’entreprise estime que la puissance demandée par les centres de données devrait grimper à 4 GW en 2035, et même à 6,5 GW en 2040, soit la puissance de 7 réacteurs nucléaires. Le seul centre de données Campus IA, prévu en Seine-et-Marne (à Fouju), demande une capacité électrique équivalente à celle de l’EPR de Flamanville.

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Si les centres de données étaient un pays, ils seraient classés au même rang que la France en matière de consommation électrique (11^e mondial), estime l’institut de l’ONU pour l’eau, l’environnement et la santé dans un rapport paru mercredi 3 juin.

Quels problèmes posent ces consommations électriques en France, pays où l’électricité est largement « décarbonée » du fait de la production nucléaire ? L’urgence climatique appelle à un virage à 180 ° des régimes énergétiques, dans le monde entier. L’industrie lourde doit se passer d’énergie fossile ; les transports doivent se convertir à l’électrique ; le chauffage des bâtiments doit renoncer au gaz. Cet effort colossal, qui a toutes les peines du monde à démarrer, risque d’être encore retardé, voire annulé, si l’électricité disponible doit être confisquée par les centres de données où turbinent les IAg.

Chaque conversation émet plusieurs grammes de CO₂

Dans d’autres pays, la production d’électricité nécessite de brûler des énergies fossiles. C’est le cas en particulier aux États-Unis, qui abritent 5 427 centres de données, soit dix fois plus que n’importe quel autre pays, selon l’université de Stanford (États-Unis).

C’est dans ces data centers outre-Atlantique que les IAg que nous utilisons en France ont été entraînées, pendant de longs mois, en ingurgitant des montagnes de données pour pouvoir ensuite produire des réponses « intelligentes » à nos requêtes. Ce n’est qu’une fois terminée cette phase d’entraînement que les IAg utilisent des centres de données plus proches de leurs usagers, afin de pouvoir répondre plus rapidement aux requêtes.

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Dans le monde, les besoins en électricité des centres de données nécessaires à l’IAg ont mis un brutal coup d’arrêt aux plans de sortie des énergies fossiles. Près de 70 % des centrales à charbon qui devaient cesser leurs activités sont finalement restées en service en 2025, selon l’ONG Global Energy Monitor, qui prévoit une hausse de 3,5 % de la production de charbon à l’échelle planétaire.

Dans leurs estimations de ce que consomme le fonctionnement des IAg hors phase d’entraînement, basées sur une échelle mondiale, les cinq chercheurs calculent qu’une requête moyenne (une petite conversation d’environ 750 mots, question et réponse comprises [2]) correspond à plusieurs grammes de CO₂ émis dans l’atmosphère.

À l’échelle planétaire, la seule IA pourrait émettre en 2030 autant de CO₂ dans l’atmosphère que le Royaume-Uni en 2024 (400 millions de tonnes de CO₂e), selon l’ONU.

La massification annule les gains d’efficacité

Au regard des déclarations d’Open AI, qui développe Chat GPT, le nombre de requêtes quotidiennes de l’IAg a été estimé à 700 millions par les chercheurs. Paradoxalement, alors que Chat GPT fait figure de modèle peu énergivore en comparaison avec d’autres intelligences artificielles, c’est donc son utilisation à grande échelle qui alourdit considérablement son impact environnemental.

C’est également vrai en ce qui concerne ses besoins en eau, pour refroidir les serveurs. Les cinq chercheurs les ont estimés en soustrayant l’eau recyclée dans les centres de données, pour ne quantifier que l’eau évaporée, définitivement retirée des écosystèmes locaux. Il faut par ailleurs noter que la consommation en eau varie fortement selon les techniques utilisées pour refroidir les serveurs et les lieux d’implantation des centres de données.

Cette étude des universités de Rhode Island et Tunis reste également partielle parce qu’elle se concentre sur la génération de textes. Or, l’IAg permet des usages nouveaux, comme la génération d’images, de sons ou de vidéos, qui sont particulièrement énergivores. Ce sont ces ruptures dans nos habitudes qui font déraper la consommation énergétique des IAg, en comparaison avec nos habitudes numériques antérieures.

La génération d’images par une IAg consomme ainsi dix fois plus que la génération de textes ; selon une étude de 2024 [3].

Doublement de la consommation électrique en six ans

Cette massification et cette modification des usages alimentent un « paradoxe croissant », selon les auteurs de l’étude : « À mesure que l’efficacité par tâche s’améliore, l’utilisation totale de l’IA augmente bien plus rapidement, amplifiant la consommation nette de ressources. »

Les puces de pointe — coûteuses en métaux critiques et dont l’obsolescence risque d’être atteinte après à peine trois ans d’utilisation — offrent environ dix fois plus de puissance de calcul par watt que celles disponibles il y a dix ans, mais les besoins sont tels que la puissance totale nécessaire pour les faire tourner ne cesse d’augmenter.

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la consommation d’électricité mondiale des centres de données pourrait doubler entre 2024 et 2030. Un rythme insoutenable… Sauf à recourir massivement à des énergies fossiles. Au bout du compte, « les seuils de durabilité » risquent d’être dépassés en dépit des progrès de sobriété des constructeurs, soulignent les auteurs de l’étude.