Empreinte environnementale de l’IA : multipliée par 7 d’ici 2030

La consommation électrique mondiale de l’IA pourrait passer de 174 TWh en 2025 à 1 169 TWh en 2030, soit près de sept fois plus en cinq ans. Ce chiffre vient de la deuxième édition de l’étude de l’association Green IT, présentée le 30 septembre 2026 au salon Produrable, à Paris. L’électricité n’est qu’une partie du tableau : l’ensemble des impacts environnementaux et sanitaires suit la même courbe.

Les émissions de gaz à effet de serre associées à l’IA passeraient de 99 à 636 mégatonnes équivalent CO2 entre 2025 et 2030.

Un bilan qui dépasse largement le carbone

Green IT ne s’arrête pas aux émissions. Son analyse du cycle de vie prend en compte la fabrication, l’utilisation et la fin de vie des équipements, à travers seize indicateurs environnementaux et sanitaires. Le réchauffement global compte pour 35 % des impacts, l’eutrophisation des milieux aquatiques pour 24 % et l’épuisement des ressources minérales, métalliques et fossiles pour 19 %. Le périmètre reste volontairement restreint : serveurs et infrastructures des centres de données, sans les smartphones, ordinateurs et réseaux utilisés pour accéder aux services d’IA.

Pour donner une échelle à ces seize indicateurs, l’étude les compare au budget annuel soutenable de l’Union européenne. En 2025, l’IA mondiale en représentait déjà 22 %. En 2030, elle atteindrait 143 %, soit le budget soutenable de 645 millions de personnes, 1,4 fois la population de l’UE.

Les émissions de l’IA représenteraient alors 1,10 % du total mondial, contre 0,18 % aujourd’hui.

Moins de puces que prévu, mais beaucoup plus gourmandes

Le facteur sept surprend, car le parc de machines, lui, ne septuple pas. Fin 2025, quelque 13 millions de processeurs graphiques, ces puces dont Nvidia domine le marché, étaient en service dans les centres de données de la planète. En 2030, ils seraient environ 25 millions, à peine deux fois plus. La différence tient à la course à la puissance entre fabricants : la puissance appelée par chaque GPU passerait d’environ 700 watts en 2025 à plus de 2 000 watts en 2030. Multipliez deux fois plus de puces par trois fois plus de watts, et le compte approche les chiffres de l’étude.

Un serveur haut de gamme, qui plafonne aujourd’hui à 15,6 kilowatts, pourrait en réclamer 55,6.

Les bâtiments suivent le mouvement. La surface totale des datacenters atteindrait 22,5 millions de mètres carrés en 2030, entre 4 et 5 fois plus qu’en 2025, de quoi aligner plus de 3 000 terrains de football. Quant à la puissance installée, elle atteindrait 176 GW, l’équivalent d’environ 196 réacteurs nucléaires de 900 MW.

L’électricité, premier poste de la facture

Dans ce bilan, la fabrication des machines pèse de moins en moins. En 2030, la production d’électricité représenterait 96 % de l’empreinte de l’IA, contre 92 % en 2025. La fabrication des serveurs passerait de 7 % à 4 % de l’empreinte totale. Prolonger la durée de vie du matériel reste utile, mais le levier principal se trouve du côté de la consommation d’énergie et de la façon dont elle est produite.

Les chiffres de l’Agence internationale de l’énergie (AIE) racontent une histoire voisine, avec une ampleur différente. Dans son scénario de base, la consommation des centres de données dans le monde passe de 415 TWh en 2024 à 945 TWh en 2030. C’est un peu plus que la consommation totale d’électricité du Japon, et la demande des centres de données optimisés pour l’IA serait multipliée par plus de quatre. Le 1 169 TWh de Green IT pour la seule IA dépasse même ce que l’AIE attribue à l’ensemble des data centers, cloud et stockage compris, ce qui montre l’écart entre les deux méthodes. L’AIE ajoute que les États-Unis consommeront en 2030 plus d’électricité pour le traitement de données que pour fabriquer l’aluminium, l’acier, le ciment et les produits chimiques réunis.

Une projection, pas un constat

Ces chiffres méritent d’être lus avec leurs réserves. Il s’agit d’une projection fondée sur un scénario de développement des équipements, et non d’une évolution déjà constatée. Le facteur sept ne signifie pas non plus que chaque effet sera multiplié exactement par sept, selon une synthèse de l’étude. Et l’AIE identifie elle-même un scénario de haute efficacité où la consommation croît nettement moins vite.

Green IT, qui milite pour une tech raisonnable, en tire des recommandations assez concrètes : privilégier les usages utiles, les modèles sobres et des règles favorisant une IA frugale. L’association se tourne d’abord vers les pouvoirs publics pour limiter ces impacts, plutôt que vers l’utilisateur final. Pour une entreprise, cela passe par un arbitrage simple : réserver les gros modèles aux tâches qui en ont besoin, et confier le reste à des modèles plus petits.

Reste une donnée à garder en tête : la hausse annoncée des émissions, de 99 à 636 millions de tonnes équivalent CO2, repose à 96 % sur l’électricité. Un réseau électrique plus décarboné ferait donc bouger le résultat davantage que n’importe quelle optimisation logicielle.

Sources : wedemain.fr | dcmag.fr