Green IT alerte sur l’empreinte de l’intelligence artificielle d’ici 2030

TThéa

L’étude publiée mercredi par Green IT compare les impacts environnementaux et sanitaires de l’intelligence artificielle dans le monde en 2025 et en 2030, d’après Le Monde. Présentée à Produrable Paris 2026, elle estime que l’empreinte globale de l’IA pourrait être multipliée par 7 d’ici la fin de la décennie. Il s’agit d’une projection, pas d’un bilan de dommages déjà constatés. L’association relie notamment cette hausse à la construction et au fonctionnement des centres de données, ces bâtiments qui abritent les serveurs nécessaires aux services d’IA. L’alerte ne se limite donc pas à l’électricité consommée lorsqu’un modèle répond à une demande : elle concerne aussi l’infrastructure matérielle qui rend ces usages possibles. Green IT examine plusieurs pressions différentes, dont les émissions de gaz à effet de serre, les atteintes aux milieux aquatiques, l’utilisation de ressources et certains effets sanitaires. L’étude cherche ainsi à montrer comment l’essor de l’intelligence artificielle se traduit en besoins matériels et en impacts qui peuvent apparaître à différentes étapes. Son estimation générale attire l’attention, mais elle ne signifie pas que chaque usage individuel aurait exactement le même coût. Les résultats portent sur l’ensemble du secteur étudié à l’échelle mondiale, avec des projections qui dépendent de l’évolution des infrastructures et de leur fonctionnement.

TThéa

Green IT s’appuie sur une analyse du cycle de vie des centres de données, explique Le Temps. L’approche suit les équipements depuis leur fabrication jusqu’à leur démantèlement, en passant par le transport, l’assemblage et leur fonctionnement. Elle prend donc en compte les matières premières et l’énergie mobilisées avant même que les serveurs accueillent des modèles ou traitent des demandes. Puis elle considère les ressources nécessaires à leur activité courante. Ce regard par étapes est important, parce qu’un centre de données ne se résume pas à sa consommation électrique pendant son exploitation. Il faut aussi fabriquer et acheminer les équipements qui le composent, puis gérer leur fin de vie. Green IT attribue une part importante des impacts à la production de l’électricité consommée par ces infrastructures, notamment dans les pays où l’électricité est produite avec des sources plus carbonées. Cela signifie que l’effet climatique associé à une consommation dépend aussi de la manière dont le courant est produit. L’étude évoque plusieurs catégories d’impact et ne les ramène pas à une seule mesure. Une analyse de cycle de vie permet de les examiner sur les différentes étapes, mais les résultats restent des estimations dépendant des hypothèses et des projections retenues. Le message est donc plus large qu’un simple appel à éteindre des serveurs : la conception des équipements, leur durée d’usage, leur approvisionnement électrique et leur fin de vie entrent tous dans le périmètre considéré.

TThéa

Les projections de Green IT donnent une idée de l’ampleur matérielle attendue, d’après Franceinfo. À l’échelle mondiale, la surface totale des centres de données passerait de 3,5 millions de mètres carrés en 2025 à 22,5 millions en 2030. C’est entre 4 et 5 fois plus, et non 7 fois plus : le facteur 7 porte sur l’empreinte globale estimée de l’intelligence artificielle, pas sur la surface des bâtiments. Ces chiffres concernent les centres de données dédiés à l’IA dans le périmètre de l’étude. Ils donnent une mesure physique de la croissance des infrastructures, mais ne disent pas à eux seuls combien de centres seront construits dans chaque pays, ni leur taille respective. L’association souligne aussi que l’électricité nécessaire à leur fonctionnement pèse dans les impacts, et que les conséquences peuvent varier selon la production électrique locale. L’implantation et l’alimentation des centres comptent donc autant que leur surface pour comprendre leur empreinte. Pour les publics qui utilisent des outils d’IA, cette infrastructure est largement invisible : une requête peut être formulée sur un appareil courant, tandis que les calculs reposent sur des serveurs installés dans des centres de données. Le rapport déplace ainsi l’attention vers les équipements collectifs derrière les services numériques. Il ne fournit pas ici une mesure individuelle par requête, mais compare des impacts mondiaux entre 2 années de référence, 2025 et 2030. Le chiffre de surface doit être lu comme une projection de l’association, et non comme une mesure déjà réalisée pour 2030.

TThéa

L’étude attribue à l’IA 35 % de l’impact évalué sur le réchauffement global en 2025, puis 36 % en 2030. Elle estime aussi une part de 23 % dans l’eutrophisation des milieux aquatiques en 2025 et de 25 % en 2030. L’eutrophisation désigne un enrichissement excessif de l’eau en substances nutritives, qui peut favoriser la prolifération d’algues et contribuer à l’asphyxie des milieux. Pour l’épuisement des ressources abiotiques, la part attribuée à l’IA est estimée à 19 % et resterait stable entre les 2 dates. Cette catégorie concerne des ressources naturelles non vivantes, notamment minérales, métalliques et fossiles. L’étude mentionne aussi les dommages aux milieux aquatiques et la pollution par les particules fines, en plus des émissions de gaz à effet de serre. Ces indicateurs ne mesurent pas la même chose et ne peuvent pas être additionnés comme s’ils formaient un total unique. Ils décrivent plutôt plusieurs dimensions des pressions environnementales associées au secteur. Le pourcentage sur le réchauffement global, par exemple, ne doit pas être confondu avec une part de toutes les émissions mondiales : il correspond à l’impact évalué par l’étude selon son propre périmètre. Même précaution pour les chiffres relatifs à l’eau et aux ressources. Ils aident à repérer les domaines où l’association estime que la pression est importante, mais ils ne désignent pas à eux seuls la contribution d’un service ou d’une entreprise en particulier.

TThéa

Green IT estime que les émissions de particules fines liées à l’IA pourraient entraîner 20 639 décès supplémentaires en 2030, indique BFM Tech. Il s’agit d’une projection attribuée à l’étude, et non d’un décompte de décès déjà observés. Une autre formulation a été rapportée par Franceinfo : Auban Derreumaux, l’un des auteurs du rapport, évoque 20 000 maladies supplémentaires susceptibles de conduire au décès. Ces formulations sont distinctes et ne sont pas réconciliées ici : l’une présente une estimation de décès supplémentaires, l’autre un nombre de maladies qui pourraient conduire au décès. Il faut donc éviter de les traiter comme deux façons identiques d’exprimer un seul résultat. Green IT rappelle par ailleurs que les particules fines, toutes sources confondues, sont responsables de 40 000 morts par an en France. Ce repère porte sur l’ensemble des sources de particules sur le territoire français, pas sur l’intelligence artificielle seule. Il aide à comprendre pourquoi la qualité de l’air est un enjeu sanitaire, mais ne permet pas d’isoler la contribution d’un secteur. Les éléments présentés relient les impacts aux émissions de particules fines et aux infrastructures nécessaires à l’IA, sans détailler ici le calcul de chaque cas de maladie ou de décès. La prudence est donc essentielle : ces nombres sont des estimations rapportées par l’étude, et leurs formulations comme leur périmètre doivent rester clairement distingués.

TThéa

Green IT demande aux pouvoirs publics de limiter les impacts environnementaux et sanitaires de l’intelligence artificielle, d’après Franceinfo. L’association propose de rendre obligatoires des critères écologiques dès la conception. L’idée est de faire entrer ces critères dans les décisions en amont, lorsqu’on conçoit les systèmes et les infrastructures, au lieu de ne regarder leurs effets qu’une fois les équipements déployés. Elle demande également un système de bonus-malus pour les industries. Les modalités précises, les montants et les critères de ce dispositif ne sont pas détaillés dans les éléments rapportés. Il s’agit donc d’une proposition de l’association, et non d’une mesure déjà adoptée. Ces demandes répondent à une question concrète : comment intégrer les impacts environnementaux aux choix de développement, alors que les projections annoncent une hausse importante de l’empreinte d’ici 2030 ? Les chiffres comparent 2025 et 2030 à l’échelle mondiale, et restent des estimations. Ils ne disent pas que tous les usages se valent ni qu’ils produisent les mêmes effets. Ils montrent plutôt que la croissance des services d’IA implique des infrastructures dont les impacts dépassent la seule consommation électrique au moment de l’usage. Pour le public, le point essentiel est double : les centres de données mobilisent des ressources au cours de tout leur cycle de vie, et Green IT appelle les pouvoirs publics à fixer des critères écologiques et à instaurer un bonus-malus. Le débat porte ainsi sur la manière d’encadrer le développement matériel de l’IA, sans transformer une projection en certitude ni attribuer un dommage précis à chaque utilisateur.