Empreinte numérique : définition et impact carbone de l'IA en 2026

En 2026, une requête adressée à un modèle d'IA générative consomme entre 6 et 10 fois plus d'électricité qu'une recherche classique sur Google. Ce chiffre, établi par plusieurs études indépendantes, suffit à poser le problème dans toute sa dimension : l'intelligence artificielle générative n'est pas une technologie sans corps. Elle a une masse énergétique, une empreinte carbone, une consommation d'eau. Alors que des centaines de millions d'utilisateurs adoptent ces outils au quotidien, il devient urgent de comprendre ce que l'on appelle l'empreinte numérique — et pourquoi l'IA en a changé l'ordre de grandeur.

Qu'est-ce que l'empreinte numérique ?

Pour bien comprendre ce mécanisme, il faut partir d'une définition claire.

L'empreinte numérique désigne l'ensemble des impacts environnementaux liés à la production, à l'utilisation et à la fin de vie des équipements et infrastructures numériques. Elle englobe :

• Les terminaux utilisateurs : smartphones, ordinateurs, tablettes, objets connectés — dont la fabrication représente la majorité de l'impact environnemental du cycle de vie
• Les réseaux de télécommunications : box internet, antennes relais, câbles sous-marins, routeurs
• Les data centers : serveurs, systèmes de refroidissement, onduleurs, alimentation électrique continue
• Les logiciels et services numériques : plateformes cloud, moteurs de recherche, messageries, services de streaming, IA

L'empreinte numérique s'exprime généralement en tonnes de CO₂ équivalent (CO₂e), mais elle comporte aussi une dimension eau (les data centers consomment massivement pour le refroidissement), une dimension sols rares (extraction des métaux pour les composants électroniques) et une dimension déchets électroniques (DEEE).

Ce qui a changé avec l'IA générative

Jusqu'en 2022, l'empreinte numérique mondiale était relativement bien cernée. Le secteur représentait entre 3 et 4 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre — un ordre de grandeur comparable à l'aviation civile. Concrètement, cela signifie que le numérique émettait déjà plus que l'Allemagne entière.

L'irruption des modèles d'IA générative à partir de fin 2022 a bouleversé l'équation. Non pas parce que ces modèles ont immédiatement représenté des volumes gigantesques, mais parce qu'ils ont introduit une asymétrie de consommation inédite entre l'utilisateur (qui perçoit un service gratuit ou bon marché) et l'infrastructure (qui absorbe des charges computationnelles sans commune mesure avec les requêtes précédentes).

Trois éléments sont à retenir pour comprendre pourquoi l'IA est si gourmande en énergie :

Phase 1 — L'entraînement : le coût caché

L'entraînement d'un grand modèle de langage (LLM) comme GPT-4, Gemini Ultra ou Claude 3 est une opération computationnelle d'une intensité extrême. Des milliers de processeurs spécialisés (GPU, TPU) tournent en parallèle pendant des semaines ou des mois, sur des volumes de données de l'ordre de plusieurs billions de tokens.

Selon les estimations disponibles — les entreprises d'IA publient peu de données précises sur ce point —, l'entraînement d'un modèle de pointe de type GPT-4 aurait généré entre plusieurs centaines et quelques milliers de tonnes de CO₂e, selon le mix électrique des data centers utilisés. C'est l'équivalent de centaines de vols Paris–New York aller-retour pour un seul entraînement.

À ce coût carbone s'ajoute une consommation d'eau considérable : les systèmes de refroidissement des clusters de GPU utilisent de l'eau en circuit ouvert ou semi-ouvert. Microsoft a estimé que ses data centers avaient consommé 6,4 milliards de litres d'eau en 2022 pour le seul refroidissement — avant même le déploiement massif de l'IA générative.

Phase 2 — L'inférence : la facture quotidienne

L'inférence, c'est le moment où le modèle déjà entraîné répond à une requête utilisateur. C'est la phase visible, celle que des centaines de millions de personnes déclenchent chaque jour en posant une question à ChatGPT, Copilot ou Gemini.

Selon une étude d'Epoch AI publiée début 2025, une requête sur GPT-4o consomme environ 0,3 watt-heure (Wh). C'est dix fois moins que les estimations alarmistes de 2023, grâce à l'optimisation des modèles et à l'amélioration du matériel. Mais le comparatif reste défavorable : une recherche Google consomme environ 0,05 Wh, soit six fois moins.

Concrètement, cela signifie que si 10 % seulement des 9 milliards de recherches Google quotidiennes basculaient vers un traitement de type ChatGPT, la surconsommation annuelle se chiffrerait en dizaines de TWh supplémentaires — un ordre de grandeur comparable à la consommation électrique d'un petit pays européen.

Phase 3 — L'infrastructure : le fond permanent

Pour bien comprendre ce mécanisme, il faut aussi intégrer la dimension infrastructurelle permanente. Les data centers ne s'éteignent jamais. Ils consomment de l'électricité en continu, qu'ils traitent des requêtes ou attendent. La puissance installée suit la demande anticipée, pas la demande réelle — ce qui signifie qu'une part significative de l'électricité consommée correspond à de la capacité en veille.

Selon l'Agence Internationale de l'Énergie (AIE), la consommation électrique mondiale des data centers pourrait plus que doubler d'ici 2030, pour atteindre 945 TWh/an — soit l'équivalent de la consommation annuelle du Japon. En 2026, les estimations situent déjà cette consommation entre 620 et 1 050 TWh selon les scénarios d'efficacité.

Les indicateurs pertinents

La mesure de l'empreinte numérique d'un service IA repose sur plusieurs indicateurs complémentaires :

PUE (Power Usage Effectiveness) : ratio entre l'énergie totale consommée par le data center et l'énergie utile pour les calculs. Un PUE de 1,0 signifierait qu'aucune énergie n'est perdue en refroidissement ou distribution. En pratique, les meilleurs data centers atteignent un PUE de 1,1 à 1,2 ; la moyenne mondiale est autour de 1,55.

WUE (Water Usage Effectiveness) : équivalent du PUE pour l'eau. Exprime la consommation d'eau en litres par kilowattheure d'énergie informatique. Les grands opérateurs comme Google ou Microsoft communiquent ce chiffre dans leurs rapports de durabilité, mais les méthodes de calcul varient.

CUE (Carbon Usage Effectiveness) : intensité carbone de l'électricité consommée, en grammes de CO₂ par kWh. C'est la variable la plus sensible : un data center en Islande alimenté à 100 % par la géothermie aura un CUE proche de zéro ; le même data center alimenté au charbon en Pologne émettra 700 à 900 g CO₂/kWh.

La difficulté de la mesure en pratique

Pour bien comprendre ce mécanisme, il faut comprendre pourquoi l'empreinte numérique est si difficile à mesurer précisément.

Premièrement, les grands acteurs de l'IA (OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta) ne publient pas de données détaillées sur la consommation de leurs modèles. Les estimations circulant dans la littérature académique reposent sur des inférences indirectes (puissance installée des clusters, durée d'entraînement estimée, mix électrique des régions concernées).

Deuxièmement, la consommation d'énergie des modèles évolue rapidement. L'optimisation des architectures (distillation, quantification, pruning) et l'amélioration du matériel (GPU de nouvelle génération) peuvent diviser par deux ou trois la consommation par requête en quelques mois. Ce qui était vrai en 2023 ne l'est plus nécessairement en 2026.

Troisièmement, l'empreinte carbone dépend fortement de la localisation géographique des data centers, qui détermine le mix électrique utilisé. Un modèle entraîné en Norvège (hydroélectricité) n'a pas la même empreinte qu'un modèle entraîné en Virginie (mix américain moyen à environ 380 g CO₂/kWh).

Les chiffres de l'ADEME

En France, le numérique représente environ 4,4 % de l'empreinte carbone nationale, selon l'étude ADEME-ARCEP de 2023 — une donnée stable par rapport aux estimations précédentes, mais qui ne tient pas encore pleinement compte de la montée en puissance de l'IA générative.

La particularité française est que les terminaux utilisateurs (smartphones, ordinateurs, télévisions) représentent près de 80 % de l'empreinte carbone du numérique — non pas à l'usage, mais à la fabrication. La France bénéficie d'un mix électrique faiblement carboné (environ 50 g CO₂/kWh en moyenne, grâce au nucléaire), ce qui rend l'usage des équipements et des services numériques comparativement moins émetteur que dans des pays à mix plus carboné.

Cette structure d'empreinte a une implication pratique importante : en France, prolonger la durée de vie des équipements (smartphones, ordinateurs, serveurs) est un levier de réduction bien plus efficace que de chercher à optimiser la consommation électrique à l'usage.

L'impact de l'IA sur cette structure

L'essor de l'IA générative modifie progressivement ce tableau. Les entreprises françaises et les particuliers accèdent massivement à des services d'IA hébergés dans des data centers étrangers — principalement aux États-Unis. Cette externalisation de la charge computationnelle signifie que l'empreinte carbone liée à l'IA générative consommée en France échappe en grande partie aux statistiques nationales : elle est comptabilisée dans l'empreinte territoriale des pays hébergeurs.

C'est un problème méthodologique analogue à celui de l'empreinte carbone générale : si l'on se cantonne à une approche territoriale, on sous-estime massivement l'impact réel de la consommation française.

Côté infrastructure

L'efficacité énergétique des data centers est le levier le plus puissant à court terme. Les hyperscalers (Google, Microsoft, Amazon) ont réalisé des progrès considérables sur le PUE, passant de moyennes autour de 1,8 à des valeurs proches de 1,1 dans leurs installations les plus récentes. La chaleur fatale récupérée des data centers peut être réinjectée dans des réseaux de chaleur urbains — une pratique encore marginale mais qui se développe en Europe.

La localisation des data centers dans des zones à mix électrique bas-carbone est un autre levier structurel. L'Islande, la Norvège, la Suède attirent des centres de données grâce à leur énergie quasi 100 % renouvelable et à leur climat naturellement froid qui réduit les besoins de refroidissement.

L'optimisation des modèles — distillation (entraîner un petit modèle à reproduire le comportement d'un grand), quantification (réduire la précision numérique des calculs), pruning (élaguer les paramètres les moins utiles) — permet de réduire significativement la consommation à l'inférence sans perte majeure de qualité.

Côté utilisateurs et organisations

La sobriété numérique s'applique à l'IA comme aux autres usages. Concrètement, cela signifie que l'utilisation d'un modèle d'IA générative est justifiée pour des tâches complexes, mais constitue un gaspillage énergétique pour des requêtes simples qu'un moteur de recherche classique traiterait mieux et avec moins d'énergie.

Trois éléments sont à retenir pour une pratique plus sobre de l'IA :

1. Choisir le bon outil : un modèle compact et spécialisé est souvent plus pertinent (et moins consommateur) qu'un modèle généraliste de grande taille pour une tâche précise
2. Éviter la génération redondante : régénérer une réponse plusieurs fois ou utiliser l'IA pour des tâches à faible valeur ajoutée multiplie l'empreinte sans bénéfice
3. Intégrer les critères d'empreinte dans les décisions d'achat logiciel et de choix de fournisseur cloud

Le rôle de la réglementation

La réglementation européenne commence à encadrer l'empreinte environnementale du numérique. La directive sur l'efficacité énergétique (DEE, révisée en 2023) impose aux data centers d'une certaine taille de déclarer leur consommation d'énergie et leur PUE. L'AI Act européen ne contient pas, dans sa version actuelle, de dispositions spécifiques sur l'empreinte carbone des systèmes d'IA — un angle mort que plusieurs ONG et parlementaires ont signalé lors des négociations.

En France, la loi REEN (Réduction de l'Empreinte Environnementale du Numérique) de 2021 a posé des jalons : obligations de reporting pour les opérateurs de data centers, sensibilisation dans les établissements scolaires, écoconception des sites web des services publics. Mais les dispositions contraignantes restent limitées.

Scénario tendanciel : une consommation qui s'emballe

Si la trajectoire actuelle se poursuit sans correction, l'AIE projette que les data centers consommeront 945 TWh/an d'ici 2030 — soit une multiplication par deux ou trois par rapport à 2022. L'IA générative représentera une part croissante de cette consommation, avec des usages qui se démocratisent (copilotes dans tous les logiciels, recherche IA intégrée partout, agents autonomes).

Sans amélioration du mix électrique mondial, cette augmentation de consommation se traduira par une hausse significative des émissions du secteur numérique — potentiellement de l'ordre de 150 à 200 millions de tonnes de CO₂e supplémentaires par an à l'horizon 2030 par rapport à 2022.

Scénario alternatif : l'efficacité et le bas-carbone

L'issue n'est pas inéluctable. Trois éléments sont à retenir pour construire un scénario alternatif :

1. La décarbonation du mix électrique : si la part des énergies renouvelables progresse rapidement (comme c'est le cas en Europe), l'empreinte carbone par kWh de calcul diminue indépendamment de l'efficacité des modèles
2. L'amélioration continue des architectures : la "loi de Moore" de l'efficacité IA se vérifie — chaque génération de modèles et de matériel produit plus de "calcul utile" par watt
3. La régulation et la normalisation : l'obligation de reporting des empreintes, couplée à des standards d'écoconception des IA, peut orienter les choix d'architecture et de déploiement

La sobriété énergétique appliquée au numérique n'est pas un frein à l'innovation. C'est une contrainte de conception qui peut stimuler l'efficacité. Les modèles les plus efficaces ne sont pas les plus petits : ils sont ceux qui ont été conçus avec l'efficacité comme contrainte dès le départ.

L'empreinte numérique de l'IA générative est réelle, mesurable, et en croissance rapide. Une requête IA consomme 6 à 10 fois plus d'électricité qu'une recherche classique. L'entraînement d'un grand modèle génère plusieurs centaines à milliers de tonnes de CO₂e. Les data centers mondiaux pourraient consommer l'équivalent de la consommation du Japon d'ici 2030.

Trois éléments structurent l'empreinte numérique de l'IA : l'entraînement (coût caché, ponctuel mais intense), l'inférence (coût quotidien, multiplié par des milliards de requêtes) et l'infrastructure permanente (consommation de fond, 24h/24). Les leviers d'action existent — efficacité des modèles, décarbonation du mix électrique, développement durable des pratiques numériques — mais leur déploiement est insuffisant face à la vitesse de croissance des usages.

La question n'est pas de renoncer à l'IA. C'est d'intégrer son empreinte environnementale dans les décisions de déploiement, exactement comme on intègre l'empreinte carbone dans les choix de transport ou d'énergie. En 2026, les outils de mesure existent. Ce qui manque, c'est la volonté politique et organisationnelle de les utiliser.

• Rapport AIE "Energy and AI" — Agence Internationale de l'Énergie, 2025
• Impact environnemental de l'IA : rapport 2026 — Jedha
• Intelligence artificielle : le vrai coût environnemental — Bon Pote
• Évaluation de l'impact environnemental du numérique en France — ADEME, 2024
• Data centers et IA : les questions clés — vie-publique.fr