L'IA propulse les émissions des data centers au niveau de certains États et menace eau, sols et climat

    Une question à un chatbot, une image générée en quelques secondes, du code informatique produit automatiquement… L’IA paraît dématérialisée. Une étude de l’ONU révèle pourtant une empreinte environnementale qui dépasse largement les seules émissions de CO₂.

    L’intelligence artificielle repose sur une infrastructure invisible mais extrêmement gourmande.
    L’intelligence artificielle repose sur une infrastructure invisible mais extrêmement gourmande.

    Des millions de personnes utilisent désormais chaque jour l’IA pour écrire un texte, rechercher une information, créer une image ou automatiser une tâche. En quelques secondes, la réponse apparaît à l’écran. Cette fluidité apparente repose pourtant sur une réalité beaucoup plus complexe, loin du regard de l’utilisateur.

    L'empreinte invisible de la révolution de l'IA

    L’IA repose sur un réseau mondial de centres de données regroupant des millions de serveurs fonctionnant en continu. Ces infrastructures nécessitent de l’électricité, des systèmes de refroidissement, des matériaux de haute technologie et des chaînes d’approvisionnement qui s’étendent sur plusieurs continents. Selon une étude de l’Université des Nations Unies (UNU), leur empreinte environnementale atteint désormais une ampleur comparable à celle de certains États.

    En 2025, les data centers ont consommé environ 448 térawattheures (TWh) d’électricité, soit davantage que tous les pays du monde à l’exception des dix plus gros consommateurs. Cette activité a généré près de 208 millions de tonnes de CO₂, un niveau comparable aux émissions annuelles de l’Argentine. Ces chiffres impressionnants ne racontent toutefois qu’une partie de l’histoire.

    Pourquoi le CO₂ ne suffit pas pour mesurer l'impact de l'IA ?

    Lorsqu’il est question d’environnement, les émissions de gaz à effet de serre (GES) occupent souvent le devant de la scène. Les chercheurs invitent ici à élargir le regard. Chaque unité d’électricité consommée mobilise également de l’eau, des terres et des ressources naturelles. L’impact environnemental de l’IA dépasse donc largement sa seule empreinte carbone.

    En 2025, les centres de données auraient utilisé environ 4 500 milliards de litres d’eau, principalement pour refroidir les équipements informatiques. À l’horizon 2030, cette consommation pourrait représenter l’équivalent des besoins domestiques annuels de 1,3 milliard de personnes.

    L’occupation des sols constitue une autre dimension souvent ignorée. Entre les infrastructures énergétiques, les réseaux et les installations nécessaires au fonctionnement de l’IA, l’empreinte foncière pourrait dépasser 14 500 km², soit près de deux fois la superficie de l’agglomération de Jakarta.

    Le principal enseignement du rapport est là : une solution qui paraît « bénéfique » pour le climat ne l’est pas nécessairement pour l’eau ou pour les terres. Évaluer la durabilité de l’IA exige désormais une approche plus globale.

    L’explosion des usages fait grimper la facture environnementale

    L’IA représente aujourd’hui environ 20 % de la consommation énergétique des data centers. Cette proportion pourrait atteindre 40 % d’ici 2030.

    À cette date, leur consommation électrique totale est estimée entre 935 et 945 TWh par an, soit près de 3 % de la consommation mondiale d’électricité. Si les centres de données constituaient un pays, ils se classeraient au sixième rang mondial des consommateurs d’électricité.

    Cette demande dépasserait largement la consommation annuelle combinée du Pakistan, du Bangladesh et du Nigeria, trois pays qui regroupent plus de 650 millions d’habitants.

    Autre idée reçue bousculée par l’étude : ce ne sont pas principalement les phases d’entraînement des modèles qui consomment le plus d’énergie. Les chercheurs estiment que 80 à 90 % de la demande énergétique totale provient de l’utilisation quotidienne.

    Un service d’IA populaire traiterait à lui seul près de 2,5 milliards de requêtes par jour. À cette échelle, l’accumulation des usages devient le principal moteur de la consommation énergétique.

    Toutes les requêtes n’ont d’ailleurs pas le même coût. Générer une image peut nécessiter plus de 1 000 fois plus d’énergie qu’une simple classification de texte, tandis que la génération vidéo requiert davantage de ressources encore.

    Une pression environnementale concentrée dans certains territoires

    L’IA est utilisée partout. Les coûts environnementaux associés à son fonctionnement sont, eux, loin d’être répartis équitablement. Dans certaines régions, l’implantation de nouveaux centres de données accroît déjà la pression sur les réseaux électriques et les ressources en eau, parfois dans des territoires confrontés à des sécheresses récurrentes.

    L’expansion de l’IA repose également sur l’extraction de minerais critiques indispensables à la fabrication des serveurs et des puces électroniques. Ces activités peuvent entraîner des dégradations environnementales importantes et accentuer certaines inégalités sociales dans les zones minières.

    À cela s’ajoute une autre préoccupation : les déchets électroniques. Selon les projections, les infrastructures liées à l’IA pourraient générer jusqu’à 2,5 millions de tonnes de déchets électroniques par an d’ici 2030.

    Le rapport met également en lumière une forte concentration des capacités technologiques. Plus de 90 % des capacités mondiales de calcul spécialisées en IA se trouvent aujourd’hui aux États-Unis et en Chine, tandis que plus de 150 pays disposent de peu ou pas d’infrastructures dédiées.

    Comment répartir alors plus équitablement les bénéfices et les impacts environnementaux de cette révolution technologique ?

    L'avenir de l'IA se jouera aussi dans les choix de société

    Les auteurs du rapport ne remettent pas en cause le potentiel de l’intelligence artificielle. L’IA ouvre des perspectives considérables et contribue déjà à accélérer les avancées scientifiques, notamment dans les domaines de la santé, de l’énergie ou du climat. Leur message est plus nuancé : l’innovation ne pourra être durable que si elle s’accompagne d’une meilleure prise en compte des ressources qu’elle mobilise.

    Transparence sur les consommations, conception plus sobre des systèmes, intégration des besoins des data centers dans les politiques énergétiques et hydriques, recyclage accru des équipements : les leviers existent.

    Transparence sur les consommations, conception plus sobre des systèmes, intégration des besoins des data centers dans les politiques énergétiques et hydriques, recyclage accru des équipements : les leviers existent.

    Le défi actuel consiste surtout à s’assurer que sa croissance ne se fasse pas au détriment des ressources dont dépendent nos sociétés.

    Référence de l'article

    Nations Unies. (2026, 3 juin). AI could use as much water as 1.3 billion people by 2030, UN report warns.