Lorsque Google a annoncé en 2025 une réduction d'un facteur 33 de la consommation énergétique par requête Gemini, le monde technologique a salué une avancée majeure en matière de durabilité. Chaque prompt textuel ne requiert désormais que 0,24 watt-heure, soit l'équivalent de neuf secondes de télévision. Cette avancée traduit un vrai progrès technique : des composants optimisés, des logiciels affinés et des centres de données améliorés agissent de concert pour réduire à la fois la consommation d'énergie et les émissions de carbone.
Pourtant, ce gain d'efficacité pourrait annoncer un défi bien plus vaste. À mesure que l'IA devient moins chère et plus accessible, l'usage total explose, risquant d'annuler les bénéfices individuels. Cette dynamique, dans laquelle l'efficacité technologique entraîne une augmentation de la consommation globale plutôt qu'une économie de ressources, suit un schéma identifié il y a 160 ans par l'économiste britannique William Stanley Jevons. Son observation sur le charbon et les machines à vapeur s'applique désormais à l'ère numérique, révélant des tensions fondamentales dans le discours sur la durabilité de l'IA.
Le paradoxe en action
Ce principe opère à travers les technologies avec une simplicité trompeuse. « Si une technologie devient plus efficace, le paradoxe de Jevons explique qu'au lieu d'utiliser moins de ressource, on finit par en utiliser davantage, malgré l'amélioration de l'efficacité », explique Eli Toftoy-Andersen, Digital Sustainability Officer chez Sopra Steria. Son travail d'accompagnement des organisations dans la mise en œuvre de pratiques d'IA durables met en lumière l'écart entre l'optimisation technique et l'impact environnemental réel.
Le phénomène se manifeste partout. Quand le stockage cloud est devenu moins cher et plus efficace, les utilisateurs ont stocké davantage de données au lieu de supprimer des fichiers. Les voitures plus économes en carburant ont permis des trajets plus longs et des véhicules plus lourds. L'éclairage LED n'a pas réduit la consommation d'électricité de manière proportionnelle : les gens ont simplement installé plus de lumières. La même dynamique menace désormais d'effacer les gains d'efficacité de l'IA.
Les chiffres dressent un tableau sans équivoque. Les centres de données mondiaux ont consommé environ 415 térawattheures (TWh) en 2024, soit environ 1,5 % de l'électricité mondiale. L'Agence internationale de l'énergie (AIE) projette que ce chiffre dépassera 945 TWh d'ici 2030, soit l'équivalent de la consommation annuelle totale du Japon. La consommation des centres de données croît de 15% par an, soit plus de quatre fois plus vite que la consommation électrique totale de tous les autres secteurs réunis. Aux États-Unis, les centres de données pourraient représenter 12% de la demande nationale d'électricité d'ici 2028, contre 4,4% en 2023.
Malgré les améliorations par requête de Google, l'empreinte carbone globale de l'entreprise a progressé de 48% depuis 2019, sous l'effet de l'expansion de son infrastructure IA. Ce paradoxe illustre le défi central : rendre l'IA plus efficace ne réduit pas nécessairement son impact environnemental quand le déploiement croît de façon exponentielle.
Le risque de la complaisance
Les annonces sur l'efficacité comportent des dangers cachés. « Quand de telles annonces sont faites, elles peuvent conduire les gens à penser : "Bon, c'est plus efficace maintenant, je n'ai rien à faire" », prévient Eli Toftoy-Andersen. Le risque réside dans la complaisance : croire que le seul progrès technique suffit à résoudre les enjeux de durabilité. Tandis que les indicateurs par requête s'améliorent, les impacts agrégés s'intensifient.
La transition vers une infrastructure spécifiquement dédiée à l'IA amplifie cet effet. Les serveurs accélérés conçus pour les charges de travail IA représentent près de la moitié de l'augmentation projetée de la consommation électrique mondiale des centres de données d'ici 2030. Ces systèmes spécialisés permettent des modèles et des applications plus sophistiqués, alimentant une croissance de la demande qui dépasse les gains d'efficacité. La concentration géographique intensifie les impacts locaux : près de la moitié de la capacité des centres de données américains se regroupe dans cinq régions, fragilisant les réseaux électriques. En Irlande, les centres de données consomment désormais 22% de l'électricité totale du pays.
Eli Toftoy-Andersen souligne que « ces types d'annonces ne suffisent pas, à elles seules, à faire baisser les émissions du secteur informatique et de l'IA en particulier ». La question fondamentale n'est pas seulement celle de l'efficacité opérationnelle de l'IA, mais de savoir si et quand son déploiement répond à des besoins réels, par opposition à une expansion vers des applications marginales rendue possible par la baisse des coûts.
Une gouvernance au-delà de l'optimisation
Briser le paradoxe exige de déplacer les débats de la capacité technique vers la finalité. « Tout revient à ce pour quoi on utilise la technologie, et nous devons commencer à en parler davantage : à quoi sert cette technologie et quand est-il vraiment nécessaire de l'utiliser ? », argumente Eli Toftoy-Andersen. Cette réflexion dépasse le seul cadre technique : elle appelle des référentiels éthiques.
Sopra Steria recommande à ses clients de « mettre en place un comité éthique pour les projets IA, afin que ce ne soit pas à un seul département ou à un seul décideur » d'approuver les déploiements. Ces comités doivent intégrer des perspectives diversifiées pour évaluer la durabilité aux côtés d'autres dimensions éthiques, de l'impact de la modération de contenu sur les travailleurs aux effets sur l'emploi.
La feuille de route de durabilité s'articule autour de deux axes : « Utiliser l'IA pour des applications bénéfiques à la société et à l'humanité, sans lui nuire. Et développer des modèles d'IA de manière respectueuse de l'environnement et économe en énergie. »
Aucune de ces deux dimensions n'est suffisante à elle seule. Une technologie efficace au service de finalités néfastes ne constitue pas un progrès, pas plus que le déploiement de systèmes inefficaces pour des applications bénéfiques.
La mesure complique la responsabilité. « Une chose, c'est la consommation d'énergie, pour laquelle on peut obtenir des chiffres, mais il faut apprendre à faire les calculs, et le secteur doit s'entendre sur ce qu'il faut y inclure afin de pouvoir comparer les résultats de manière cohérente », explique Eli Toftoy-Andersen. Sans méthodologies standardisées, les organisations ne peuvent pas évaluer de façon significative les performances environnementales affichées par les différents acteurs.
Le cadre global ESG (Environnemental, Social et de Gouvernance) dépasse les seuls indicateurs énergétiques. « On peut évoquer l'impact sur les personnes chargées d'étiqueter des contenus nuisibles. On peut parler des personnes qui perdent leur emploi. L'IA peut avoir tant d'impacts sur les êtres humains que tout cela doit être pris en compte. » La transparence de la chaîne d'approvisionnement est également en jeu : conditions de fabrication, extraction des terres rares et gestion des déchets électroniques, en parallèle de la consommation énergétique opérationnelle.
Des contraintes inattendues, des opportunités à saisir
Paradoxalement, les limites d'infrastructure pourraient soutenir les objectifs de durabilité. Les perturbations géopolitiques, qui allongent les délais de livraison et renchérissent les composants, pourraient rendre la réparation et la longévité plus rentables qu'un remplacement constant. « Quand ces facteurs se conjuguent, cela rend plus profitable de réparer ou de conserver ses anciens serveurs », note Eli Toftoy-Andersen. « La durabilité n'est souvent qu'un facteur parmi plusieurs dans les décisions, où le temps, l'argent, la sécurité et la durabilité jouent chacun un rôle. »
Les préoccupations relatives à la souveraineté numérique pourraient accélérer les pratiques durables, sans que ce soit pour des raisons environnementales primaires. Les organisations cherchant des systèmes résilients et sécurisés pourraient adopter des principes de conception (redondance, fonctionnement à faible bande passante, efficacité) qui s'alignent sur les objectifs de durabilité. « Je pense que cela peut servir de levier pour parler davantage de notions comme la sobriété numérique et des techniques permettant de rendre les solutions IA et les solutions informatiques en général plus efficaces. »
La complexité de la situation ne justifie pas l'inaction. « Il faut simplement commencer. Utiliser les chiffres disponibles et avancer à partir de là », conseille Eli Toftoy-Andersen. Son appréciation des perspectives du secteur mêle optimisme et impatience : « Je suis optimiste et un peu impatiente. Il y a beaucoup de gens intelligents, qui sont bons avec les chiffres, bons pour rendre les choses efficaces de bien des manières, et bons pour prendre des décisions. Et dès qu'ils auront vraiment pris conscience de l'importance de ce sujet, plus vite nous pourrons agir.