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L’empreinte environnementale de l’IA pourrait être multipliée par 7 d’ici 2030 : ce que vous devez savoir

Marguerite

octobre 2, 2026

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L’intelligence artificielle transforme notre monde à une vitesse vertigineuse, mais à quel prix environnemental ? Je me pose cette question depuis que j’ai découvert l’étude alarmante de l’association Green IT, qui projette une multiplication par 6,9 de l’empreinte environnementale de l’infrastructure mondiale de l’IA entre 2025 et 2030. De 13 à 25 millions de GPU, de 174 à 1 169 TWh par an : les chiffres donnent le vertige. Ce qui m’a vraiment frappé, c’est que l’électricité consommée par les data centers dédiés à l’IA progresserait bien plus vite que le nombre de processeurs eux-mêmes. L’essentiel de ces impacts viendrait de la consommation électrique, et non de la fabrication des serveurs. Cette réalité nous force à repenser notre approche de l’IA et son déploiement massif. Dans cet article, je vous propose d’explorer les données concrètes de cette étude, de comprendre les vrais impacts environnementaux au-delà du simple bilan carbone, et de découvrir les recommandations que Green IT adresse aux pouvoirs publics pour contenir cette croissance exponentielle.

Deux fois plus de GPU, sept fois plus d’électricité

L’étude de Green IT repose sur une analyse du cycle de vie (ACV), une méthode normalisée qui additionne les impacts d’un produit à chaque étape de son existence. Je trouve cette approche particulièrement pertinente car elle ne se limite pas au simple bilan carbone. Le calcul part du parc de GPU, c’est-à-dire l’ensemble des processeurs graphiques en service dans les data centers. Green IT évalue ce parc à 13 millions d’unités fin 2025 et à près de 25 millions fin 2030, sur la base d’études de marché qui anticipent une hausse de 190 % des ventes. Ces puces, conçues à l’origine pour l’affichage, exécutent l’essentiel des calculs qui servent à entraîner et à faire tourner les modèles d’IA 💻.

Ce qui m’a vraiment surpris, c’est la progression de la consommation électrique. Elle passerait de 174 TWh par an en 2025 à 1 169 TWh en 2030, soit près de sept fois plus. En cause, la puissance moyenne appelée par chaque GPU, qui triple pour passer d’environ 700 à plus de 2 000 watts. Les racks, ces armoires métalliques standardisées qui accueillent les serveurs, deviennent aussi plus denses grâce au refroidissement liquide. Un rack haut de gamme passerait ainsi de 198 kW à 1 MW de puissance.

Le nombre de serveurs triplerait, de 1,9 à 6,2 millions, et la surface de data centers serait multipliée par 6 pour loger et refroidir ces machines. La première édition de l’étude, publiée l’an dernier, tablait sur une consommation électrique des GPU multipliée par 4 seulement. Les auteurs reconnaissent eux-mêmes : « On peut s’interroger sur notre capacité physique à atteindre de tels volumes ».

Le climat ne représente qu’un tiers de l’empreinte de l’IA

Je dois avouer que cette découverte m’a changé ma perspective sur l’impact environnemental de l’IA. L’ACV de Green IT évalue 16 indicateurs selon la méthode Product Environmental Footprint (PEF) de la Commission européenne. Le réchauffement global compte pour 35 % de l’empreinte en 2025 et 36 % en 2030, ce qui signifie que 64 % des impacts viennent d’ailleurs 🌍. L’eutrophisation de l’eau douce, un excès de nutriments dans les rivières et les lacs qui fait proliférer les algues et asphyxie la faune, représente 23 % puis 25 % des impacts et découle surtout de l’extraction du charbon.

L’épuisement des ressources fossiles reste stable à 17 %, auquel s’ajoutent 2 % pour les métaux et les minéraux. Les particules fines pèsent 15 % de l’empreinte totale. Le modèle de Green IT leur associe 3 217 nouveaux cas de maladies dans le monde en 2025, puis 20 639 en 2030. C’est une augmentation de plus de 540 %, ce qui montre l’ampleur du problème sanitaire lié à la pollution de l’air.

Frédéric Bordage, fondateur de GreenIT.fr et coauteur de l’étude, défendait déjà cette lecture multicritère l’an dernier. Il expliquait que les gaz à effet de serre ne représentaient que 11 % des impacts du numérique dans son ensemble. « Si une entreprise se limite au bilan carbone de son système d’information, elle passe à côté de 89 % des impacts », soulignait-il. Cette perspective change vraiment la façon dont nous devrions évaluer l’impact réel de l’IA.

L’électricité loin devant la fabrication des serveurs

Côté IA, la production de l’électricité consommée par les data centers concentre 92 % des impacts en 2025 et 96 % en 2030. La part de la fabrication recule de 7 % à 4 %. Selon le rapport, la hausse de la consommation « tasse les impacts associés à la fabrication des serveurs ». Je trouve cette dynamique intéressante car elle montre que le vrai problème n’est pas tant la production des machines que leur fonctionnement ⚡.

La fabrication reste néanmoins la première source d’épuisement des métaux et des minéraux. À l’échelle d’un serveur, le premier poste d’impact de fabrication n’est d’ailleurs pas le GPU mais la mémoire vive (RAM), quelle que soit la gamme, hors métaux et minéraux. Fabriquer un seul serveur IA équivaut à 8 à 14 budgets annuels soutenables d’un individu, sur le seul climat. C’est une charge environnementale considérable dès la production.

Cette réalité nous pousse à repenser notre stratégie d’optimisation énergétique. Si nous voulons vraiment réduire l’impact de l’IA, nous devons nous concentrer sur la source d’énergie utilisée pour alimenter les data centers. Les énergies renouvelables deviennent donc cruciales, mais aussi l’efficacité énergétique des processeurs et des systèmes de refroidissement.

Émissions de CO2 : de 99 à 636 millions de tonnes

Les émissions de gaz à effet de serre de l’infrastructure IA passeraient de 99 millions de tonnes équivalent CO2 en 2025 à 636 millions en 2030, plus de six fois plus. L’association les rapporte au budget carbone soutenable, fixé à 985 kg équivalent CO2 par an et par habitant de la planète, selon la Commission européenne. Elles équivalaient à 22 % du budget de l’Union européenne en 2025, et atteindraient 1,4 fois ce budget en 2030, soit celui de 645 millions de personnes 🌱.

Green IT attribue cette croissance à l’offre massive d’IA. L’IA est proposée gratuitement, voire imposée dans les outils du quotidien, des résumés de messages aux résultats de recherche. « L’offre crée donc la demande qui crée les impacts », écrit l’association. C’est une observation qui me fait réfléchir sur notre responsabilité collective. Nous créons une demande exponentielle sans vraiment mesurer les conséquences.

En France, le rapport rappelle le plan de 109 milliards d’euros annoncé début 2025, qui prévoit 35 nouveaux data centers dédiés à l’IA. Des projets comme celui de Google à Châteauroux avancent déjà. Aucun encadrement de leur impact environnemental n’existe pourtant à l’échelle française ou européenne, selon Frédéric Bordage, qui juge que « l’AI Act européen a complètement oblitéré l’environnement ».

Les recommandations de Green IT pour les pouvoirs publics

Green IT adresse cinq recommandations concrètes aux pouvoirs publics pour contenir l’impact de l’IA. La première est de légiférer en faveur d’un plan de « sobriété IA » pour contenir l’offre. Je pense que c’est une approche nécessaire, car sans régulation, la croissance continuera de façon exponentielle. La deuxième recommandation est d’instaurer un marquage « IA », sur le modèle de l’étiquetage des OGM, pour que les consommateurs sachent ce qu’ils utilisent 📋.

La troisième recommandation est de créer une filière d’excellence en IA frugale, c’est-à-dire une IA qui consomme moins d’énergie et génère moins d’impacts. La quatrième est de rendre obligatoire l’écoconception des IA hébergées en France. Enfin, la cinquième recommandation est de taxer, via un bonus-malus, les centres IA alimentés par des énergies fossiles. Cette dernière mesure me semble particulièrement pertinente car elle créerait une incitation économique à utiliser des énergies renouvelables.

Aux États-Unis, les premières limites viennent des États. Celui de New York a instauré en juillet un moratoire d’un an sur les nouveaux data centers de 50 mégawatts et plus, le premier du pays. Cette initiative montre qu’une régulation est possible et nécessaire. Je crois que nous devons suivre cet exemple en Europe et en France.

Comprendre la méthodologie de l’étude Green IT

L’étude a été réalisée bénévolement et sans financement par cinq auteurs de l’association Green IT, qui porte un plaidoyer en faveur de la sobriété numérique. Elle a bénéficié d’une revue critique interne, mais pas d’une revue tierce. Cette ACV simplifiée porte sur l’ensemble des serveurs IA en service dans le monde fin 2025, puis sur ceux projetés fin 2030. Les calculs reposent sur les bases NegaOctet et Ecoinvent 🔬.

Le scénario 2030 est unique et repose sur des prévisions de ventes de GPU, sans fourchette. Il conserve le mix électrique actuel des pays qui hébergent les data centers IA, en tête desquels figurent les États-Unis et la Chine. Les centrales à gaz ou à charbon construites pour alimenter les nouveaux sites ne sont pas intégrées, pas plus que les achats directs d’électricité renouvelable. Les terminaux des utilisateurs et les réseaux sont exclus du périmètre de l’étude.

Je dois souligner que cette transparence méthodologique est importante. Green IT reconnaît les limites de son étude, ce qui renforce sa crédibilité. Les résultats sont exprimés en « budgets annuels soutenables », soit la quantité d’impacts qu’un individu peut générer en un an sans dépasser les limites planétaires. L’IA en mobilisait 101 millions en 2025, elle en mobiliserait 702 millions en 2030.

Conclusion

Je dois être honnête : cette étude de Green IT m’a profondément marqué. Les chiffres sont alarmants, mais ils nous donnent aussi une opportunité d’agir. L’empreinte environnementale de l’IA pourrait être multipliée par 7 d’ici 2030, mais nous avons encore le temps de changer de trajectoire. Ce qui m’encourage, c’est que les solutions existent : sobriété IA, énergies renouvelables, écoconception, régulation. Le vrai défi est de les mettre en œuvre rapidement et à grande échelle. Je crois fermement que nous devons repenser notre approche de l’IA, non pas pour l’abandonner, mais pour la rendre durable. Les impacts de l’IA sur notre société vont bien au-delà du simple bilan carbone, et nous devons en tenir compte dans nos décisions.

En tant que professionnel du digital, je pense que nous avons une responsabilité collective. Nous devons demander à nos fournisseurs de services cloud et à nos partenaires technologiques de s’engager en faveur de la sobriété énergétique. Nous devons aussi sensibiliser nos équipes et nos clients aux enjeux environnementaux de l’IA. Enfin, nous devons soutenir les initiatives comme celle de Green IT qui nous aident à comprendre les vrais impacts de nos choix technologiques. La transformation numérique doit être responsable et durable.