Professeur d'économie, Université Paris Dauphine – PSL

Déclaration d’intérêts

Patrice Geoffron est membre fondateur de l'Alliance pour la décarbonation de la route.

 

 

 

Menace ou opportunité, telle est la question concernant l’impact de l’intelligence artificielle sur l’environnement. Si cette technologie est terriblement énergivore, elle offre aussi des outils pour mieux utiliser et optimiser la consommation des ressources naturelles. Laquelle de ces deux forces l’emportera ? La stratégie adoptée par les grands ensembles continentaux (États-Unis, Chine et Union européenne) dépend en partie de la réponse apportée à la question.

 

Qui a fait le bon choix ?

Cet article est publié dans le cadre du partenariat les Rencontres économiques d’Aix–The Conversation. L’édition 2025 de cet événement a pour thème « Affronter le choc des réalités ».

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L’intelligence artificielle pousse encore d’un cran le dilemme classique des technologies de l’information : alors que s’annonce une explosion de la demande électrique liée à cette famille de technologies, l’IA s’affirme dans le même temps comme une « boîte à outils » pour la lutte contre le changement climatique.

La voie est étroite entre la tentation de vouer l’IA aux gémonies (au regard de son empreinte en énergie, eau, matières premières, espaces…) et l’espérance d’un technosolutionnisme en considérant la multiplicité de ses usages climatiques. Tentons d’esquisser un chemin entre ces deux écueils.

 

Selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE), la demande d’électricité des centres de données devrait plus que doubler d’ici à 2030 pour tendre vers les 1000 térawattheures (TWh), l’équivalent de la consommation totale du Japon. Le FMI présente des projections encore plus alarmistes, considérant que les besoins en électricité induits par les usages de l’IA pourraient pousser ces consommations jusqu’à 1500 TWh, surpassant toutes autres sources de demande émergente (véhicules électriques compris) et avoisinant la demande électrique de l’Inde.

Plus de charbon : un retour vers le futur énergétique

Cette poussée pourrait ajouter 1,7 Gt aux émissions mondiales de gaz à effet de serre (GES) entre 2025 et 2030. Anticipant cette pression, le président des États-Unis, Donald Trump, a signé en avril 2025 une série de quatre décrets destinés à doper les usages du charbon, justifiant cette décision par la nécessité de répondre à l’essor de l’IA (dans le contexte d’un « état d’urgence énergétique », déclaré dès janvier).

 

Alors que les États-Unis avaient franchi pour la première fois en mars 2025 le seuil symbolique de moins de 50 % d'électricité fossile, l’IA risque d’inverser cette tendance.

En outre, si l’adaptation des moyens de production (notamment renouvelables) et des infrastructures de transport et de distribution devait ne pas suivre au bon rythme, une hausse des prix de l’électricité en résulterait mécaniquement, frappant ménages et entreprises. Aux États-Unis, cette hausse pourrait atteindre 10 % en 2030.

Certes, l’émergence de modèles d’IA plus sobres, tels que DeepSeek, fait planer un voile d’incertitude sur ces scénarios prospectifs, car les améliorations algorithmiques tendent à réduire les besoins en calcul et la demande en électricité. Mais, cette incertitude risque aussi de retarder des investissements cruciaux en électricité décarbonée, et de contribuer à exploiter les centrales thermiques et à pousser les prix à la hausse.

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Une profusion d’expérimentations orientées vers l’action climatique

En contrepoint, un rapide inventaire permet de dévoiler un foisonnement d’applications susceptibles de contribuer à l'action climatique ou de mieux anticiper les dérèglements à venir.

L’IA améliore tout d’abord les prévisions météorologiques et climatiques.

Le Centre européen de prévision estime que la précision de ses modèles IA dépasse celle des modèles classiques de 20 %. 

Météo-France a développé un modèle à échelle régionale, utile également pour simuler les climats futurs. GraphCast de Google DeepMind surpasse les systèmes officiels de 20 à 25 % pour la prévision de trajectoires cycloniques, tandis qu’Aurora, soutenu par Microsoft, améliore le suivi des phénomènes extrêmes.

 

 

Dans le secteur de l’énergie, l’IA transforme la gestion des systèmes complexes. L’optimisation des réseaux électriques permet une prévision de la demande et de l’offre énergétiques plus précise, réduit les pertes et détecte les pannes. En Allemagne, des projets pilotes ont démontré que l’IA pouvait diminuer les congestions réseau de 40 %, évitant des investissements en infrastructure. Ce potentiel vaut aussi pour les systèmes de transport, avec une optimisation de la circulation en se basant sur les données issues de capteurs, caméras et systèmes GPS. Les Advanced Traffic Management Systems (ATMS) régulent ainsi les feux de signalisation pour fluidifier le trafic tout en diminuant les émissions de CO₂ associées aux arrêts et redémarrages fréquents.

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Stratégies de fertilisation adaptées

L’IA en agriculture de précision améliore l’utilisation des ressources en analysant les données de sol, météorologiques et de culture pour recommander des stratégies de fertilisation ciblées. L’analyse des niveaux d’humidité et de la disponibilité des nutriments permet de recommander des stratégies de fertilisation adaptées. Des prévisions météorologiques affinées guident les programmes d’irrigation et de plantation, surveillant également la santé des cultures via l’imagerie satellitaire et des capteurs pour prévenir les maladies ou carences nutritionnelles.

Dans la gestion de l’eau, les algorithmes d’IA analysent les données historiques, intègrent les informations météorologiques en temps réel et les conditions opérationnelles pour optimiser les performances des pompes, vannes et autres équipements critiques. En ajustant dynamiquement les débits, dosages chimiques et cycles de filtration, l’IA minimise la consommation d’énergie, tout en respectant les normes de qualité.

Action en faveur de la biodiversité

L’IA joue aussi un rôle croissant dans la conservation de la biodiversité.

 

Les modèles d’apprentissage automatique entraînés sur l’imagerie satellite et l’ADN environnemental peuvent répertorier la répartition des espèces avec une précision inégalée. Le projet Allen Coral Atlas cartographie ainsi les récifs coralliens et détecte leur blanchissement, augmentant l’efficacité des mesures de conservation. En foresterie, OCELL développe des jumeaux numériques pour améliorer la gestion forestière. Dans la conservation marine, l’IA a permis de réduire significativement le risque de collisions entre navires et baleines, une cause majeure de mortalité des cétacés.

Pour éviter un effet catalogue, on mentionnera simplement les perspectives en économie circulaire, simultanément pour améliorer le tri des déchets et pour développer des produits plus faciles à réparer, recycler et réutiliser.

IA frugale : des perspectives au-delà de l’oxymore ?

Face à cette dualité, des efforts sont déployés pour esquisser le contour d’une IA frugale, soit une approche systémique combinant efficacité matérielle, optimisation algorithmique et questionnement des usages. Les trois principes de l’IA frugale (démontrer la nécessité du recours à l’IA, adopter de bonnes pratiques environnementales et questionner les usages dans les limites planétaires) constituent un cadre pour guider l’action.

 

La stratégie nationale française, dans sa troisième phase lancée en 2025, érige l’IA frugale en boussole. Cette approche vise à minimiser les besoins en ressources matérielles et énergétiques tout en garantissant la performance des systèmes d’IA. Le référentiel général pour l’IA frugale (AFNOR Spec 2314), élaboré par Ecolab avec plus d’une centaine d’experts, propose des méthodologies concrètes pour mesurer et réduire l’impact environnemental des projets.

Souverain et durable

L’Union européenne déploie un plan d’action pour devenir “le continent de l’IA”. Cette approche européenne privilégie une régulation fondée sur les risques, classant les systèmes d’IA selon leur niveau de dangerosité.  Les futures giga-usines d’IA visent à développer une [infrastructure souveraine], tout en intégrant des critères de durabilité.

De son côté, la Chine coordonne le développement des centres de données avec ses infrastructures d'énergies renouvelables.

Le plan d’action publié en juin 2025 par l’Administration nationale de l’énergie prévoit d’implanter les centres de données dans des régions riches en ressources renouvelables comme le Qinghai, le Xinjiang et le Heilongjiang. Cette stratégie s’appuie sur la capacité chinoise à déployer rapidement de nouvelles capacités électriques : en 2024, la Chine a ajouté 429 GW de nouvelles capacités de production, soit plus de 15 fois celles des États-Unis sur la période.

Une déréglementation totale

Ce qui, à l’évidence, ne constitue pas une préoccupation pour les États-Unis qui ont adopté une approche résolument pro-innovation débridée sous l’administration Trump II.  Cette dernière a d’ores et déjà abrogé le décret de Joe Biden sur la sécurité de l’IA, qui imposait aux entreprises de communiquer leurs données lorsque leurs programmes présentaient des “risques sérieux”.

Cette décision s’inscrit dans une logique de « déréglementation totale » et « un développement de l’IA fondé sur la liberté d’expression et l'épanouissement humain ». Cette décision s'inscrit également aux antipodes de l'approche de l'UE avec son IA Act dans ce domaine.

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Cet article est publié dans le cadre d’un partenariat de The Conversation avec les Rencontres économiques organisées par le Cercle des économistes, qui se tiennent du 3 au 5 juillet, à Aix-en-Provence.

SYNTHESE /GEMINI

L'intelligence artificielle présente un double visage en matière d'écologie.

Côté "bombe énergétique" :

• Les centres de données qui alimentent les IA consomment énormément d'électricité, notamment pour le refroidissement.

• L'entraînement des modèles d'IA, surtout les plus complexes, est un processus très énergivore.

• Chaque requête que vous faites à une IA a un coût énergétique non négligeable.

Côté "levier écologique" :

• L'IA peut optimiser la consommation d'énergie dans de nombreux secteurs (industrie, transports, bâtiments).

• Elle aide à mieux diriger les énergies renouvelables, qui sont par nature intermittentes.

• Elle est utilisée pour surveiller la biodiversité, lutter contre la déforestation et optimiser l'agriculture.

En résumé, l'IA est un outil puissant qui peut être utilisé pour le meilleur comme pour le pire sur le plan environnemental. Le défi est de développer une IA "frugale", c'est-à-dire moins gourmande en ressources, et de l'orienter vers des applications bénéfiques pour la planète.

SYNTHESE/NotebooKLM)

Le texte examine le double impact de l'intelligence artificielle (IA) sur l'environnement, la présentant comme une force potentiellement destructive et un outil pour le développement durable. L'auteur met en lumière la consommation énergétique croissante des centres de données liée à l'IA, soulignant des prévisions alarmantes concernant la demande d'électricité et l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre. Parallèlement, l'article détaille comment l'IA peut contribuer positivement à la lutte contre le changement climatique, notamment par l'amélioration des prévisions météorologiques, l'optimisation des réseaux électriques et de transport, la gestion de l'eau, et la conservation de la biodiversité. Enfin, le texte explore l'idée d'une IA "frugale" et les efforts pour minimiser son empreinte écologique.

 

L'intelligence artificielle : une boîte de Pandore des temps modernes par GEMINI/IA

L'expression "IA, boîte de Pandore" est devenue une métaphore courante et puissante pour désigner les craintes et les dangers potentiels associés au développement fulgurant de l'intelligence artificielle. Comme le mythe grec où l'ouverture de la jarre interdite par Pandore libéra tous les maux de l'humanité, l'avènement de l'IA est perçu par beaucoup comme un point de non-retour, déchaînant des conséquences imprévisibles et potentiellement catastrophiques sur notre monde.

Au cœur de cette analogie se trouve l'idée que si l'IA promet des avancées prodigieuses dans de nombreux domaines – santé, science, communication –, – elle porte en elle des risques fondamentaux qui, une fois libérés, pourraient s'avérer impossibles à contenir. Les préoccupations sont multiples et touchent à des aspects essentiels de notre société.

Les maux redoutés de la "boîte de Pandore" de l'IA

Plusieurs menaces majeures sont régulièrement évoquées lorsque l'on file cette métaphore :

• La désinformation et la manipulation de masse : L'IA générative, capable de créer des textes, des images et des vidéos d'un réalisme saisissant (deepfakes), ouvre la porte à des campagnes de désinformation à grande échelle. La capacité de faire dire ou faire n'importe quoi à une personnalité publique, de créer de fausses preuves ou de manipuler l'opinion publique représente une menace sérieuse pour la démocratie et la confiance dans l'information.

• Les risques pour la cybersécurité : les mêmes technologies peuvent être utilisées pour développer des cyberattaques d'une sophistication inédite, capables de contourner les systèmes de sécurité traditionnels, de paralyser des infrastructures critiques ou de commettre des fraudes à grande échelle.

• Le bouleversement du marché du travail : L'automatisation poussée par l'IA menace de remplacer des millions d'emplois, bien au-delà des tâches manuelles. Les professions intellectuelles, créatives et administratives sont désormais également concernées, soulevant des questions cruciales sur l'avenir du travail et la nécessité d'une refonte de nos modèles économiques et sociaux.

• Les dilemmes éthiques et la perte de contrôle : Le développement d'intelligences artificielles de plus en plus autonomes soulève des questions éthiques vertigineuses. Comment s'assurer que les décisions prises par une IA soient alignées avec les valeurs humaines ? Quel contrôle gardons-nous sur des systèmes qui pourraient un jour nous dépasser en intelligence (le concept de "singularité") ? La crainte ultime est celle d'une IA dont les objectifs divergeraient des nôtres, avec des conséquences potentiellement désastreuses.

• Les biais et la discrimination : les systèmes d'IA sont entraînés sur d'immenses quantités de données issues de notre monde. Ils peuvent donc reproduire et même amplifier les biais et les discriminations existants en matière de genre, d'origine ethnique ou de statut social, créant ainsi des systèmes inéquitables dans des domaines aussi sensibles que le recrutement, la justice ou l'accès au crédit.

L'analogie avec la boîte de Pandore souligne donc ce sentiment d'irréversibilité.

Une fois ces technologies largement diffusées et leurs capacités pleinement développées, il pourrait extrêmement compliquer, voire impossible, de revenir en arrière et d'en annuler les effets néfastes.

Face à ces enjeux, de nombreuses voix appellent à une régulation plus stricte, à un développement éthique et responsable de l'intelligence artificielle, et à un large débat de société pour anticiper et tenter de maîtriser les maux potentiels de cette "boîte de Pandore" technologique. Il s'agit en outre d'essayer de n'en conserver que les promesses d'espoir – le seul élément qui, selon le mythe, resta dans la jarre.

Commentaire

L'IA frugale, tel est l'enjeu de sa consommation énergétique 
L'IA peut elle gérer elle-même cette consommation énergétique et la diminuer, voire l'annihiler ?
L'IA a un autre défaut : son coût.
Mais, cependant, elle a beaucoup d'avantages, notamment en médecine et dans mille autres domaines.
Alors, il faut œuvrer et encore œuvrer pour une IA FRUGALE.
Est-ce une boite de Pandore ? Pas exactement , ne pas oublier cette citation : “Comprendre est le commencement d'approuver.” Baruch Spinoza

Il faut militer pour une IA apaisée à la condition que les humains ne la transforment en machine de guerre ! 

Peut-on faire confiance aux humains dans cette période chaotique où les humains sont à l'origine même de ce chaos ?

C'est que l'homme est capable de tout , du bien comme du mal.

L'IA créée par l'homme aura t elle le même avenir que l'homme ? 

 

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