Les technologies sous-jacentes à l’IA (modèles d’apprentissage profond ou deep learning, algorithmes complexes) et leurs infrastructures (centres de données, serveurs) génèrent un impact environnemental significatif. Elles impliquent une consommation élevée d’électricité et d’eau notamment pour le refroidissement des centres de données. Par ailleurs, le processus de fabrication des puces implique l’exploitation de ressources limitées et la pollution de milieux aquatiques.  

Diverses études chiffrées confirment l’ampleur du phénomène. Selon l’Autorité de régulation des communications électroniques, des postes et de la distribution de la presse (Arcep), la consommation électrique des opérateurs de centres de données continue de progresser nettement (+12% en 2024)¹. En outre, la seule phase de pré-entraînement de GPT-3 aurait généré l’équivalent de 626 000 kg de CO₂, soit près de 72 tours de la Terre en voiture² et la direction d’Alphabet estimait en 2023 qu’un prompt adressé à une IA générative requérait l’équivalent de dix fois l’énergie consommée par une simple recherche sur Google³.

En favorisant une meilleure prise en compte des empreintes environnementales de l’IA et en incitant à l’adoption de pratiques responsables, le cadre juridique peut également avoir un rôle structurant en la matière. 

La préservation de l’environnement a notamment été prise en considération par les colégislateurs européens dans leur élaboration du règlement européen pour l’intelligence artificielle (RIA)⁴. A titre d’illustration, la notion d’ « incident grave » devant être signalé par les fournisseurs de systèmes d’IA à haut risque intègre la notion d’atteinte grave à l’environnement⁵.

Enfin, le Règlement requiert aussi l’évaluation et l’atténuation des risques systémiques⁶. Il est à noter que concernant les modèles d’IA à usage général (modèle IAUG)⁷, le RIA fixe un certain nombre de critères permettant de définir que ces derniers sont à risque systémique :

• Le modèle IAUG possède des capacités à fort impact (évaluées par des outils et des critères techniques) ;
• La Commission européenne décide qu’il présente un risque équivalent (sur alerte d’experts ou d’office) ;
• Si le modèle utilise plus de 10²⁵ opérations en virgule flottante (FLOPS) lors de son entraînement, le risque systémique est présumé ;
• La Commission pourra modifier les seuils (FLOPS) ou compléter les critères selon les évolutions technologiques.

La nécessité de concilier innovation technologique et durabilité environnementale, et donc de réduire l’impact écologique de l’IA demeure un défi majeur. Dans leurs démarches RSE, les entreprises doivent inclure une réflexion sur la durabilité des technologies utilisées : outils utilisés, stockage des données, notamment en privilégiant les fournisseurs de cloud plus économes en énergie, etc. 

Pour rappel, la Commission européenne promeut cette approche à travers différents instruments parmi lesquels un Règlement sur l’écoconception concernant les serveurs et les produits de stockage de données⁸ et un code de conduite de l’UE sur l’efficacité énergétique des centres de données⁹.

La sensibilisation des collaborateurs constitue un premier levier essentiel. Des formations régulières sur les impacts environnementaux de l’IA, complétées par des outils de traçabilité des usages et de mesure de l’empreinte carbone, permettent de renforcer la responsabilisation de chacun. Il est également recommandé d’intégrer le critère environnemental dans le choix des solutions d’IA, en documentant leur impact afin d’identifier des pistes d’optimisation et en privilégiant des fournisseurs engagés dans la réduction de leur empreinte carbone. 

Enfin, ces engagements doivent être formalisés dans les instruments de gouvernance de l’organisation, notamment au sein de la charte IA et des contrats conclus avec les différentes parties prenantes.

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1. Arcep, Enquête annuelle « pour un numérique soutenable », 2026. ↩︎
2. Citation extraite « L’intelligence artificielle : une pollution cachée au cœur de l’innovation », Institut Supérieur de l’Environnement, 2024. ↩︎
3. Impacts de l’intelligence artificielle : risques et opportunités pour l’environnement, Rapport du CESE, Sept. 2024. ↩︎
4. Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024, établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle (règlement sur l’intelligence artificielle), cons. 1.  ↩︎
5. RIA, Cons. 155. ↩︎
6. RIA, art. 3. ↩︎
7. RIA, art. 3. ↩︎
8. Règlement (UE) 2019/424 de la Commission du 15 mars 2019 établissant des exigences d’écoconception applicables aux serveurs et aux produits de stockage de données conformément à la directive 2009/125/CE du Parlement européen et du Conseil. ↩︎
9. The European Code of Conduct for Energy Efficiency in Data Centres. ↩︎