L’intelligence artificielle s’impose à un rythme effréné dans nos entreprises, promettant des gains de productivité considérables. Pourtant, cette révolution technologique soulève une question cruciale : quel est réellement l’impact de l’IA sur l’environnement ? Entre consommation énergétique croissante et opportunités d’optimisation, les entreprises françaises se mobilisent pour mesurer, comprendre et maîtriser l’empreinte environnementale de leurs projets numériques.
L’IA génère des impacts environnementaux croissants mais encore mal maîtrisés
L’essor fulgurant du numérique et de l’intelligence artificielle bouscule les entreprises. Le secteur numérique représente aujourd’hui 2 à 4% des émissions mondiales de gaz à effet de serre (source : Charlotte Freitag et al., 2021). La tendance est préoccupante : selon l’étude ARCEP-ADEME de 2022, l’empreinte carbone du numérique en France pourrait augmenter de 45% entre 2020 et 2030, malgré une électricité très décarbonée.
Une consommation d’énergie et d’eau en forte hausse
L’accroissement de la consommation d’électricité constitue la source d’impact environnemental la mieux identifiée. Les centres de données nécessaires au fonctionnement de l’IA consomment des quantités massives d’énergie, mais aussi d’eau pour leur refroidissement. Cette concentration géographique importante (45% des centres de données américains sont regroupés dans 5 clusters, selon l’Agence Internationale de l’Énergie 2025) crée des tensions sur les ressources locales.
L’eau représente un enjeu majeur : selon le rapport Green IT 2019, 80% de la consommation d’eau du secteur numérique provient du refroidissement des centres de données, de la production d’énergie et de la fabrication des composants.
Que ce soit par ses consommations ou par les usages qu’elle favorise, l’IA génère des impacts directs et indirects sur l’eau, le climat et les ressources naturelles. Le déploiement rapide de l’IA pourrait provoquer un déplacement de l’impact de la phase de fabrication à l’usage, cette dernière devenant prépondérante après quelques semaines du fait d’inférences très énergivores.
Des pratiques de mesure encore fragiles
Face à ces enjeux, les entreprises se mobilisent progressivement. Deux tiers des entreprises interrogées dans le cadre d’une enquête menée par EpE (Entreprises pour l’Environnement) et l’INR (Institut du Numérique Responsable) en 2025 évaluent déjà les émissions de GES liées à leurs projets IT. La moitié des répondants prennent en compte l’énergie consommée et un tiers s’intéressent aux enjeux matières.
Malgré cette prise de conscience, le pilotage de ces technologies reste en construction. Les professionnels sont freinés par le manque d’outils, de données fiables et de standards partagés. En l’absence de transparence de la part des fournisseurs, la qualité et l’accessibilité des données demeurent une problématique majeure.
Les entreprises développent des approches concrètes de pilotage environnemental
Face à ces défis, un mouvement se dessine. Les réflexions partagées au sein du groupe de travail d’EpE révèlent que les entreprises ont conscience des impacts potentiels de ces nouveaux usages et ne souhaitent pas se les faire imposer.
L’intégration de critères environnementaux dans les appels d’offres
La moitié des répondants à l’enquête EpE/INR ont intégré ou sont sur le point d’intégrer des critères environnementaux dans leurs appels d’offres liés à l’IA. Cette démarche s’impose comme un levier essentiel pour agir sur les fournisseurs, producteurs d’IA, intégrateurs de systèmes et hébergeurs de données.
Deux exigences principales ressortent : l’intégration de principes d’écoconception (référentiels RIA31 de l’INR, AFNOR SPEC 2314, RGESN) et la performance environnementale des serveurs (indicateurs PUE, WUE, CUE, empreinte carbone).
L’IA frugale : réduire la taille et la consommation des modèles
Un intérêt croissant se manifeste pour l’IA frugale, qui vise à réduire la taille et la consommation des modèles. Cette approche, formalisée dès 2018 dans le rapport Villani « Donner un sens à l’intelligence artificielle » et reprise dans la stratégie nationale française pour l’IA, repose sur 7 thématiques structurelles identifiées par la SPEC Afnor 2314.
Plusieurs initiatives concrètes témoignent de cette volonté de maîtrise. Veolia a conçu un assistant IA interne « Secure GPT » optimisé pour limiter sa consommation énergétique. Renault Group intègre des critères d’écoconception numérique dans tous ses appels d’offres. Société Générale évalue la maturité « Green IT » de ses projets via un simulateur CO2.
Des cas d’usage positifs pour la transition écologique
Au-delà de la maîtrise des impacts, l’IA peut devenir un levier au service de la transition écologique. EDF utilise l’IA pour simuler le comportement des habitants dans leur logement afin de prévoir leur consommation électrique.
Renault a optimisé ses trajets logistiques, évitant ainsi la circulation de 8 000 camions par an, équivalente à 21 000 tonnes de CO2. Ces cas d’usage bénéfiques, recensés auprès de deux tiers des répondants de l’enquête EpE/INR, relèvent essentiellement de l’IA prédictive, permettant d’optimiser les consommations d’énergie de systèmes industriels et de matières premières.
Trois leviers pour une IA responsable et durable
Pour faire de l’IA un allié de la transformation écologique plutôt qu’une nouvelle source d’impact, trois conditions interconnectées se dégagent des retours d’expériences des grandes entreprises françaises. Ces leviers sont interdépendants : des données qualifiées facilitent la prise de décision, tandis que l’existence de processus managériaux stimulent la production de données.
Premier levier : des données disponibles et qualifiées
La transparence des fournisseurs constitue le socle de toute démarche de pilotage environnemental. Il est essentiel d’obtenir des facteurs d’émissions accessibles et fiables, notamment de la part des hébergeurs cloud et fournisseurs d’IA. Cette transparence doit s’étendre au-delà du seul carbone pour couvrir également la consommation d’eau et de matières premières.
Des méthodologies standardisées et reconnues doivent être établies pour calculer l’empreinte carbone d’un projet IT tout au long de son cycle de vie. Aujourd’hui, il n’existe ni cadre méthodologique universel, ni outils intégrés permettant de mesurer simplement ces impacts, ni règles d’allocation applicables aux différentes étapes (fabrication des GPU, stockage mutualisé, localisation des centres de données, inférences).
Enfin, des outils doivent être développés pour automatiser et faciliter l’utilisation de ces données dans des contextes de projet. Plusieurs entreprises ont développé des solutions internes qui estiment l’impact carbone de l’ensemble de l’IT en phase d’utilisation.
Deuxième levier : des processus de décision intégrés
L’impact environnemental doit être intégré dans les critères d’exigence envers l’IT, au même titre que le coût, la disponibilité ou la sécurité. Cette intégration passe par la pondération ou la monétisation des enjeux environnementaux dans les arbitrages de projets.
La moitié des entreprises interrogées ont déclaré formaliser pour certains projets IT une évaluation de l’impact environnemental avant d’investir. En pratique, deux tiers des entreprises participantes prennent en compte les émissions de GES, la moitié l’énergie et un tiers les enjeux matières.
Cette intégration doit couvrir l’ensemble du cycle de vie des projets : conception, production, déploiement, usage et décommissionnement. Certaines entreprises systématisent le processus d’écoconception pour chaque projet ou évaluent les impacts environnementaux au-delà d’un certain seuil budgétaire.
Le suivi des impacts en phase d’utilisation post-déploiement reste rare, bien que les pratiques d’écoconception en phase de développement deviennent courantes.
Troisième levier : une culture d’entreprise en appui
Le soutien du management jusqu’au plus haut niveau s’avère déterminant. Sans sponsoring fort et objectifs clairs, la mise en place d’outils de mesure et de processus d’arbitrage reste limitée. Le manque de formation des acteurs (managers, équipes IT, utilisateurs) freine également les initiatives.
La formation des équipes IT constitue un enjeu majeur. Certaines entreprises intègrent la dimension IT responsable dans la rémunération variable de leurs collaborateurs. D’autres ont mis en place un réseau d’ambassadeurs ou référents numérique responsable pour accompagner les directions informatiques dans l’intégration des enjeux environnementaux.
Cette culture d’entreprise doit également s’appuyer sur des outils concrets : guides internes de bonnes pratiques de l’IA responsable, sensibilisation au prompting efficace, politique de renouvellement du parc informatique raisonnée.
Conclusion : vers une gouvernance renforcée de l’IA
L’IA aura du sens si elle devient un levier au service de la transition écologique, et non une nouvelle source d’impact. Comme le souligne David Laurent, Directeur de la Transformation écologique d’EpE : « Les entreprises ont conscience des impacts potentiels de ces nouveaux usages, et ne souhaitent pas se les faire imposer. »
Les entreprises appellent à structurer les données, les outils et les standards pour mieux piloter les impacts, et à orienter les investissements vers des usages réellement positifs. La gouvernance apparaît ainsi comme un levier central capable d’orienter les investissements vers des usages réellement positifs et durables de l’intelligence artificielle.
L’intégration par un nombre croissant d’entreprises de critères environnementaux dans leurs appels d’offres et la promotion d’approches d’IA frugale sont le signe de leur volonté de faire du numérique un allié de la transformation écologique. Cette démarche s’inscrit dans une vision plus globale de la responsabilité sociétale des entreprises et du reporting de durabilité, où la mesure des impacts environnementaux devient un enjeu central.
Ex&Co vous accompagne dans la compréhension et la gestion des enjeux environnementaux de votre transformation numérique. Notre équipe est à vos côtés pour vous guider vers une utilisation responsable et performante de l’IA. Contactez-nous.