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EN BREF
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Selon l’étude publiée par l’association Green IT à l’occasion de Produrable Paris 2026, l’empreinte climatique de l’intelligence artificielle pourrait passer de 99 à 636 millions de tonnes équivalent CO₂ entre 2025 et 2030. Cette hausse, proche d’un facteur sept, s’inscrit dans une progression plus large des pressions exercées sur le climat, les ressources minérales, les milieux aquatiques et la santé. Les estimations dépendent toutefois des infrastructures prises en compte et ne se limitent pas aux émissions de gaz à effet de serre.
Le rapport de Green IT, qui prolonge une première étude publiée en 2025, propose une évaluation mondiale des impacts environnementaux et sanitaires de l’IA pour 2025 et 2030. Il s’intéresse aux infrastructures physiques qui soutiennent ces usages : serveurs, équipements informatiques et centres de données. Son scénario repose sur environ 13 millions de serveurs dédiés à l’IA en activité dans le monde en 2025, contre 25 millions en 2030.
La progression projetée ne signifie pas que tous les effets associés à l’IA seront exactement multipliés par sept. Ce facteur concerne principalement les émissions de gaz à effet de serre estimées en valeur absolue. L’étude met aussi en évidence d’autres pressions, dont certaines évoluent selon des mécanismes différents et ne peuvent pas être résumées par un seul indicateur carbone.
Une analyse fondée sur le cycle de vie des équipements
Pour établir ses estimations, Green IT distingue trois catégories de serveurs, allant des configurations d’entrée de gamme aux équipements haute performance. L’évaluation couvre différentes étapes de leur cycle de vie : extraction et transformation des matériaux, fabrication, distribution, fonctionnement et fin de vie. Cette approche permet de prendre en compte les impacts liés aux équipements eux-mêmes, et pas uniquement l’électricité consommée lors du traitement des requêtes.
L’étude ne sépare pas les usages selon les catégories d’IA — générative, prédictive ou agentique, par exemple. Elle raisonne à partir des infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle. Les résultats décrivent donc une pression environnementale associée aux moyens matériels mobilisés, plutôt qu’un bilan détaillé de chaque modèle ou service.
Quatre pressions environnementales et sanitaires mesurées
Le rapport examine quatre grands indicateurs. Le premier concerne le réchauffement climatique, auquel l’IA contribuerait, selon les estimations de l’étude, à hauteur de 35 % en 2025 et de 36 % en 2030 dans le périmètre analysé. Le deuxième porte sur l’eutrophisation des milieux aquatiques, c’est-à-dire leur déséquilibre et leur appauvrissement en oxygène : la part attribuée à l’IA passerait de 23 % à 25 %.
Le troisième indicateur concerne l’épuisement des ressources abiotiques, notamment les ressources minérales, métalliques et fossiles. La contribution estimée de l’IA à cette pression resterait autour de 19 % entre 2025 et 2030. Enfin, le rapport évalue les émissions de particules fines, associées à des effets importants sur la santé. Sa projection évoque jusqu’à 20 639 décès supplémentaires en 2030 à l’échelle étudiée, dans un contexte où la pollution aux particules est déjà responsable de dizaines de milliers de morts chaque année en France.
Ces indicateurs ne décrivent pas tous la même réalité. Les émissions de CO₂ influencent le climat, tandis que l’extraction des matériaux peut contribuer à la dégradation des écosystèmes et que les particules fines affectent directement la qualité de l’air et la santé humaine. Green IT souligne ainsi que les gaz à effet de serre ne représentent qu’une partie des impacts : les mesures climatiques seules ne suffisent pas à caractériser l’empreinte globale de l’IA.
Pourquoi l’empreinte carbone pourrait-elle croître aussi vite ?
La hausse projetée s’explique notamment par l’augmentation du nombre de processeurs graphiques et par la puissance électrique de chacun d’eux. Dans le scénario du rapport, la puissance moyenne appelée par un GPU passerait d’environ 700 watts à près de 2 000 watts entre 2025 et 2030. La capacité de calcul installée augmenterait donc à la fois en volume et en intensité énergétique.
Cette évolution implique également davantage d’espace pour héberger les équipements. Le rapport anticipe une multiplication par six de la surface occupée par les centres de données dédiés à l’IA. Au-delà de l’énergie et du refroidissement, cette expansion soulève des questions d’artificialisation des sols, de raccordement au réseau électrique et de concurrence entre usages du foncier.
Les demandes d’électricité des centres de données ne sont pas isolées des autres besoins numériques ou industriels. Un débat plus large sur les choix de développement et d’innovation à Toulouse illustre, à une échelle territoriale, les arbitrages entre attractivité technologique, infrastructures et ressources locales.
Fabrication, électricité et infrastructures : des impacts répartis différemment
L’empreinte d’un serveur n’est pas constante au fil de son cycle de vie. La fabrication des équipements peut représenter une part importante de certains impacts, notamment l’épuisement des ressources abiotiques. Les composants électroniques nécessitent en effet des matières premières dont l’extraction et la transformation ont des conséquences environnementales en amont de leur mise en service.
Une fois les machines installées, la production de l’électricité utilisée pendant leur fonctionnement devient déterminante. Selon l’analyse de Green IT, elle peut être responsable de la quasi-totalité de certains impacts associés à la phase d’utilisation. Le recours à une électricité bas-carbone peut donc réduire une partie de l’empreinte opérationnelle, sans effacer les effets de la fabrication, de la construction des centres de données ou de l’augmentation de la demande énergétique.
La question de l’approvisionnement électrique rejoint celle de la souveraineté numérique et des choix faits par les acheteurs publics. Les critères retenus dans la commande publique et la souveraineté peuvent notamment peser sur le choix des infrastructures, des fournisseurs et des exigences de sobriété associées aux services numériques.
Des effets qui dépassent le seul bilan carbone
Les émissions de gaz à effet de serre estimées par l’étude passeraient de 99 millions de tonnes équivalent CO₂ en 2025 à 636 millions en 2030. Le rapport compare ce dernier volume à environ 1,4 fois le budget annuel soutenable de l’Union européenne. Cette notion désigne la quantité d’impacts qu’une personne peut générer en un an sans dépasser les limites planétaires, selon le cadre retenu par l’étude.
Rapportée à un individu, l’IA représenterait en 2030 environ 16 % de ce budget annuel soutenable. Cette estimation ne constitue pas le bilan de l’ensemble des activités numériques : elle s’ajoute à d’autres usages, qui pèseraient eux aussi sur les ressources et les émissions. Le rapport avance que le numérique pourrait mobiliser une part bien plus importante du budget soutenable d’un Européen.
L’amélioration de la circularité des équipements peut contribuer à limiter les besoins en matières premières, en allongeant leur durée d’usage, en favorisant la réparation et en réemployant les composants lorsque cela est possible. Ces pistes s’inscrivent dans les réflexions autour d’une économie circulaire appliquée au secteur de l’IA, même si elles ne suffisent pas à compenser automatiquement la croissance du nombre de serveurs et de leur puissance.
La sobriété des usages comme levier technique
Pour réduire la pression des infrastructures, Green IT recommande de réserver l’IA aux tâches pour lesquelles elle apporte une valeur réelle, plutôt que de l’intégrer systématiquement à chaque service. Lorsque plusieurs solutions répondent au même besoin, un modèle plus léger, moins gourmand en calcul et adapté à la tâche peut réduire les ressources mobilisées. La pertinence d’un usage doit ainsi être évaluée au regard de son bénéfice, de ses besoins matériels et de sa consommation électrique.
Cette logique concerne aussi les services pratiques du quotidien. Pour une fonction limitée, comme repérer une place disponible, les choix d’architecture et la quantité de calcul nécessaires méritent d’être examinés : l’exemple de l’IA appliquée à la recherche de places de parking permet d’interroger le rapport entre utilité concrète et moyens techniques mobilisés.
La sobriété suppose également de rendre les performances et les coûts environnementaux plus visibles. Un étiquetage des services utilisant l’IA pourrait aider les organisations et les particuliers à distinguer les solutions, tandis que l’écoconception pourrait intégrer des exigences de mesure, de limitation des ressources et d’efficacité dès la conception des systèmes.
Des arbitrages publics et sociaux à organiser
Green IT appelle les pouvoirs publics à encadrer la croissance de l’offre, à soutenir des modèles plus frugaux, à renforcer l’écoconception et à mieux informer les utilisateurs. L’association évoque aussi la possibilité de mesures fiscales concernant les centres de données alimentés par des énergies fossiles. De telles orientations posent cependant la question de l’allocation d’une électricité décarbonée, qui reste une ressource à répartir entre de nombreux secteurs devant eux aussi réduire leurs émissions.
Le développement de modèles sobres ne relève pas uniquement d’un choix d’ingénierie. Il dépend aussi des critères de performance retenus, des incitations économiques et des usages que les organisations souhaitent encourager. Les échanges sur la place de la technologie dans la société, comme ceux organisés lors d’une journée consacrée à l’intelligence artificielle et à la nature humaine au monastère de Solan, mettent en perspective les choix techniques avec leurs finalités humaines et collectives.