Depuis deux ans, l’intelligence artificielle générative s’est imposée dans nos usages professionnels comme personnels. Rédiger un mail, résumer un rapport, générer une image : ces gestes, devenus banals, reposent pourtant sur une infrastructure dont le coût énergétique reste largement invisible pour l’utilisateur final. Chez Nuageo, on pense qu’il est temps de rendre cette réalité un peu plus visible.
Une consommation qui explose à tous les étages
L’empreinte énergétique de l’IA générative ne se limite pas à la phase d’entraînement des modèles, aussi impressionnante soit-elle. Un grand modèle de langage nécessite plusieurs centaines de mégawattheures pour être entraîné, soit l’équivalent de la consommation annuelle de plusieurs centaines de foyers. Mais cette phase, aussi coûteuse soit-elle, ne représente qu’une fraction du problème.
Vient ensuite l’inférence : chaque requête envoyée à un modèle, chaque réponse générée, mobilise des serveurs qui tournent en continu, refroidis par des systèmes eux-mêmes énergivores. Multipliée par des millions d’utilisateurs et des milliards de requêtes quotidiennes, cette consommation devient structurelle plutôt qu’exceptionnelle.
Le constat est partagé par les instances internationales : l’Agence Internationale de l’Énergie anticipe une consommation électrique du secteur de l’IA multipliée par dix entre 2023 et 2026 (GreenIT.fr). Une trajectoire qui interroge, à l’heure où la sobriété énergétique devient un impératif partagé par la plupart des organisations.
Dans son dernier post LinkedIn, Clément Marche co-fondateur de Nuageo, explique que malgré l’optimisation l’impact explose. Google, dans son dernier rapport environnemental, décrit qu’une requête Gemini pèse désormais 0,24 Wh, une énergie par prompt divisée par 33 en un an. C’est une bonne chose. En contrepartie, la consommation électrique totale du groupe a été multipliée par 3,5 en six ans et les émissions de gaz à effet de serre ont presque doublé selon la méthode de calcul depuis 2019. La consommation d’eau a quant à elle doublé en l’espace de quatre ans.
Lire le post en entier > l’effet rebond de l’usage de l’IA
Le problème n’est pas l’IA, c’est l’usage qu’on en fait
Il serait trop simple de pointer du doigt la technologie elle-même. L’IA générative rend possibles des gains de productivité réels, et certains usages (diagnostic médical, recherche scientifique, accessibilité …) justifient pleinement l’investissement énergétique qu’ils représentent.
Le vrai sujet est ailleurs : celui du dimensionnement. Faut-il systématiquement mobiliser un modèle de plusieurs centaines de milliards de paramètres pour reformuler un paragraphe ou trier une liste ? La tentation du « réflexe IA » – solliciter un grand modèle générique pour la moindre tâche, même la plus simple – est aujourd’hui l’un des principaux moteurs de cette surconsommation évitable.
Sobriété numérique et IA frugale : deux notions à ne pas confondre
Ces deux termes sont souvent employés l’un pour l’autre, alors qu’ils répondent à des logiques différentes. La sobriété numérique est une démarche de modération : elle consiste à interroger le besoin avant l’usage, et à accepter, le cas échéant, de renoncer à une technologie si son bénéfice ne justifie pas son coût. Appliquée à l’IA, elle pose une question en amont : a-t-on réellement besoin de recourir à l’intelligence artificielle pour cette tâche ?
L’IA frugale, elle, se situe à un autre niveau : celui de la conception et du choix technique. Elle part du principe que l’IA sera utilisée, et cherche à minimiser son empreinte à travers des modèles plus petits, plus spécialisés, entraînés et déployés avec une puissance de calcul proportionnée au besoin réel. C’est une logique d’optimisation, pas de renoncement.
Les deux approches sont complémentaires plutôt que concurrentes. La sobriété numérique évite les usages superflus ; l’IA frugale rend les usages restants moins coûteux. Une organisation véritablement responsable a besoin des deux : se demander si elle doit utiliser l’IA, puis, lorsque la réponse est oui, se demander comment le faire en limitant son impact.
Des leviers concrets pour les organisations
Plusieurs pistes permettent de limiter l’empreinte numérique liée à l’IA sans renoncer à ses bénéfices :
- Interroger le besoin avant l’outil. Toutes les tâches ne nécessitent pas un modèle généraliste de dernière génération. Des modèles plus petits, spécialisés, ou même des règles métier classiques, suffisent souvent.
- Mesurer avant d’optimiser. Il est difficile de réduire ce qu’on ne mesure pas. Suivre le volume de requêtes IA et leur finalité au sein de l’organisation est un premier pas simple et accessible.
- Former les équipes aux bons usages. Une grande partie de la sur-sollicitation des IA génératives vient d’une méconnaissance de leurs coûts cachés (un enjeu de sensibilisation autant que de technique).
- Privilégier les fournisseurs transparents sur l’origine de leur énergie et l’efficacité de leurs infrastructures, lorsque le choix du prestataire est possible.
Une question de responsabilité collective
L’IA générative n’a pas vocation à disparaître de nos organisations, et ce n’est pas ce que nous défendons chez Nuageo. Notre conviction est plus nuancée : une adoption responsable de l’IA suppose de sortir de l’usage par réflexe pour aller vers un usage réfléchi et sensé, où chaque recours à ces outils est justifié par une réelle valeur ajoutée.
Dans son article LinkedIn publié en février, Clément parle des usages sensés qui ne mettent pas en péril la santé commune (sociale, humaine et environnementale) et qu’ils seraient bons de préserver contrairement aux usages qui ne re-questionnent pas l’impact sur le Vivant et sur les individus.
C’est tout l’enjeu du numérique responsable tel que nous le portons : non pas renoncer à la technologie, mais apprendre à l’utiliser avec discernement en tenant compte de son coût réel, environnemental comme humain.
Chez Nuageo, nous accompagnons les organisations dans cette réflexion : cartographie des usages IA, sensibilisation des équipes, choix d’outils adaptés au besoin réel. Envie d’en discuter ? Contactez-nous.
Sources
- GreenIT.fr, « Green IT : les métiers de la sobriété numérique qui montent en 2026 », Free-Work, 2026. Lien
- Ecolab (Commissariat général au développement durable), AFNOR, ADEME, Arcep, Référentiel général pour l’IA frugale (Spec AFNOR 2314), 2024. Lien
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