En 2025, l’intelligence artificielle (IA) et la justice environnementale se dirigent vers un affrontement inévitable. Les systèmes d’IA continuent de s’étendre à travers le monde, soulevant des problématiques sociopolitiques, économiques et réglementaires. Ces défis se recoupent de plus en plus avec les demandes de justice environnementale, qui protestent contre les impacts socio-environnementaux des centres de données d’IA.
Les Défis de l’IA
Les systèmes d’IA reposent sur une infrastructure déployée à l’échelle mondiale, ce qui a entraîné une intensification de l’extraction de minerais, de la consommation d’énergie et d’eau dans différents territoires. Les centres de données sont particulièrement controversés en raison de leur consommation effrénée d’électricité, qui met en péril les objectifs climatiques des pays, et d’eau, qui pourrait entraîner des perturbations dans la chaîne d’approvisionnement mondiale. De plus, ils génèrent une quantité considérable de déchets électroniques. Selon certaines sources, l’adoption de l’IA générative pourrait générer entre 1,2 et 5 millions de tonnes métriques de déchets électroniques d’ici 2030.
L’Opposition Croissante
Ces catastrophes potentielles ont déclenché une opposition croissante à l’essor de l’IA, menée par diverses communautés. Aux États-Unis, en Amérique latine et en Europe, des groupes se sont élevés contre la demande en eau douce dans les régions frappées par la sécheresse. En Irlande, des citoyens se sont inquiétés de l’empreinte carbone des centres de données situés sur le territoire national. Le problème est encore plus prononcé dans des pays comme l’Afrique du Sud, où les pénuries d’électricité ont fait scandale ces dernières années, même sans que l’IA ne vienne alourdir la charge du réseau. L’utilisation de terrains et d’énergie propre pour déployer ces infrastructures privées a également été controversée dans des endroits comme les Pays-Bas et Singapour.
2025 : Une Période Charnière
2025 est donc une période charnière pour la conception et la mise en œuvre de politiques et de mesures publiques plus efficaces, transparentes et participatives. Pour répondre à ces défis, je vais lancer un outil accessible au public qui synthétise et organise les données relatives aux impacts socio-environnementaux de l’IA, à son impact sur les terrains et aux réponses (positives ou négatives) des entreprises et des gouvernements locaux et nationaux.
Objectif du livre
Ce projet n’a pas pour but de fournir des formules ou des solutions miracles à un problème qui est au cœur du capitalisme moderne. Il s’agit plutôt d’examiner la complexité de la durabilité numérique dans un contexte de crise écologique et climatique, de synthétiser les informations pertinentes, d’être transparent et de proposer des réponses.
L’Empreinte Énergétique de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) est souvent présentée comme une révolution technologique capable de transformer de nombreux secteurs. Cependant, derrière cette promesse se cache une réalité alarmante : l’IA est un gouffre énergétique, et cette tendance ne semble pas près de s’inverser. D’après certaines projections, le secteur pourrait engloutir 3 500 TWh d’énergie en 2050, soit une consommation colossale qui pose des défis majeurs pour la planète.
De nouvelles études sur l’empreinte énergétique de l’IA ont été publiées récemment, mettant en lumière l’ampleur du problème. L’agence Deloitte estime qu’avec la plus forte adoption envisagée, la consommation des data centers dans le monde pourrait être multipliée par 9 et atteindre 3 550 TWh par an. En parallèle, des chercheurs d’Harvard soulignent que les centres de données américains sont souvent construits dans des endroits où les sources d’électricité sont plus polluantes que la moyenne nationale, aggravant ainsi l’impact environnemental de l’IA.
Les Scénarios de Deloitte
Le cabinet d’audit Deloitte a publié en novembre dernier une étude sur l’empreinte environnementale de l’IA, proposant deux scénarios : un scénario « de référence » et un autre d’ « adoption élevée » de l’IA. Le scénario « de référence » s’appuie sur une modélisation prenant en compte une « intégration progressive des capacités d’IA dans les systèmes et les industries existants » et dans laquelle le déploiement de ces systèmes se ferait en se limitant aux « plus simples et plus rentables ». Ce scénario suppose un taux de croissance de l’IA plus faible entre 2024 et 2030 que celui, extrêmement élevé, constaté entre 2020 et 2023.
À l’inverse, le scénario « adoption élevée » part du principe que les tendances actuelles de croissance des serveurs d’IA se maintiendront, alimentées par l’augmentation des charges de travail d’IA et l’adoption accélérée des technologies d’IA générative. Dans son annexe, Deloitte explique un peu plus sa méthode et notamment qu’il base son scénario « de référence » sur une croissance annuelle de 28 % entre 2023 et 2028 des serveurs utilisés par l’IA, alors qu’elle a été estimée à 47 % entre 2020 et 2023. Dans son scénario « adoption élevée », cette croissance serait de 44 % entre 2023 et 2028.
Pour mettre ces chiffres en contexte, cela représenterait 37 % d’énergie en plus que celle consommée par l’intégralité de la France en 2023. L’étude précise d’ailleurs que ces chiffres prennent en compte « l’amélioration de l’efficacité énergétique des centres de données ». De quoi « impacter directement les fournisseurs d’électricité et remettre en cause les ambitions des pays en matière de neutralité climatique » si rien n’est fait.
La Croissance Exponentielle de l’IA
S’il y a bien un domaine qui correspond à l’exponentiel, c’est l’IA. La puissance de calcul des nouvelles machines consomme une énergie infiniment supérieure aux précédentes, et comme on en généralise l’usage de plus en plus vite, la consommation énergétique s’envole. Quand il fallait des décennies pour que le monde compte des millions d’utilisateurs de la télévision ou du téléphone, ChatGPT ou TikTok ont atteint le milliard d’utilisateurs en quelques mois seulement… Et avec des technologies très énergivores.
Selon les chercheurs, l’énergie utilisée par ces data centers émet particulièrement beaucoup de carbone. En effet, ils sont très souvent situés dans des états comme la Virginie qui produisent du charbon et le consomment fortement pour la production de leur électricité. En 2023, « l’intensité carbone des data centers [américains] – la quantité de CO2e émise par unité d’électricité consommée – dépassait de 48 % la moyenne américaine ».
En 2025, alors que l’IA et les centres de données dominent le paysage technologique, il est plus important que jamais de trouver un équilibre entre innovation et responsabilité environnementale. En utilisant la transparence et la participation comme moteurs, nous pouvons créer un avenir où la technologie sert véritablement le bien commun, tout en respectant les limites de notre planète.
Sources :
– [Les Numériques]( https://www.lesnumeriques.com/societe-numerique/en-2050-l-intelligence-artificielle-pourrait-consommer-plus-d-energie-que-la-france-d-aujourd-hui-n231418.html )
– [Next INpact]( https://next.ink/162010/la-consommation-energetique-de-lia-devrait-etre-multipliee-par-4-a-9-dici-2050 /)
– [Frandroid]( https://www.frandroid.com/marques/microsoft/2461510_microsoft-investit-80-milliards-de-dollars-dans-lelectricite-de-notre-epoque )
– [Deloitte](https://www.deloitte.com/global/en/issues/climate/powering-ai.html)
https://www.lefigaro.fr/conjoncture/l-ia-attise-les-flammes-les-data-centers-ont-ils-aggrave-les-incendies-de-los-angeles-20250114
«L’Intelligence Artificielle sous les projecteurs : Impact des Data Centers sur l’augmentation des Incendies à Los Angeles»
Spécialiste du crowdfunding et auteur.
Nicolas Dehorter conseille et accompagne des porteurs de projet depuis près de dix ans. Outre de nombreuses réussites de financement participatif dans le milieu des start-up (Besight, Mycélium), il a travaillé sur quelques-unes des plus grandes réussites européennes du monde de l’audiovisuel : El cosmonauta, Food...
