La consommation d’énergie et l’impact climatique de l’intelligence artificielle sont un des grands secrets de l’industrie du numérique. Aucun des grands fabricants ne communique de données détaillées et actualisées sur l’électricité nécessaire pour faire tourner les serveurs dédiés à leurs différents modèles d’intelligence artificielle générative (IAg).
Les trois-quarts des modèles d’IAg ne font l’objet d’aucune information environnementale, regrette également l’Autorité de régulation des communications électroniques (Acerp) dans un rapport paru fin mai 2026. Si bien qu’il est impossible de connaître avec certitude la consommation d’une requête sur Chat GPT, par exemple.
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Plusieurs estimations ont néanmoins été conduites par des universitaires indépendants. Cinq chercheurs des universités de Rhode Island (États-Unis) et de Tunis (Tunisie) tiennent à jour une estimation détaillée, en fonction des modèles et des types de requêtes en se fondant notamment sur la consommation électrique des puces utilisées et sur les performances des applications. Une méthode qu’ils proposent d’utiliser comme un nouveau standard mondial pour la traçabilité et le contrôle de l’impact environnemental des IAg.
Leurs résultats montrent une grande diversité de consommation selon les modèles, qui ne sont pas paramétrés et entraînés de la même manière. Ils montrent également que l’intelligence artificielle consomme beaucoup plus d’électricité que les recherches internet classiques.
Poser une simple question à Chat GPT-4, le modèle d’IAg le plus connu dans le monde, avec environ 300 mots de texte en comptant la question et la réponseconsomme donc 40 % plus d’électricité qu’une simple recherche Google. Et ce ratio grimpe à 67 fois plus pour le modèle chinois Deepseek.
Pour offrir aux IAg la…
Auteur: Erwan Manac’h
