Bilan carbone de l’intelligence artificielle : ce qu’il faut savoir

Q: Pourquoi l'intelligence artificielle a-t-elle un bilan carbone élevé ?

L'IA repose sur des data centers très consommateurs d'électricité pour le calcul et le refroidissement, ainsi que d'eau et de matériaux. Son bilan carbone combine émissions directes et indirectes, qui augmentent avec la multiplication des modèles et des usages.

Q: Qu'est-ce qui pèse le plus : l'entraînement ou l'inférence ?

Sur la durée de vie d'un modèle, l'inférence pèse environ 60 % de l'empreinte carbone totale contre 40 % pour l'entraînement, car chaque requête consomme de l'énergie et les usages se multiplient.

Q: L'IA consomme-t-elle aussi de l'eau ?

Oui, les data centers utilisent beaucoup d'eau pour le refroidissement. S'y ajoutent l'épuisement de ressources, la pollution de fabrication et les déchets électroniques : l'empreinte de l'IA est multicritère.

Q: Comment réduire le bilan carbone de l'intelligence artificielle ?

En privilégiant la sobriété numérique, des modèles plus petits et spécialisés, la mutualisation des infrastructures, des fournisseurs en électricité décarbonée et une mesure précise pour intégrer la consommation au bilan carbone global.

Q: L'usage de l'IA compte-t-il dans le bilan carbone d'un tournage ?

Oui, de plus en plus. Les outils d'IA en post-production ou pour les événements consomment de l'énergie dans des data centers et alimentent le scope 3 d'une production. Documenter ces usages est nécessaire pour un bilan complet.

La consommation électrique des data centers pourrait presque doubler, portée par l'essor de l'intelligence artificielle selon l'AIE.

Table des matières

Comprendre le bilan carbone de l’intelligence artificielle
Data centers, entraînement et inférence : d’où viennent les émissions
Au-delà du carbone : eau, matériaux et déchets électroniques
Vers une intelligence artificielle plus sobre
Le bilan carbone de l’IA dans l’audiovisuel et l’événementiel
Conclusion
FAQ

Le bilan carbone de l’intelligence artificielle s’impose comme l’un des grands sujets de la transition numérique. La consommation électrique mondiale des data centers pourrait passer d’environ 415 TWh à près de 945 TWh selon les projections de l’Agence internationale de l’énergie, les charges de travail liées à l’IA représentant l’essentiel de cette croissance ^[1]. Derrière la promesse d’outils toujours plus puissants se cache une empreinte environnementale bien réelle, faite d’électricité, d’eau et de matériaux. Cet article décrypte les composantes du bilan carbone de l’intelligence artificielle, identifie les postes d’émissions les plus lourds, élargit le regard aux autres impacts environnementaux et présente des pistes pour un usage plus sobre, y compris dans le secteur audiovisuel et événementiel.

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Comprendre le bilan carbone de l’intelligence artificielle

Le bilan carbone de l’intelligence artificielle repose sur une double empreinte : la fabrication du matériel, en particulier les processeurs spécialisés, et la consommation énergétique liée à leur fonctionnement ^[5]. Les centres de données qui hébergent ces calculs, ainsi que les systèmes de refroidissement associés, concentrent la majorité des besoins en énergie et en eau. Cette empreinte se répartit tout au long du cycle de vie des équipements, de leur production à leur fin de vie.

Comprendre ce bilan suppose de distinguer les émissions directes, liées à l’électricité consommée, des émissions indirectes, associées à la fabrication et à la logistique des serveurs. Cette logique rejoint celle de tout bilan carbone intégrant le scope 3, où les émissions les plus difficiles à mesurer sont souvent les plus importantes. L’IA ne fait pas exception à cette règle.

Data centers, entraînement et inférence : d’où viennent les émissions

Les émissions de l’intelligence artificielle se concentrent dans les data centers, dont la demande électrique grimpe avec l’essor des modèles. L’Agence internationale de l’énergie estime que les systèmes d’IA représentaient environ 15 % de la demande électrique totale des centres de données, une part appelée à croître fortement ^[2]. Au sein d’un modèle, l’empreinte se répartit entre deux grandes phases : l’entraînement, très intensif mais ponctuel, et l’inférence, c’est-à-dire l’utilisation quotidienne du modèle.

Contrairement à une idée répandue, c’est l’inférence qui pèse le plus lourd sur la durée : elle représente environ 60 % de l’empreinte carbone totale d’un modèle, contre 40 % pour son entraînement ^[5]. Chaque requête adressée à un modèle mobilise de l’énergie, et la multiplication des usages amplifie cet effet.

Phase	Nature	Part de l’empreinte	Caractéristique
Fabrication du matériel	Émissions indirectes	Variable selon le cycle de vie	Processeurs, serveurs, extraction de métaux
Entraînement	Consommation intensive ponctuelle	Environ 40 %	Concentrée dans le temps
Inférence	Consommation continue à l’usage	Environ 60 %	Croît avec le nombre de requêtes
Refroidissement	Énergie et eau	Poste majeur des data centers	Dépend du climat et de la localisation

La localisation des centres de données joue un rôle déterminant : un data center alimenté par une électricité fortement carbonée génère bien plus d’émissions qu’un équipement raccordé à un mix décarboné. Pour approfondir cet aspect, l’analyse de la pollution réelle des data centers apporte un éclairage précieux.

Au-delà du carbone : eau, matériaux et déchets électroniques

Réduire l’impact de l’IA à ses seules émissions de CO₂ serait incomplet. Son empreinte englobe aussi une importante consommation d’eau, utilisée pour refroidir les serveurs, ainsi que l’épuisement de ressources et la pollution liées à la fabrication des équipements ^[4]. À ces effets s’ajoutent les déchets électroniques générés par le renouvellement rapide du matériel, dont la durée de vie tend à se raccourcir sous la pression de la course à la performance.

La disponibilité d’une électricité décarbonée devient par ailleurs un enjeu stratégique majeur, tant la demande des infrastructures d’IA exerce une pression nouvelle sur les réseaux électriques ^[3]. Une évaluation honnête du bilan carbone de l’intelligence artificielle doit donc adopter une approche multicritère, à l’image d’une véritable démarche de décarbonation qui ne se limite pas au carbone.

Vers une intelligence artificielle plus sobre

Face à ces constats, plusieurs leviers permettent d’alléger le bilan carbone de l’intelligence artificielle. La sobriété numérique invite d’abord à questionner la pertinence de chaque usage : mobiliser un modèle massif pour une tâche simple constitue un gaspillage énergétique évitable. Le recours à des modèles plus petits et spécialisés, l’optimisation des architectures et la mutualisation des infrastructures réduisent la consommation à service rendu équivalent.

Le choix de fournisseurs alimentés par une électricité décarbonée et implantés dans des régions au climat favorable au refroidissement diminue également l’empreinte. Enfin, mesurer précisément la consommation liée aux outils d’IA permet de l’intégrer au bilan carbone global d’une organisation, condition indispensable pour la piloter. Cette exigence de mesure rejoint les obligations croissantes du reporting extra-financier, qui pousse les entreprises à documenter l’ensemble de leurs impacts numériques.

Le bilan carbone de l’IA dans l’audiovisuel et l’événementiel

Le secteur audiovisuel et événementiel adopte massivement l’intelligence artificielle : génération d’images, montage assisté, sous-titrage automatique, effets visuels, outils de production et de billetterie. Chaque usage a un coût énergétique qui, additionné à l’échelle d’une production, entre désormais dans le périmètre du bilan carbone. Or ce poste numérique reste souvent invisible dans les mesures traditionnelles de tournage, centrées sur les transports et l’énergie des plateaux.

Productions audiovisuelles

Les studios recourent de plus en plus à des outils d’IA pour la post-production, les effets spéciaux ou l’étalonnage. Ces traitements, exécutés dans des data centers, ajoutent une couche d’émissions au scope 3 d’une production. Documenter ces usages, au même titre que les déplacements ou la consommation des studios, devient nécessaire pour un bilan carbone complet et conforme aux référentiels comme la méthodologie d’éco-production (Ecoprod, CNC) ou Albert.

Événementiel

Pour les événements, l’IA sert à la gestion des flux, à la personnalisation de l’expérience ou à la création de contenus visuels. Là encore, l’empreinte se loge dans des services numériques dont la consommation doit être tracée. Intégrer ces usages au bilan de l’événement, aux côtés de l’alimentation électrique sur site et de la mobilité, permet d’éviter un angle mort de plus en plus significatif.

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Conclusion

Le bilan carbone de l’intelligence artificielle ne se résume pas à une abstraction technologique : il s’ancre dans la consommation bien tangible de data centers gourmands en électricité, en eau et en matériaux. Entre l’entraînement des modèles, l’inférence quotidienne et la fabrication du matériel, les postes d’émissions se multiplient à mesure que les usages se généralisent. Pour les acteurs de l’audiovisuel et de l’événementiel, l’enjeu consiste à intégrer ces usages numériques au bilan carbone global, plutôt que de les laisser dans l’ombre. Sobriété des usages, choix d’infrastructures décarbonées et mesure précise dessinent la voie d’une intelligence artificielle plus responsable, à la hauteur des exigences environnementales à venir.

FAQ

Pourquoi l’intelligence artificielle a-t-elle un bilan carbone élevé ?

L’intelligence artificielle repose sur des data centers qui consomment beaucoup d’électricité pour le calcul et le refroidissement, ainsi que de l’eau et des matériaux pour la fabrication du matériel. Son bilan carbone combine ces émissions directes et indirectes, qui augmentent à mesure que les modèles et leurs usages se multiplient à travers le monde.

Qu’est-ce qui pèse le plus : l’entraînement ou l’inférence ?

Sur la durée de vie d’un modèle, l’inférence pèse davantage que l’entraînement. Elle représente environ 60 % de l’empreinte carbone totale, contre 40 % pour l’entraînement. Chaque requête adressée au modèle consomme de l’énergie, et la multiplication des utilisations quotidiennes amplifie fortement cet impact dans le temps.

L’IA consomme-t-elle aussi de l’eau ?

Oui, les data centers qui font tourner les modèles d’IA utilisent d’importantes quantités d’eau pour refroidir les serveurs. À cette consommation s’ajoutent l’épuisement de ressources, la pollution liée à la fabrication des équipements et les déchets électroniques. L’empreinte de l’IA est donc multicritère et ne se limite pas aux seules émissions de CO₂.

Comment réduire le bilan carbone de l’intelligence artificielle ?

Plusieurs leviers existent : privilégier la sobriété numérique en réservant les modèles massifs aux tâches complexes, recourir à des modèles plus petits et spécialisés, mutualiser les infrastructures et choisir des fournisseurs alimentés en électricité décarbonée. Mesurer précisément la consommation des outils d’IA permet ensuite de l’intégrer au bilan carbone global et de la piloter.

L’usage de l’IA compte-t-il dans le bilan carbone d’un tournage ?

Oui, de plus en plus. Les outils d’IA utilisés en post-production, pour les effets visuels ou la gestion d’événements consomment de l’énergie dans des data centers, ce qui alimente le scope 3 d’une production. Documenter ces usages numériques, au même titre que les transports et l’énergie des plateaux, est nécessaire pour un bilan carbone complet et conforme aux référentiels sectoriels.

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À mesure que les productions audiovisuelles et les événements intègrent l’intelligence artificielle, un nouveau poste d’émissions apparaît, souvent invisible dans les mesures traditionnelles. GreenPro, l’outil de suivi carbone de TheGreenshot, automatise la collecte des émissions des scopes 1, 2 et 3 pour les productions et les événements, y compris les usages numériques et les services externalisés. Grâce au scan de factures par OCR, à des tableaux de bord en temps réel et à des insights générés par intelligence artificielle, il consolide des données dispersées en un bilan carbone lisible et conforme aux principaux référentiels, dont le GHG Protocol, Albert et la CSRD. Les équipes gagnent en fiabilité et en traçabilité, un atout décisif pour intégrer l’empreinte numérique à leur stratégie environnementale. Un échange avec les consultants permet d’évaluer l’approche la plus adaptée à chaque structure.

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