Impact de l’IA Google Gemini sur l’énergie, le CO₂ et l’eau par requête
Récemment, Google a publié un rapport technique détaillant —pour la première fois avec des chiffres concrets— la consommation d’énergie, les émissions de dioxyde de carbone (CO₂) et l’utilisation de l’eau associées à chaque requête adressée à son IA Gemini. Selon l’analyse, une requête textuelle moyenne à Gemini nécessite 0,24 watt-heure (Wh) d’électricité, 0,03 gramme de CO₂ équivalent et consomme environ 0,26 millilitres d’eau, soit l’équivalent d’environ « 5 gouttes » par requête.
Google compare cette consommation à regarder la télévision pendant quelques secondes, pour contextualiser l’impact à l’échelle individuelle.
Ces données représentent un pas en avant en matière de transparence et offrent une base réaliste pour discuter de l’empreinte écologique de l’IA — essentielle pour un débat éclairé sur la durabilité numérique.
Cela signifie-t-il que l’IA pollue moins ? Cela dépend de l’utilisation
Impact individuel : faible mais cumulable
Une seule requête a un impact réduit —0,24 Wh et 0,03 g de CO₂—, ce qui, au niveau individuel, est négligeable : équivalent à quelques secondes de télévision, une consommation presque anecdotique d’électricité. Pour un utilisateur occasionnel, l’empreinte annuelle d’une utilisation modérée de l’IA sera faible.
Cependant, multiplié par des centaines de millions de requêtes quotidiennes —comme c’est le cas avec les services populaires d’IA— l’effet cumulatif peut devenir significatif. Le vrai problème apparaît lorsqu’on considère le nombre total d’interactions globales : des millions de requêtes par jour, pendant des années.
L’autre côté : l’échelle mondiale et le contexte des centres de données
L’efficacité par requête s’est considérablement améliorée —selon Google, l’empreinte par prompt a été réduite jusqu’à 33 fois pour la consommation énergétique et 44 fois pour les émissions de carbone au cours de la dernière année.
Cependant, la demande totale d’énergie pour alimenter ces services continue de croître fortement. Les centres de données dédiés à l’IA nécessitent des ressources constantes pour l’énergie, le refroidissement et la maintenance.
De plus, l’entraînement des modèles d’IA (phase de développement avant leur utilisation) peut nécessiter d’énormes quantités d’énergie et d’eau, ainsi que générer une empreinte carbone considérable — un coût difficile à attribuer à chaque requête individuelle, mais réel et important.
Ainsi, même si chaque requête « semble inoffensive », l’impact environnemental global de l’IA — entraînement + infrastructure + utilisation — représente un défi sérieux si son usage continue de se développer sans limites.
Pourquoi cette information est importante pour un site sur l’écologie, la consommation responsable et la vie durable
1. Prise de conscience de l’empreinte numérique
Nous vivons dans une ère où de nombreuses activités quotidiennes sont numériques autant que physiques. Chaque message, chaque recherche et chaque interaction avec une IA —même si elle semble immatérielle— a un coût environnemental. Montrer à vos lecteurs des données comme celles de Google permet de rendre visible cette empreinte « invisible ».
2. Transparence et responsabilité des grandes technologies
Qu’une entreprise comme Google publie des données concrètes sur la consommation, les émissions et l’eau par requête constitue un précédent : la technologie doit rendre des comptes non seulement sur la fonctionnalité, mais aussi sur la durabilité. Ce niveau de transparence devrait être exigé de tous les fournisseurs de services d’IA.
3. Incitation à une utilisation responsable et consciente de l’IA
Pour ceux qui défendent une consommation responsable, ces chiffres incitent à réfléchir : avons-nous vraiment besoin de cette génération massive de textes, images ou prompts instantanés ? L’économie d’énergie et de ressources peut-elle guider le choix du moment et de la manière d’utiliser l’IA ?
4. Débat sur la durabilité des infrastructures numériques
Le défi ne consiste pas seulement à « réduire la consommation par requête ». Il s’agit de repenser, déployer et réguler les infrastructures numériques. Centres de données efficaces, énergie renouvelable, matériel durable, transparence — tout compte.
Défis, avertissements et inconnues
Les chiffres par requête ne reflètent pas tout
Les données de Google concernent uniquement l’« inférence » —c’est-à-dire le processus de réponse à une requête déjà entraînée. Elles n’incluent pas le coût environnemental de l’entraînement du modèle, de la maintenance continue des serveurs, de leur fabrication, du refroidissement en conditions extrêmes ni de la construction des centres de données.
Une vue complète de l’impact de l’IA doit donc intégrer toutes ces phases.
Risque d’effet rebond
Lorsqu’une technologie devient plus efficace, son utilisation tend à augmenter. Si une requête à l’IA coûte « moins » —énergie, eau, émissions— cela peut favoriser sa prolifération et augmenter la consommation globale, annulant les gains d’efficacité.
Dépendance à la source d’énergie
L’empreinte réelle dépend fortement de la manière dont l’électricité utilisée par les centres de données est produite. Si elle provient de combustibles fossiles, l’impact environnemental sera beaucoup plus élevé que s’il provient d’énergies renouvelables. Le type d’énergie compte donc autant que l’efficacité de l’utilisation.
Que faire — recommandations pour les utilisateurs, entreprises et société
Pour les utilisateurs
- Être conscient de l’impact environnemental des requêtes : éviter les usages inutiles ou triviaux de l’IA.
- Prioriser la qualité sur la quantité : utiliser l’IA seulement lorsqu’elle apporte une valeur réelle.
- Partager et diffuser des informations sur l’empreinte écologique de l’IA : sensibiliser aide à changer les habitudes collectives.
Pour les entreprises et développeurs technologiques
- Promouvoir l’efficacité énergétique : optimiser les logiciels, utiliser du matériel efficace, réduire la consommation en veille, optimiser le refroidissement.
- Transparence à tous les niveaux : publier des données sur la consommation, les émissions et l’eau pour l’usage, l’entraînement et la maintenance.
- Investir dans l’énergie renouvelable dans les centres de données : que toute l’infrastructure numérique fonctionne avec des énergies propres.
Pour les gouvernements et régulateurs
- Établir des normes de reporting et de contrôle environnemental pour les centres de données : consommation énergétique, eau, émissions.
- Encourager une infrastructure durable et la transition vers les énergies propres.
- Favoriser la recherche et l’adoption de modèles d’IA plus efficaces (moins de consommation, empreinte réduite).
