ChatGPT : impacts environnementaux à connaître pour réduire son empreinte numérique

Des centres de données alimentés en continu, des milliards de paramètres à entraîner, une consommation d’électricité qui rivalise avec celle de villes entières. Chaque requête adressée à un modèle d’intelligence artificielle génère une dépense énergétique loin d’être négligeable.

Certaines estimations avancent qu’un seul échange avec un chatbot sophistiqué peut consommer autant d’énergie qu’une recherche web classique, voire davantage selon la complexité du traitement. Derrière la simplicité d’utilisation, des infrastructures informatiques massives mobilisent des ressources considérables et contribuent à l’augmentation de l’empreinte carbone numérique mondiale.

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Pourquoi l’intelligence artificielle pèse lourd sur l’environnement

L’essor de l’intelligence artificielle s’accompagne d’une consommation énergétique colossale. Les réponses instantanées délivrées par ChatGPT et ses semblables reposent sur des centres de données géants, opérés par Microsoft, Google ou Amazon. Des alignements de serveurs, des systèmes de refroidissement sophistiqués : tout ce dispositif fonctionne en permanence, engloutissant des quantités faramineuses d’électricité.

Déjà, le numérique pèse près de 4 % des émissions mondiales de carbone, et l’IA vient alourdir ce bilan. Entraîner un modèle de grande taille revient à mobiliser des milliers de GPU pendant des semaines, parfois des mois. Résultat : une consommation électrique qui atteint des sommets. À cela s’ajoute la chaleur générée, nécessitant des systèmes de refroidissement énergivores, souvent alimentés par de vastes volumes d’eau.

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Les infrastructures nécessaires à l’IA exacerbent la pression sur les ressources naturelles. La fabrication des composants électroniques réclame toujours plus de minéraux et de métaux rares, cobalt, lithium, terres rares. La croissance du secteur numérique, dopée par l’IA, accentue la demande mondiale et amplifie les impacts sociaux et environnementaux de leur extraction.

Au fil des années, la généralisation de l’intelligence artificielle fait grimper l’empreinte carbone du secteur. Les institutions européennes et internationales, telles que la Commission européenne ou le Programme des Nations Unies pour l’Environnement, lancent l’alerte : la trajectoire du numérique menace de dépasser les limites fixées par les accords climatiques.

ChatGPT : une empreinte carbone qui interroge

Le succès de ChatGPT met en lumière son coût environnemental. Loin d’être immatériel, ce modèle génère une dépense énergétique impressionnante. OpenAI révèle que l’entraînement initial d’un grand modèle GPT absorbe plusieurs centaines de mégawattheures, de quoi alimenter des dizaines de foyers européens pendant un an. Durant cette phase, le modèle analyse d’immenses volumes de données, mobilisant des grappes de processeurs disséminés dans de vastes centres de données.

Même après son déploiement, chaque utilisation de ChatGPT sollicite à nouveau serveurs et réseaux, ajoutant à l’empreinte carbone déjà générée lors de l’entraînement. Morgan Stanley estime que l’adoption massive de GPT pourrait entraîner une envolée de la consommation électrique du secteur à l’échelle mondiale.

Voici quelques chiffres qui rendent compte de cet impact :

• Selon certains chercheurs, l’entraînement de GPT-3 aurait généré près de 500 tonnes de CO₂.
• La consommation énergétique annuelle de ChatGPT demeure difficile à chiffrer précisément, tant les estimations varient selon les usages et les hypothèses retenues.

Derrière chaque question posée à ChatGPT s’étend un réseau logistique invisible : refroidissement des serveurs, acheminement de l’énergie, gestion des infrastructures. Le débat sur l’impact environnemental de l’IA générative s’intensifie. Les géants du secteur, d’OpenAI à Google, sont pressés de fournir des données transparentes et de revoir leurs arbitrages énergétiques. La question de la viabilité d’un recours toujours plus large à ChatGPT s’impose désormais dans l’agenda public.

Quelles ressources énergétiques et matérielles mobilise réellement ChatGPT ?

Pour mesurer l’empreinte de ChatGPT, il faut remonter la chaîne de ses besoins énergétiques et matériels. Chaque requête s’appuie sur une infrastructure tentaculaire, pilotée par Amazon Web Services, Azure ou Google Cloud. Ces data centers absorbent une quantité d’électricité vertigineuse, nécessaire pour faire tourner les GPU, principalement conçus par Nvidia, qui fournissent la puissance de calcul indispensable aux modèles génératifs.

La consommation d’eau mérite aussi d’être pointée. Les systèmes de refroidissement, indispensables à la stabilité des serveurs, requièrent chaque jour des milliers de litres d’eau. Cette ressource se retrouve directement inscrite au passif écologique du secteur.

Voici les principaux points à surveiller :

• La quantité d’eau utilisée pour chaque kilowattheure dépend du climat local et des technologies employées pour le refroidissement.
• Les minéraux stratégiques comme le cobalt, le lithium ou les terres rares entrent dans la fabrication des puces et des cartes graphiques, posant de nouveaux défis en matière d’extraction et de recyclage.

À l’arrière-plan de chaque échange avec ChatGPT, c’est toute une chaîne d’approvisionnement qui mobilise électricité, eau et ressources minières. L’empreinte carbone de l’IA va bien au-delà de la seule énergie consommée : elle englobe l’ensemble du cycle de vie des composants, depuis la conception des puces jusqu’à leur installation dans des fermes de serveurs réparties à travers le monde.

Réduire l’impact écologique de l’IA : pistes de réflexion et gestes concrets

Face à la lourdeur écologique de l’intelligence artificielle, il serait tentant de baisser les bras. Pourtant, des marges de manœuvre existent. Première étape : se demander, à chaque usage, si l’appel à ChatGPT ou à une IA générative est vraiment nécessaire. Moins solliciter ces modèles, c’est déjà freiner la pression sur les centres de données, et alléger la facture énergétique globale.

Les géants du secteur, comme Google, Microsoft ou Amazon, affichent leur volonté de s’appuyer davantage sur des énergies renouvelables pour faire tourner leurs infrastructures. Mais la montée en puissance de l’IA complique le respect des engagements pris au niveau international, notamment dans le cadre de l’Accord de Paris. Des initiatives citoyennes émergent pour suivre et évaluer la performance énergétique des modèles, à l’image de Data For Good ou du projet Gen AI Impact mené par Sasha Luccioni. L’objectif : rendre les diagnostics énergétiques accessibles et compréhensibles, pour chaque modèle mis en service.

Quelques gestes simples et concrets peuvent faire la différence :

• Opter pour des IA hébergées sur des infrastructures certifiées comme “vertes”.
• Limiter la fréquence et la longueur des requêtes adressées aux modèles génératifs.
• Informer et former ses équipes à la réalité de l’empreinte carbone de leurs usages numériques.

La sobriété numérique ne relève plus du simple slogan : elle devient un principe d’action. Diminuer l’empreinte carbone de l’intelligence artificielle passe par la vigilance de chacun, utilisateurs comme concepteurs. C’est à ce prix que l’innovation pourra rimer avec responsabilité, et que le numérique cessera de peser, chaque jour un peu plus, sur notre environnement commun.