Les data centers, représentent la deuxième source de pollution du secteur du numérique, après la fabrication des équipements. Ainsi, les data centers consomment actuellement 2 % de l’énergie mondiale. Et les estimations prévoient qu’en 2050, ils représenteront jusqu’à 6 % de l’électricité consommée en France.
L’empreinte carbone des data centers s’explique également par le recours à des systèmes de refroidissement destinés à réguler la chaleur qu’ils produisent. Comment réduire alors l’impact environnemental d’une activité destinée à se développer inexorablement ?
Une première piste consiste à réduire l’utilisation d’énergie carbonée et à augmenter celle des énergies renouvelables pour l’alimentation des data centers. Pour ne pas être altérés dans leur fonctionnement, les serveurs ont besoin d’être maintenus à une température ambiante de 25 °C.« Le refroidissement est l’une des fonctions vitales d’un data center. C’est un enjeu majeur. 40 % de l’énergie consommée par cette installation viennent de son système de refroidissement », ajoute Bruno Lafitte expert en technologie de l’information à l’ADEME.En plus de la consommation énergétique, ces techniques de refroidissement demandent, selon la technique utilisée, une grande quantité d’eau, une ressource précieuse, devenant stratégique à cause des effets du réchauffement climatique et du stress hydrique induit.
Autre levier d’action : la promotion du recyclage et du réemploi des composants servant à fabriquer les serveurs. D’un côté, l’IA peut accélérer la transition écologique, en optimisant, par exemple, la gestion de systèmes énergétiques ou de transports, de l’autre, sans gouvernance internationale pour guider son développement, il y a un risque de dérapage incontrôlé des émissions de CO2. C’est pourquoi l’ADEME lance aujourd’hui une campagne pour un usage plus sobre, que ce soit à la maison, au bureau ou à l’échelle d’une organisation.
IA générative : quel impact environnemental réel et comment l’encadrer ? On la dit virtuelle, impalpable. Pourtant, derrière chaque requête se cachent des entrepôts de plusieurs hectares, des puces à 50 000 dollars et une facture électrique qui pourrait, en France, être multipliée par 3,7 d’ici 2035. Au cœur de la machine : le GPU, un processeur conçu à l’origine pour l’affichage graphique et devenu la puce de référence pour entraîner les modèles, parce qu’il excelle à mener des milliards de calculs en parallèle. Chaque GPU coûte entre 40 000 et 50 000 dollars et consomme autant qu’un four à micro-ondes qui ne s’éteindrait jamais. En 2025, la consommation électrique de l’ensemble des centres de données dans le monde (dont l’IA fait partie des contributeurs majeurs) atteignait 485 TWh, soit l’équivalent de la consommation totale de la France. À l’heure où l’IA générative s’invite partout, l’ADEME a publié un avis sur ses impacts environnementaux réels et les leviers pour les limiter.
Pour bien comprendre l’empreinte de l’IA, il faut aussi distinguer deux moments clés : L’entraînement et vient ensuite l’usage or à cet instant on ne possède que de peu de chiffres fiables sur lesquels s’appuyer et un secteur qui évolue tellement vite qu’ils deviennent obsolètes rapidement.