À Genève, les coûts environnementaux cachés de l’IA sous la loupe

En mai 2025, pas moins de 84 % des requêtes adressées à des robots conversationnels ont été traitées par des modèles dont l’empreinte environnementale reste totalement opaque. Alors que des spécialistes du monde entier se retrouvent à Genève pour le sommet AI for Good, le secteur est confronté à une remise en question cruciale. La promesse éclatante de l’intelligence artificielle est éclipsée par une sombre réalité : des acteurs majeurs, dont OpenAI, fonctionnent comme des boîtes noires écologiques. Sasha Luccioni, chercheuse de premier plan chez Hugging Face, met en garde contre une crise environnementale dans laquelle nous avançons à l’aveugle.

Le décalage est manifeste. Tandis que les utilisateurs profitent d’interactions fluides avec les chatbots, le coût matériel augmente en silence. Ce manque de transparence empêche les autorités de régulation et les consommateurs de comprendre le véritable coût de leurs commodités numériques. Genève, centre de la diplomatie et des normes internationales, devient aujourd’hui le terrain de bataille où l’on exige des comptes. Le sommet ne vise pas seulement à célébrer l’innovation, il s’agit aussi de mettre au jour les coûts cachés que les géants de la technologie ont commodément dissimulés.

L’IA générative consomme de 20 à 30 fois plus d’énergie que l’IA traditionnelle pour répondre à une simple question factuelle. Il ne s’agit pas d’une hausse marginale, mais d’une explosion de la demande en ressources. Alors que les algorithmes traditionnels consomment peu d’électricité, les modèles génératifs en engloutissent à un rythme alarmant. Une étude de 2024 souligne cet écart et révèle que l’effort de calcul nécessaire pour générer du texte, des images et de la musique pousse les réseaux électriques à leurs limites.

Cette évolution n’est pas soutenable. La consommation d’électricité des centres de données a augmenté de 12 % par an entre 2017 et 2023, soit quatre fois plus vite que la demande mondiale d’électricité. Cette appétence insatiable est due à la complexité considérable du matériel nécessaire au fonctionnement du « cloud ». Loin d’être immatérielle, cette infrastructure est une véritable industrie lourde, qui consomme sans retenue de l’eau, des métaux et des mégawatts. À mesure que ces modèles se complexifient, leurs besoins augmentent, menaçant d’annuler des années de gains en efficacité énergétique dans d’autres secteurs.

Le nombre d’utilisateurs hebdomadaires de ChatGPT a doublé pour atteindre 800 millions en à peine quatre mois, une statistique qui illustre parfaitement le paradoxe de Jevons. Selon cette théorie économique, quand une technologie gagne en efficacité, sa consommation augmente au lieu de diminuer, en raison de sa large adoption. Nous assistons en temps réel à cet effet rebond. L’IA n’est plus un outil de niche : elle est intégrée aux réfrigérateurs connectés, à la publicité personnalisée et aux assistants vocaux, et fonctionne en permanence en arrière-plan de nos vies.

Luccioni souligne un décalage dangereux : l’interface semble immatérielle, mais les infrastructures qui la font fonctionner sont lourdes. Même si les processeurs individuels deviennent plus efficaces, l’ampleur du déploiement annule les éventuels gains écologiques. Nous utilisons l’IA pour des tâches qui ne nécessitent peut-être pas une telle puissance de calcul, simplement parce que nous le pouvons. Cette omniprésence compromet silencieusement les objectifs de durabilité et fait exploser la consommation totale, tandis que les ingénieurs célèbrent des gains d’efficacité à petite échelle.

La croissance du secteur de l’IA dépasse le déploiement des énergies renouvelables, ce qui oblige à recourir au charbon et au gaz. « Construire des panneaux solaires ou des éoliennes prend du temps, mais l’IA se développe à la vitesse de l’éclair », affirme Luccioni. Ce décalage de rythme est catastrophique. Alors que le monde s’efforce de décarboner son économie, l’essor de l’IA contribue de fait à réintroduire du carbone dans le réseau électrique. Il exige une puissance de base que les énergies renouvelables intermittentes peinent à fournir immédiatement.

Les chiffres dressent un tableau sombre. D’ici à 2030, la consommation des centres de données pourrait doubler pour atteindre 945 TWh. Pour donner une idée de l’ordre de grandeur, ce chiffre dépasse la consommation annuelle totale du Japon (900 TWh) et représente plus de quinze fois celle de la Suisse (60 TWh). Nous sommes en train de bâtir une nouvelle nation industrielle, entièrement composée de serveurs, qui est actuellement alimentée par les combustibles fossiles auxquels nous nous sommes engagés à renoncer.

Alors que le sommet AI for Good s’ouvre à Genève, la Suisse se retrouve au cœur de ce débat crucial. Le pays, réputé pour sa précision et son souci de l’environnement, doit désormais se confronter à la pollution intangible de l’ère numérique. La présence de Luccioni à Genève sonne comme un avertissement : le « cloud » n’est pas un phénomène météorologique, mais une infrastructure matérielle à l’empreinte considérable.

Les responsables politiques suisses et les dirigeants du monde entier doivent exiger une transparence radicale. Si 84 % du secteur reste opaque, il est impossible de le réglementer. L’avenir décrit par Stephen Hawking, une course entre la technologie et la sagesse, se joue aujourd’hui. Sans mesures immédiates pour révéler et réduire le véritable coût environnemental de ces systèmes, nous risquons de perdre la course avant même d’en comprendre les règles. Il est temps de cesser de se cacher derrière le rideau virtuel.