L’impact de l’IA sur l’environnement : Un enjeu majeur… complètement invisibilisé
Alors que l’intelligence artificielle envahit l’espace médiatique, économique et politique, son impact environnemental reste quasi absent de la conversation mondiale : depuis janvier 2024, moins de 1 % des messages
publiés sur X et LinkedIn y font allusion. Un chiffre saisissant, révélateur de la marginalisation de l’écologie dans les débats sur le numérique. Cette invisibilisation traverse tous les milieux : les 100 leaders mondiaux de l’IA ne placent le climat qu’en 8ᵉ position de leurs priorités ; les communautés engagées pour la transition écologique ne parlent que très peu d’IA (2,85 % des échanges) ; les médias abordent rarement l’impact environnemental dans leur couverture de l’IA (seulement 2,4 % des articles consacrés à l’IA), avec un traitement largement tech-friendly.
Cette cécité collective — des innovateurs aux écologistes, des rédactions aux décideurs — freine une prise de conscience pourtant essentielle à l’action.
Brouillard informationnel et polarisation des récits
Faute de données claires, le débat se tend, pris en étau entre un techno-solutionnisme triomphant et rejet radical des technologies, sur fond de désinformation climatique : Grok, par exemple, glisse des arguments climato-sceptiques dans 10 % de ses réponses,
tandis que 33 % des Français doutent encore du consensus scientifique sur le réchauffement climatique. Les discours se structurent en bulles fermées, sans dialogue entre promoteurs d’une IA toute-puissante
et ceux qui appellent à une décroissance numérique. Cette polarisation alimente la défiance envers la science et entrave l’élaboration de solutions collectives, crédibles et ambitieuses.
Mesurer l’invisible : urgence et défis
Nous savons que l’empreinte du numérique croît deux fois plus vite que celle des autres secteurs (+5 à 6 % par an), du fait notamment de l’essor de l’IA générative.
Pourtant, les méthodologies pour quantifier précisément l’impact de l’IA restent fragmentées : données propriétaires, périmètre limité aux émissions de GES, oubli de
l’effet rebond. Des initiatives ouvertes (Code Carbon, AI Energy Score, passeport numérique) et l’Open data dessinent cependant un socle commun de mesure et de transparence.
Construire une troisième voie, sobre et ambitieuse
Face à ce "brouillard informationnel", la France développe un écosystème pionnier : de la norme AFNOR sur l'IA frugale aux outils de mesure comme Code Carbon, en passant par la Coalition for Sustainable AI
lancée lors du Sommet pour l'action sur l'intelligence artificielle. Des initiatives concrètes émergent, des start-ups développant des modèles spécialisés moins énergivores aux entreprises intégrant
des critères environnementaux dans leurs choix technologiques.
La conclusion de notre analyse plaide pour une troisième voie entre techno-solutionnisme et rejet radical des technologies, privilégiant transparence, mesure et sobriété
dans le déploiement de l'IA au service de la transition écologique.