L’Institut du Numérique Responsable (INR) propose une analyse des avancées récentes dans l’évaluation de l’empreinte environnementale de l’intelligence artificielle. Publiée le 24 septembre 2026 dans sa newsletter L’INR décode l’IA, cette ressource présente plusieurs études, outils de mesure et recommandations pour mieux comprendre les conséquences environnementales des systèmes d’IA.
Si les méthodes d’évaluation progressent, de nombreuses incertitudes subsistent, notamment en raison du manque de transparence des fournisseurs et de l’évolution rapide des technologies.
Comprendre ce qui influence l’empreinte environnementale de l’IA
L’article rappelle que les impacts environnementaux de l’intelligence artificielle ne peuvent pas être réduits à la consommation d’une requête.
Plusieurs facteurs doivent être pris en considération :
- Les modèles utilisés : leur taille, leur fonctionnement et les ressources informatiques qu’ils mobilisent ;
- Les infrastructures : les serveurs, les processeurs graphiques (GPU) et leur fabrication ;
- La consommation énergétique : l’électricité nécessaire au fonctionnement et au refroidissement des centres de données ;
- La consommation d’eau : les prélèvements directs pour le refroidissement et les besoins indirects liés à la production d’électricité ;
- La localisation géographique : le mix électrique et les conditions climatiques influencent les impacts ;
- Le cycle de vie des équipements : leur fabrication, leur renouvellement et leur fin de vie.
L’article souligne également les difficultés supplémentaires liées au développement des agents d’intelligence artificielle, capables d’enchaîner plusieurs opérations pour réaliser une tâche.
Des outils pour estimer les impacts
L’INR présente plusieurs initiatives destinées à améliorer la mesure de l’empreinte environnementale de l’IA.
Parmi celles-ci figure Impact’IA, une calculatrice open source développée par le groupe SNCF, qui permet d’estimer les impacts environnementaux de projets mobilisant des modèles de langage.
S’appuyant notamment sur les travaux d’Ecologits, elle prend en compte plusieurs indicateurs :
- Les émissions de gaz à effet de serre, exprimées en équivalent CO₂ ;
- La consommation d’électricité, exprimée en kWh ;
- La consommation d’eau, exprimée en m³.
L’article présente également les travaux consacrés à l’analyse du cycle de vie des GPU ainsi que les initiatives de l’INR pour améliorer les méthodes d’évaluation.
Ces outils fournissent des estimations utiles, mais ne remplacent pas les données réelles de consommation, encore insuffisamment accessibles.
Dix recommandations pour une utilisation plus responsable
L’INR formule également une série de recommandations à destination des organisations souhaitant mieux prendre en compte les impacts de leurs projets d’intelligence artificielle.
Il propose notamment de :
- Évaluer la pertinence du recours à l’IA dès la conception d’un projet ;
- Choisir des méthodes et des outils d’évaluation adaptés ;
- Intégrer des critères d’écoconception dans les choix techniques ;
- Sensibiliser et former les utilisateur·rices ;
- Suivre régulièrement les impacts et améliorer les pratiques.
Une ressource pour développer une approche critique des usages de l’IA
Cette publication peut également constituer un support pour les enseignant·es et formateur·rices souhaitant aborder les enjeux environnementaux de l’intelligence artificielle.
Elle permet notamment de questionner les chiffres fréquemment relayés sur la consommation d’eau ou d’électricité, de distinguer les mesures réelles des estimations et de comprendre pourquoi les impacts varient considérablement selon les infrastructures et les usages.
Elle invite ainsi à dépasser les comparaisons simplificatrices pour développer une réflexion plus documentée sur la sobriété numérique, les choix technologiques et la responsabilité des organisations.
Consulter l’article « Évaluation de l’empreinte environnementale de l’IA : enfin des repères pour avancer ? » :