IA verte et calcul écoénergétique : réduire l’empreinte environnementale des grands modèles
L’intelligence artificielle est devenue un moteur d’innovation, mais son développement rapide entraîne un coût environnemental considérable. L’énergie consommée par les grands modèles d’IA lors de leur formation et de leur utilisation a fortement augmenté, contribuant à la hausse mondiale des émissions de carbone. Pour y remédier, chercheurs et entreprises misent sur le calcul écoénergétique, appelé IA verte, afin de réduire l’empreinte écologique de ces technologies.
La demande énergétique croissante des grands modèles d’IA
L’entraînement de modèles d’IA avancés nécessite une puissance de calcul et une électricité colossales. Un seul grand modèle peut consommer plusieurs mégawattheures d’énergie, générant des émissions de carbone comparables à la consommation annuelle de dizaines de foyers. À mesure que les modèles deviennent plus grands et plus complexes, leurs besoins énergétiques augmentent, faisant de l’efficacité énergétique un enjeu majeur.
En plus de leur entraînement, leur déploiement en temps réel consomme également beaucoup d’énergie. Les centres de données doivent fonctionner en continu, utilisant de l’électricité en permanence pour les serveurs et les systèmes de refroidissement. L’expansion mondiale des services d’IA intensifie encore cette demande.
Les régulateurs réagissent à cette tendance. En 2025, l’Union européenne et le Royaume-Uni avancent vers des exigences plus strictes concernant l’usage d’énergies renouvelables dans les centres de données hébergeant des systèmes d’IA à grande échelle.
Stratégies de réduction de la consommation d’énergie lors de l’entraînement
L’optimisation algorithmique est l’une des méthodes les plus prometteuses pour réduire la consommation énergétique. Des techniques comme l’élagage de modèles, la quantification et la distillation des connaissances permettent de diminuer fortement les besoins en calcul sans perdre en précision.
Le matériel spécialisé joue également un rôle essentiel. Les puces d’IA modernes sont conçues avec des architectures économes en énergie, offrant de hautes performances tout en consommant moins d’électricité. Ces puces sont devenues courantes dans les centres de données orientés IA en 2025.
L’apprentissage par transfert réduit aussi les coûts énergétiques en permettant de créer de nouveaux modèles à partir de modèles déjà entraînés, évitant ainsi de recommencer à zéro à chaque projet.
Les centres de données et la transition vers les énergies renouvelables
Les centres de données sont au cœur des opérations d’IA et leur consommation énergétique contribue lourdement à l’empreinte carbone du secteur. De nombreuses grandes entreprises technologiques se sont engagées à alimenter leurs installations avec des énergies renouvelables comme l’éolien, le solaire ou l’hydroélectricité.
En 2025, plusieurs grands centres de données en Europe fonctionnent déjà principalement grâce à des énergies renouvelables, établissant une nouvelle norme industrielle. Cette transition est cruciale pour réduire l’impact environnemental du calcul à grande échelle.
Des solutions de stockage de l’énergie sont également déployées pour stabiliser l’approvisionnement renouvelable. Ces batteries stockent l’électricité produite en excès et la restituent en période de faible production, assurant une activité continue sans recourir aux combustibles fossiles.
Innovations en matière de refroidissement pour limiter le gaspillage énergétique
Le refroidissement représente une part importante de la consommation d’énergie des centres de données. Le refroidissement par air traditionnel est énergivore, ce qui pousse le secteur à adopter des méthodes plus efficaces. L’une des plus prometteuses est le refroidissement par immersion liquide : les serveurs sont immergés dans un fluide conducteur de chaleur pour dissiper plus efficacement la chaleur.
Une autre méthode consiste à exploiter le refroidissement naturel dans les régions froides. Les centres de données situés dans les pays nordiques profitent des basses températures extérieures pour limiter les systèmes de refroidissement artificiels et réduire ainsi leur consommation.
Des systèmes climatiques pilotés par IA ajustent aussi en temps réel le niveau de refroidissement en fonction de la charge de travail, optimisant davantage la consommation énergétique.
L’avenir de l’IA verte en 2025 et au-delà
Le mouvement en faveur de l’IA verte prend de l’ampleur à mesure que croît la conscience de son impact environnemental. Gouvernements, entreprises et instituts de recherche investissent massivement dans le développement durable de l’IA pour concilier innovation et responsabilité écologique.
Les futurs systèmes d’IA devraient intégrer l’efficacité dès leur conception, en utilisant moins de données, moins d’énergie et des matériaux plus durables. Ces progrès permettront au secteur de continuer à croître sans augmenter proportionnellement son empreinte écologique.
La sensibilisation du public joue aussi un rôle. Les entreprises sont de plus en plus poussées à prouver leur responsabilité environnementale, et l’efficacité énergétique de leurs activités IA devient un facteur clé de confiance et de réputation.
Coopération et normes mondiales
La coopération internationale sera essentielle pour façonner l’avenir de l’IA verte. Des normes communes sur l’efficacité énergétique, le reporting et les bonnes pratiques permettront de garantir que les progrès de l’IA ne se feront pas au détriment de la planète.
Des organisations comme l’Agence internationale de l’énergie et la Commission européenne élaborent des directives pour des centres de données durables, incluant des objectifs spécifiques aux charges de travail liées à l’IA.
À mesure que ces normes seront adoptées à l’échelle mondiale, elles encourageront la transparence, l’innovation et la concurrence dans la création de systèmes d’IA plus écologiques, alignant la croissance technologique sur les objectifs climatiques mondiaux.