L’intelligence artificielle est de plus en plus mobilisée pour répondre aux enjeux écologiques, de la surveillance des écosystèmes à l’optimisation énergétique. Mais son déploiement massif a aussi un coût environnemental mesurable, notamment en énergie et en eau. En 2025, l’IA apparaît à la fois comme un levier pour la transition écologique et comme une technologie dont l’empreinte doit être strictement encadrée.
En quoi l’IA est-elle utilisée pour protéger l’environnement ?
L’IA permet de traiter des volumes de données impossibles à analyser manuellement. Selon la FAO, plus de 4 pétaoctets de données environnementales sont générés chaque jour par les satellites d’observation de la Terre. Les algorithmes exploitent ces données pour suivre la déforestation, l’érosion des sols, la biodiversité et l’état des océans presque en temps réel.
Des systèmes basés sur l’IA détectent aujourd’hui jusqu’à 90 % des fuites de méthane sur certaines infrastructures énergétiques, contre moins de 50 % avec des méthodes traditionnelles. Dans le domaine maritime, l’analyse automatisée d’images satellites permet d’identifier des rejets illégaux et des marées noires dès leurs premières phases.
Quels projets concrets utilisent l’IA pour l’environnement ?
Plusieurs projets illustrent l’usage opérationnel de l’IA dans l’écologie.
En agriculture, Geo-K-Phyto identifie précisément les vignes et vergers afin d’adapter les traitements phytosanitaires. Les exploitations pilotes font état d’une réduction de 20 à 30 % de l’utilisation de pesticides sur les parcelles suivies.
Le projet Nimbo, fondé sur l’analyse d’images satellites, permet d’évaluer les pratiques agricoles à grande échelle. Il est utilisé pour orienter les politiques publiques de transition agricole et mieux cibler les aides environnementales.
À l’échelle internationale, Climate TRACE, soutenu par Al Gore, utilise l’IA pour estimer les émissions de gaz à effet de serre de plus de 70 000 sites industriels et infrastructures. Ces données sont accessibles aux gouvernements, chercheurs et ONG.
La startup française Kayrros combine intelligence artificielle et imagerie satellite pour détecter les émissions de méthane. Ses travaux ont montré que certaines fuites équivalaient aux émissions annuelles de plusieurs millions de véhicules.
Comment l’IA contribue-t-elle à la transition énergétique ?
L’IA est de plus en plus utilisée pour optimiser la consommation d’énergie. Selon l’Agence internationale de l’énergie, les systèmes intelligents peuvent réduire la consommation énergétique des bâtiments de 10 à 20 % grâce à un pilotage plus précis du chauffage, de la climatisation et de l’éclairage.
Dans les réseaux électriques, l’IA facilite l’intégration des énergies renouvelables intermittentes. Elle améliore les prévisions de production solaire et éolienne et limite les pertes sur le réseau. Des expériences menées par DeepMind ont montré qu’un pilotage algorithmique pouvait réduire jusqu’à 30 % l’énergie nécessaire au refroidissement de certains centres de données.
Quel est l’impact environnemental global de l’IA ?
Les centres de données représentent environ 1 à 1,5 % de la consommation mondiale d’électricité. Ce chiffre pourrait doubler d’ici 2030 avec la généralisation de l’IA générative. Un centre de données de taille moyenne peut consommer autant d’électricité qu’une ville de 50 000 habitants.
La fabrication du matériel constitue un autre impact majeur. Les serveurs nécessitent des métaux rares comme le cobalt, le lithium ou le tantale, dont l’extraction est énergivore et polluante. Selon l’ONU, moins de 20 % des déchets électroniques mondiaux sont recyclés de manière formelle, ce qui laisse une grande partie de ces matériaux dans des filières informelles ou dans la nature.
Comment les centres de données utilisent-ils l’eau ?
Les centres de données sont fortement consommateurs d’eau, principalement pour le refroidissement des serveurs. Lorsque la chaleur générée par les machines devient trop importante, des systèmes de refroidissement évaporatif ou par eau glacée sont utilisés pour maintenir une température stable.
Selon plusieurs études internationales, un centre de données de grande taille peut consommer entre 3 et 5 millions de litres d’eau par jour lors des périodes de forte activité. À titre de comparaison, cela correspond à la consommation quotidienne d’une ville de plusieurs dizaines de milliers d’habitants.
Une partie de cette eau est perdue par évaporation, ce qui pose problème dans les régions soumises au stress hydrique. Certains centres utilisent aussi de l’eau potable, faute d’infrastructures alternatives, ce qui accentue la pression sur les ressources locales. Face à ces critiques, des opérateurs expérimentent l’usage d’eaux usées traitées ou de systèmes de refroidissement à circuit fermé, encore peu répandus.
Quelles entreprises travaillent sur une IA plus sobre ?
Des initiatives émergent pour réduire l’empreinte environnementale de l’IA. Green Algorithms propose des outils permettant d’estimer l’empreinte carbone des calculs scientifiques. Hugging Face commence à afficher des indicateurs environnementaux pour certains modèles open source afin d’encourager des choix plus sobres.
De grands groupes du numérique annoncent des centres de données alimentés par des énergies renouvelables et des efforts sur l’efficacité énergétique. La conception d’algorithmes moins gourmands en calcul et l’allongement de la durée de vie du matériel deviennent des axes de recherche prioritaires.
L’IA peut-elle être compatible avec la transition écologique ?
L’intelligence artificielle peut contribuer à la protection de l’environnement si son usage est ciblé, mesuré et encadré. Les gains en matière de réduction des émissions, d’optimisation des ressources et de prévention des risques sont réels et documentés. Mais sans une maîtrise de sa consommation d’énergie, d’eau et de matières premières, ces bénéfices peuvent être partiellement annulés.
L’enjeu n’est donc pas de juger l’IA comme écologique ou non, mais de définir les conditions dans lesquelles elle peut devenir un outil crédible au service d’une transition écologique durable.
