Empreinte environnementale de l’IA : ce que disent vraiment les chiffres

J’utilise l’IA tous les jours, pour mes clients et pour moi. Et depuis des mois, j’ai une boule au ventre : l’eau des centres de données, l’électricité, les métaux. Alors j’ai posé mes questions à quelqu’un dont c’est le métier. Antoine Buéno est essayiste prospectiviste et conseiller au Sénat, où il suit les travaux de la commission du développement durable. Voici ce qu’il m’a dit, et ce que j’ai pu vérifier derrière, source par source.

Existe-t-il un bilan environnemental de l’IA ?

Non, et c’est la première chose qu’il a posée sur la table.

« Aujourd’hui, nous ne disposons pas d’un bilan environnemental de l’IA. Ça n’existe pas. »

Ce qui existe, ce sont des études partielles, de plus en plus nombreuses, et au-dessus, le bruit. Sa formule résume le problème du débat public : « Quand la confusion règne, qu’est-ce qui surnage ? Des punchlines. »

Sa méthode tient en une vision « à 360 degrés, de la mine à l’action ». De la mine, parce que l’IA a un corps : des métaux, de l’eau, de l’électricité, des câbles sous les océans. Jusqu’à l’action, parce qu’on ne peut pas peser l’IA sans compter ce qu’elle permet d’éviter dans l’économie réelle. Quatre boîtes à ouvrir : l’électricité, l’eau, les ressources, la pollution en bout de chaîne.

Combien d’électricité l’IA consomme-t-elle vraiment ?

Les centres de données ont consommé 415 TWh en 2024, soit 1,5 % de l’électricité mondiale, et devraient atteindre 945 TWh en 2030, « un peu moins de 3 % ». Ce sont les chiffres du premier rapport de l’Agence internationale de l’énergie sur l’énergie et l’IA, publié en avril 2025. Ce total couvre tout ce qui tourne dans un centre de données : la vidéo, le cloud, votre banque, et l’IA avec.

Pour isoler l’IA seule, le rapport d’information du Sénat sur l’empreinte environnementale de l’IA, déposé le 16 septembre 2026, reprend l’étude du Shift Project : l’IA consommerait environ 500 TWh en 2030, soit entre 33 % et 55 % de la consommation mondiale des centres de données. Le calcul d’Antoine Buéno : entre 1 et 1,5 % de l’électricité mondiale pour l’IA seule à l’horizon 2030.

Sa lecture de théoricien de la transition renverse la question :

« Qu’une technologie soit fondée sur une consommation croissante d’électricité, moi, ça a plutôt tendance à me rassurer. Si c’est une technologie fondée sur le pétrole, c’est une technologie du passé. Donc la question, c’est : votre électricité, comment vous la produisez ? »

En France, la réponse est documentée : 95,2 % de l’électricité produite en 2025 était bas-carbone, pour 19,6 grammes de CO2 par kilowattheure, deuxième rang européen derrière la Norvège, selon le bilan électrique de RTE. Sa conclusion tient en une phrase : « Le problème, c’est comment on produit cette électricité. »

L’IA assèche-t-elle vraiment les nappes ?

C’est la boîte qui me faisait le plus peur, et c’est celle où il a posé la limite de son propre optimisme. Sa réponse commence par une distinction : « À l’échelle mondiale, nous n’avons pas de problème d’eau. Le problème de l’eau est un problème de répartition. » Les cas que je citais existent, ce sont « des conflits d’usage locaux », et ils vont se multiplier avec le réchauffement.

Les deux côtés se vérifient. Le cas réel : à The Dalles, dans l’Oregon, les centres de données de Google ont consommé environ 1 milliard de litres d’eau en 2021, plus d’un quart de l’eau de la ville, et la municipalité a tenté pendant treize mois d’empêcher la publication du chiffre. L’échelle : aux États-Unis, l’eau consommée directement par les centres de données est passée de 21 milliards de litres en 2014 à 66 milliards en 2023, selon le rapport du Lawrence Berkeley National Laboratory au ministère de l’Énergie. Ce chiffre laisse de côté l’eau des centrales qui produisent leur électricité.

Sa nuance physique, que je ne connaissais pas : « L’eau qui est utilisée par les centres de données, elle n’est pas perdue. Elle n’est pas détruite. » Elle est captée, elle sert, elle repart dans le cycle. Quand je lui parle d’évaporation : « Quand bien même vous évaporez de l’eau, elle retourne dans le cycle de l’eau. Vous pouvez au maximum perturber le cycle. » Ce qui, localement, en pleine sécheresse, est précisément le problème.

Et il est le premier à le dire :

« Clairement, l’eau, c’est le problème. »

Il s’appuie sur une étude parue le 24 septembre dans Environmental Science & Technology, dirigée par Lorenzo Rosa, de la Carnegie Institution for Science. Première cartographie mondiale : 9 347 centres de données. Un quart d’entre eux, 2 315, sont installés dans des bassins où la demande en eau dépasse l’offre au moins un mois par an. 523 le sont neuf mois sur douze. Dans 41 % des cas, le premier usage concurrent est celui des villes, dans 28 % celui des agriculteurs. Avec un réchauffement de 3 °C, la part passerait d’un quart à un tiers. Les auteurs posent eux-mêmes la limite : ils cartographient la rareté, ils ne mesurent pas la consommation réelle de chaque site.

Quels sont les trois leviers concrets sur l’eau ?

Dans les faits, la part réutilisée reste infime : moins de 1 % en France, selon Next.ink. L’ADEME chiffre le potentiel technique à 1,8 TWh en 2024, et entre 4 et 13 TWh en 2035, un plafond qu’elle qualifie elle-même de théorique.

Va-t-on manquer de métaux pour l’IA ?

Son exemple se vérifie au chiffre près. « En 1900, on n’en avait plus que pour 20 ans de cuivre. En 2020, on n’en avait plus que pour 15 ans. Qu’est-ce qui s’est passé entre-temps ? Ce n’est pas magique. »

Les données du service géologique américain sur le dernier quart de siècle disent la même chose : 340 millions de tonnes de réserves en 1999, soit 27 ans au rythme d’extraction de l’époque ; 980 millions de tonnes en 2025, soit 43 ans au rythme actuel. Entre les deux, le monde a extrait plus de 400 millions de tonnes. Une réserve, c’est la part du gisement qu’on sait exploiter à un prix donné, et elle bouge : « On trouve de nouveaux gisements, on améliore nos technologies, et quand le prix monte, le consommateur recycle et le producteur investit. »

Que fait l’IA gagner de l’autre côté de la balance ?

« Ce que les écologistes ne font pas, c’est se demander quel est le potentiel de l’IA pour la transition. Et ce potentiel est colossal. »

Son image : l’IA, ce sont « les yeux et les oreilles » de la transition, puis « le bras armé ». Les yeux, parce qu’on ne corrige que ce qu’on voit. Son exemple, le méthane, se vérifie : le système d’alerte des Nations unies, qui analyse par algorithme les images d’une douzaine de satellites, a notifié plus de 2 500 panaches de méthane à 32 pays depuis 2023, et reçu environ 150 réponses. Détecter n’est pas réparer. Mais avant les satellites et les algorithmes, personne ne voyait ces fuites. Or une molécule de méthane réchauffe environ 80 fois plus qu’une molécule de CO2 sur vingt ans, selon le GIEC.

Le bras, ensuite : des matériaux nouveaux, l’intermittence des renouvelables pilotée en temps réel, l’eau et les intrants agricoles dosés par capteur, le tri des déchets. Il cite un rapport que « personne ne connaît », Facteur 5, publié en 2009 pour le Club de Rome : avec les technologies déjà disponibles, l’économie mondiale pourrait rendre les mêmes services avec 80 % de ressources et d’énergie en moins.

Combien l’IA fait-elle économiser en retour ? Le rapport du Sénat cite Bpifrance : les estimations vont de -1,5 % à -24 % d’émissions par rapport à un scénario de référence. Antoine Buéno refuse de s’y accrocher : « La vraie vérité, c’est que, par définition, cette décarbonation reposant sur des évolutions qui ne peuvent pas être anticipées, on ne peut pas évaluer ça du tout. »

Les chiffres à retenir, et d’où ils viennent

Ce que vous pouvez en faire

Trois choses tiennent debout quand on referme les quatre boîtes.

Arrêtez de raisonner en consommation, raisonnez en mix électrique. La même requête n’a pas le même coût climatique selon le pays où tourne le serveur. Demandez à vos fournisseurs où sont hébergés leurs modèles. En France, la réponse est plutôt bonne.

Sur l’eau, la question pertinente est locale. Un chiffre mondial ne dit rien. Un centre de données dans un bassin en tension neuf mois sur douze, si.

Comptez les deux colonnes. L’empreinte de l’IA n’a de sens qu’en regard de ce qu’elle permet d’éviter. Les deux chiffres sont incertains. Ne garder que celui qui arrange est une erreur des deux côtés.

Questions fréquentes

L’IA consomme-t-elle un verre d’eau par requête ?

Ce type de chiffre circule beaucoup et résiste mal à l’examen. Il dépend entièrement du centre de données, de son mode de refroidissement et de son climat. Les travaux disponibles mesurent des consommations à l’échelle d’un site ou d’un pays, pas une valeur universelle par requête. L’eau prélevée n’est par ailleurs pas détruite : elle retourne au cycle, ce qui ne règle pas le conflit d’usage local.

Quelle part de l’électricité mondiale l’IA représente-t-elle ?

Environ 1 à 1,5 % à l’horizon 2030 pour l’IA seule, selon le rapport du Sénat de septembre 2026 appuyé sur le Shift Project. Les centres de données dans leur ensemble, tous usages confondus, représentaient 1,5 % en 2024 et devraient approcher 3 % en 2030 selon l’Agence internationale de l’énergie.

Faut-il arrêter d’utiliser l’IA pour des raisons écologiques ?

Les ordres de grandeur ne soutiennent pas cette conclusion, surtout dans un pays dont l’électricité est décarbonée à plus de 95 %. La question utile porte sur l’origine de l’électricité, sur l’emplacement des centres de données, et sur ce que l’usage permet d’éviter par ailleurs.

Qui est Antoine Buéno ?

Essayiste prospectiviste et conseiller au Sénat, où il suit les travaux de la commission du développement durable et de la délégation à la prospective. Il est l’auteur de L’effondrement du monde n’aura probablement pas lieu et de Guidance (Tallandier, 2026).