IA et environnement
Électricité, eau, fabrication des puces : les chiffres vérifiés, sourcés auprès de l'Agence internationale de l'énergie plutôt que de statistiques virales non datées.
Combien d'électricité consomment les data centers liés à l'IA ?
Selon le rapport « Key Questions on Energy and AI » de l'Agence internationale de l'énergie (AIE), publié en avril 2026, la demande électrique mondiale des data centers a atteint environ 485 TWh en 2025 (+17 % sur un an), les data centers spécifiquement dédiés à l'IA progressant encore plus vite (+50 %). L'AIE projette une consommation de 945 TWh d'ici 2030 dans son scénario central. La part de l'IA dans la consommation totale des data centers, actuellement estimée entre 5 % et 15 %, pourrait atteindre 35 % à 50 % d'ici 2030.
Combien d'eau consomment les data centers ?
Toujours selon l'AIE, les data centers mondiaux ont consommé environ 560 milliards de litres d'eau en 2023, un chiffre projeté à environ 1 200 milliards de litres d'ici 2030. Les deux tiers de la consommation de 2023 (373 milliards de litres) proviennent en réalité de la production d'électricité elle-même dans les centrales qui alimentent ces data centers, et non du seul refroidissement sur site (140 milliards de litres), le reste provenant de la fabrication du matériel.
D'où vient cette consommation, concrètement ?
De l'entraînement des modèles (voir notre page dédiée, qui détaille pourquoi cette phase mobilise autant de GPU) et, de façon croissante, de l'inférence — c'est-à-dire l'utilisation quotidienne des modèles par des centaines de millions d'utilisateurs, qui représente une charge cumulée significative même si chaque requête individuelle consomme peu.
La fabrication des puces a-t-elle un impact environnemental ?
Oui, au-delà de leur seul usage : la fabrication de semi-conducteurs est un processus industriel intensif en eau ultra-pure et en matières premières rares, concentré géographiquement (voir notre page sur la géopolitique de l'IA pour le rôle de Taïwan et de la Corée du Sud dans cette chaîne de production).
Comment cette consommation se compare-t-elle aux autres usages numériques ?
Une comparaison rigoureuse est difficile car les périmètres de mesure varient selon les études (data centers IA seuls, data centers en général, ou numérique dans son ensemble). Nous préférons ne pas avancer de pourcentage de comparaison précis avec le streaming vidéo ou d'autres usages numériques faute de méthodologie suffisamment consensuelle et à jour pour l'affirmer avec certitude.
L'IA est-elle compatible avec la transition écologique ?
La réponse honnête est qu'elle est à la fois un facteur aggravant documenté (la hausse de consommation électrique et hydrique ci-dessus) et un outil potentiellement utile à la transition (optimisation de réseaux électriques, recherche sur de nouveaux matériaux ou procédés) — les deux effets coexistent, et leur bilan net reste débattu plutôt que tranché par un consensus scientifique établi.
Pourquoi une telle consommation ?
Le détail technique : GPU, data centers, et pourquoi l'IA nécessite autant de puissance de calcul.
GPU et infrastructure →