Les Big Tech se tournaient vers les énergies propres et prenaient un tournant décisif dans la lutte contre le changement climatique. C'est alors que les centres de données dédiés à l'IA ont fait leur apparition

Les Big Tech se tournaient vers les énergies propres et prenaient un tournant décisif dans la lutte contre le changement climatique. C'est alors que les centres de données dédiés à l'IA ont fait leur apparition

L'essor fulgurant de l'IA compromet gravement les engagements climatiques des géants de la technologie. La construction de centres de données massifs exige des besoins en énergie et en eau sans précédent pour l'alimentation et le refroidissement des serveurs. Bien que Google, Microsoft, Amazon et Meta aient initialement visé la neutralité carbone, leurs émissions de gaz à effet de serre augmentent de manière alarmante en raison d'un recours accru au gaz naturel. Les vieilles centrales à charbons sont également rouvertes. L'IA pollue les nappes phréatiques et rend l'eau impropre à la consommation, car ces installations déversent les eaux usées dans les rivières.

Au début de la décennie, plusieurs entreprises technologiques se sont fixé des objectifs climatiques ambitieux, promettant de réduire drastiquement les émissions contribuant au réchauffement climatique. Il y a six ans, Google était convaincu qu’à l’horizon 2030, toutes ses activités seraient alimentées par de l’électricité issue de sources propres, notamment éolienne et solaire, et que l’entreprise compenserait l’intégralité de ses émissions polluantes.

Aujourd’hui, Google qualifie ces objectifs de « projet ambitieux ». Microsoft affirme quant à lui qu’il vise toujours à éliminer plus de carbone qu’il n’en génère d’ici 2030, mais décrit désormais cet effort comme « un marathon, et non un sprint ». L'IA générative a tout changé. Son appétit énergétique a brutalement inversé la trajectoire : la marche vers la neutralité carbone a cédé la place à la course folle vers des rendements encore hypothétiques.

La course à l'IA complique les engagements pris par les entreprises technologiques en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre, dont la plupart proviennent de la combustion du gaz, du pétrole et du charbon et contribuent au changement climatique. Elles affirment devoir faire preuve de souplesse alors qu'elles se précipitent pour construire des centres de données énormes pouvant consommer plus d'électricité que des villes entières.

Remise en cause des ambitions climatiques à l'ère de l'IA

Google admet que l'objectif de neutralité carbone en 2030 relève désormais du très long terme ; Microsoft, lui, concède un marathon là où il promettait un sprint. Certains brandissent des chiffres inexacts. En 2024, Amazon a déclaré que l'entreprise avait atteint ses objectifs climatiques avec sept ans d'avance. Il avait déclaré qu'il fonctionnait désormais à 100 % avec de l'énergie propre, mais les employés ont réfuté cela et déclaré qu'il s'agissait plutôt de 22 %.


Selon un autre rapport publié en septembre 2024, entre 2020 et 2022, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données appartenant à des géants de la technologie comme Google, Microsoft, Meta et Apple étaient environ 662 % plus élevées que les chiffres qu'ils ont déclarés officiellement.

Le développement massif de centres de données, dont certains consomment plus d'électricité que des villes ou des régions entières, complique sérieusement les engagements de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Selon un rapport sur les besoins en énergie de ChatGPT, il traite 2,5 milliards de requêtes par jour, consommant environ 850 mégawattheures d'électricité, soit l'énergie nécessaire pour recharger 14 000 véhicules électriques.

Les rapports de durabilité montrent une tendance inverse aux objectifs fixés : les émissions de Google ont bondi de près de 50 %, celles de Meta de plus de 60 %, et celles de Microsoft de plus de 23 % sur environ cinq ans. « Même si ces sociétés n’ont pas officiellement révisé leurs objectifs, elles commencent à reconnaître que “oui, nous ne sommes peut-être pas sur la bonne voie” », a déclaré Patrick Huang, analyste senior chez Wood Mackenzie.

L'IA pousse l'industrie à renouer avec les énergies fossiles

Pour maintenir leur compétitivité, les entreprises d'IA se voient contraintes d'avoir recours aux énergies fossiles. En 2024, le gaz naturel représentait plus de 40 % de l'électricité alimentant les centres de données aux États-Unis, tandis que le charbon fournissait 30 % de l'énergie à l'échelle mondiale. Les centres de données ont consommé environ 4,6 % de l'électricité totale des États-Unis en 2024, une part qui pourrait presque tripler d'ici à 2028.

La consommation d'électricité à l'échelle du pays pourrait augmenter de 20 % au cours de la prochaine décennie, les centres de données en étant une cause majeure. De plus, l'accumulation de projets en attente d'autorisation de raccordement au réseau électrique et les efforts déployés par l'administration Trump pour mettre les énergies renouvelables sur la touche pourraient également compromettre les objectifs climatiques du secteur technologique.

Cela pourrait prolonger la dépendance aux combustibles fossiles. La demande massive pousse les fournisseurs d'énergie à construire de nouvelles centrales à gaz, et certaines vieilles centrales à charbon sont remises en service pour alimenter les centres de données. La production de charbon a augmenté de plus de 20 % en 2025. Certaines entreprises envisagent même d'installer leurs propres centrales sur site pour garantir leur approvisionnement.

Bien que ces entreprises investissent aussi dans les énergies propres, la construction de nouvelles infrastructures d'énergies fossiles engage le système énergétique sur le long terme, car il faut environ trente ans pour rentabiliser ces investissements, ce qui retarde d'autant la transition vers les énergies renouvelables.

Des obstacles politiques et réglementaires à la transition

Brad Smith, président de Microsoft, a déclaré qu'il est confiant dans la capacité de l'entreprise à atteindre l'objectif fixé pour 2030, à savoir retirer de l'atmosphère plus de dioxyde de carbone qu'elle n'en émet, en investissant dans de nouvelles sources d'énergie sans carbone, notamment le nucléaire, le solaire et l'hydroélectricité. Toutefois, selon les experts, il est peu probable que l'entreprise tienne ses promesses sans une réglementation stricte.

« Les entreprises se bousculent pour essayer d’obtenir le plus d’énergie possible, et le plus rapidement possible. C’est une course effrénée et une concurrence acharnée pour les ressources », a déclaré Lori Bird, directrice du programme énergétique américain au World Resources Institute (WRI).

La tendance actuelle retarde la transition globale vers des énergies propres et renouvelables. L'IA est en partie responsable d'une hausse de 2,4 % des émissions liées aux combustibles fossiles aux États-Unis en 2025, selon les données du cabinet de recherche Rhodium Group. Le paysage politique actuel, marqué par les orientations de l'administration Trump, ajoute aussi une couche de complexité aux ambitions climatiques de la Silicon Valley.

La marginalisation des énergies renouvelables, notamment via l'annulation de subventions, de permis pour des projets éoliens ou solaires et de crédits d'impôt fédéraux, pourrait prolonger la dépendance aux combustibles fossiles. Le Programme des Nations unies pour l'environnement met en garde contre le fait que les pays à fortes émissions ont peu de chances d'atteindre leurs propres objectifs de réduction des émissions de gaz à effet de serre.

Stratégies d'adaptation et perspectives du secteur de l'IA

Face à cette crise, les entreprises technologiques explorent diverses solutions, allant du nucléaire avancé au stockage par batterie et à l'hydroélectricité. Certaines entreprises, comme Microsoft et Meta, tentent de compenser l'utilisation de centrales à gaz locales par des investissements massifs dans l'énergie solaire ailleurs. Mais cette stratégie est critiquée pour son impact réel sur le réseau global. Elle est considérée comme de l'écoblanchiment.

Dans le Wisconsin, par exemple, la construction de deux nouvelles centrales au gaz naturel destinées à alimenter un centre de données de Microsoft sera compensée par des investissements dans l'énergie solaire ailleurs dans l'État. De même, trois centrales au gaz naturel fourniront de l'électricité à un immense centre de données de Meta situé dans une zone rurale de Louisiane, tandis que l'entreprise investit dans l'énergie solaire ailleurs.

Google affirme investir dans l'éolien, l'hydroélectricité, le stockage par batterie et le nucléaire de nouvelle génération, même si l'entreprise continue de recourir au gaz naturel. Elle prévoit d'acheter de l'électricité produite par une centrale au gaz naturel qui sera construite sur le site de l'usine de transformation de maïs Archer Daniels Midland à Decatur, dans l'Illinois, où les émissions de dioxyde de carbone seront captées et stockées sous terre.

Nvidia quant à lui soutient que l'IA finira par devenir plus efficace que l'informatique traditionnelle, permettant ainsi de réduire la consommation nette d'énergie à terme. Mais il apparaît que les besoins énergétiques actuels ont été largement sous-estimés lors de la définition des objectifs en 2020.

Impacts de ce revirement sur le climat et l'environnement

Plusieurs compagnies d'électricité retardent la mise à la retraite des centrales à charbon, malgré l'impact environnemental et climatique. La combustion continue du charbon affecte la qualité de l'air local à proximité des centrales électriques et entrave les efforts plus larges visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre. Le groupe militant Greenpeace a qualifié le charbon de « moyen de production d'énergie le plus sale et le plus polluant ».

Les défenseurs de l'environnement avertissent que cela pourrait compromettre les objectifs climatiques des États-Unis, les émissions de charbon pouvant augmenter de 10 à 15 % dans les États clés d'ici 2026. Pourtant, pour les opérateurs, le calcul est simple : les modèles d'entraînement de l'IA exigent une alimentation électrique constante et ininterrompue que l'énergie solaire ou éolienne ne peut pas toujours garantir sans d'énormes batteries de secours.

L'impact environnemental s'étend à l'échelle mondiale. Sasha Luccioni a déclaré que les outils d'IA peuvent émettre plusieurs tonnes de CO₂ par jour et ajoute que l'utilisation des chatbots d'IA générative comme outil de recherche en ligne pourrait avoir de graves conséquences sur l'environnement et le climat. « Je trouve particulièrement décevant que l'IA générative soit utilisée pour faire des recherches sur Internet », a déploré la scientifique au micro de l'AFP.

Un rapport de Morgan Stanley publié en 2024 prévoit que les centres de données émettront jusqu'à 2,5 milliards de tonnes de gaz à effet de serre dans le monde d'ici 2030, soit trois fois plus que les émissions qui auraient été produites sans le développement de la technologie d'IA générative.

Les générateurs à turbine alimentés au gaz naturel étaient le choix privilégié pour alimenter le boom actuel de la construction de centres de données, d'autant plus qu'ils peuvent être installés directement sur le campus pour assurer une production locale. Mais les prix actuels du gaz ont rendu cette option moins intéressante sur le plan économique. Les promoteurs privilégient les sources d'énergie facilement disponibles pour leur construction initiale.

Le PDG d'IBM sceptique quant aux retours sur investissement

Le boom de la construction de centres de données soulève des interrogations sur la rentabilité de ces investissements. JP Morgan estime qu'il faudra environ 650 milliards de dollars de revenus annuels pour obtenir un rendement de seulement 10 % sur le développement de l'IA. Le PDG d'IBM a fait quelques calculs rapides sur les infrastructures de centres de données et a déclaré qu'il est « impossible » de réaliser des bénéfices aux coûts actuels.

En se basant sur les coûts actuels, « car tout ce qui concerne l'avenir relève de la spéculation », le PDG d'IBM, Arvind Arvind, estime qu'il faut environ 80 milliards de dollars pour alimenter un centre de données d'une puissance d'environ 1 gigawatt. « Bon, c'est le chiffre d'aujourd'hui. Donc, si vous vous engagez à investir 20 à 30 gigawatts, cela représente pour une seule entreprise 1 500 milliards de dollars de dépenses d'investissement », a-t-il déclaré.

Mais ce n'est pas tout. Arvind Arvind a souligné un autre enjeu lié à la dépréciation rapide des puces d'IA dans les centres de données. L'investisseur Michael Burry a récemment pris pour cible Nvidia en raison de ses préoccupations liées à la dépréciation, ce qui a entraîné une baisse des actions dans le domaine de l'IA. (Nvidia domine le marché mondial des puces avancées dédiées au développement de l'IA ; la société détient environ 90 % des parts.)

« Il faut tout utiliser en cinq ans, car à ce moment-là, il faut tout jeter et tout remplacer », a expliqué Arvind Arvind à propos des puces. Il estime le coût total des engagements informatiques à 8 000 milliards de dollars. « À mon avis, il est impossible d'obtenir un retour sur investissement. Avec 8 000 milliards de dollars de dépenses d'investissement, il faudrait environ 800 milliards de dollars de bénéfices rien que pour payer les intérêts », a-t-il déclaré.

Conclusion : un enjeu environnemental et économique majeur

Bien que les estimations concernant la consommation énergétique de l'IA en 2030 varient, la plupart prévoient une augmentation spectaculaire de la consommation. Celle-ci sera principalement due à l'inférence (l'énergie utilisée lors de l'interaction avec un modèle) plutôt qu'à l'entraînement de l'IA. Ce chiffre pourrait être bien inférieur ou bien supérieur aux estimations, en fonction du succès des agents IA capables de travailler ensemble de façon autonome.

Il est facile d'imaginer l'intelligence numérique comme quelque chose d'immatériel et de propre, mais chaque mot échangé avec un modèle d'IA a des répercussions sur un vaste système matériel. Les réseaux électriques sont sollicités, l'eau refroidit les puces surchauffées et l'empreinte carbone augmente. Les gains d'efficacité aideront probablement, mais ils ne compenseront peut-être pas la croissance explosive de la demande pour les outils d'IA.

La vraie question est de savoir si nous pouvons concevoir des systèmes plus intelligents, tant sur le plan technologique qu'éthique, qui permettent de poursuivre la conversation sans épuiser la planète. Les entreprises d'IA semblent très peu s'intéresser à ces questions à l'heure actuelle.

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