L'IA verte représente l'un des paradigmes les plus cruciaux de 2025, émergeant comme une réponse nécessaire à la croissance explosive de l'intelligence artificielle et à son impact sur l'environnement. L'IA verte est plus respectueuse de l'environnement et plus inclusive que l'IA conventionnelle, car elle produit non seulement des résultats précis sans augmenter les coûts de calcul, mais elle garantit également que l'innovation technologique va de pair avec la responsabilité environnementale.
L'urgence de cette approche est démontrée par les données les plus récentes : selon MIT News, les besoins énergétiques des centres de données en Amérique du Nord sont passés de 2 688 mégawatts à la fin de 2022 à 5 341 mégawatts à la fin de 2023, en partie à cause des exigences de l'IA générative. Plus important encore, selon la MIT Technology Review, 4,4 % de toute l'énergie consommée aux États-Unis va aux centres de données, l'intensité carbone de l'électricité utilisée par les centres de données étant 48 % plus élevée que la moyenne américaine (selon une étude de la Harvard T.H. Chan School of Public Health).
La croissance de l'IA a entraîné un changement radical dans le paysage énergétique mondial. Selon la MIT Technology Review, en 2018, les centres de données représentent désormais 4,4 % de la demande totale, contre 1,9 % en 2018. Les projections futures sont encore plus alarmantes : selon un rapport de l'Agence internationale de l'énergie, la consommation d'électricité des centres de données devrait plus que doubler d'ici 2030.
Les modèles d'IA générative font grimper ces chiffres. Comme le souligne MIT News, l'entraînement d'une grappe d'IA générative pourrait consommer sept à huit fois plus d'énergie qu'une charge de travail informatique classique. Pour situer le contexte, l'entraînement de GPT-3 a consommé 1 287 mégawattheures d'électricité (assez pour alimenter environ 120 foyers américains moyens pendant un an), ce qui a généré environ 552 tonnes de dioxyde de carbone.
La course vers des modèles toujours plus puissants a entraîné une escalade de la puissance matérielle. Selon Deloitte, les GPU pour l'IA ont fonctionné à 400 watts jusqu'en 2022, tandis que les GPU de pointe pour l'IA générative en 2023 fonctionnent à 700 watts, et les puces de la prochaine génération en 2024 devraient fonctionner à 1 200 watts. Cela représente une augmentation exponentielle qui pèse sur l'infrastructure énergétique mondiale.
La réponse de l'industrie du matériel informatique à la crise de l'IA se matérialise par des puces de plus en plus spécialisées et efficaces :
Unités de traitement tensoriel (TPU): selon TechTarget, les TPU sont des ASIC conçus pour des calculs à haut volume et à faible précision avec de multiples opérations d'entrée/sortie par joule. La TPU v6e est la puce Trillium la plus récente, sortie en octobre 2024, avec une performance de calcul maximale par puce 4,7 fois supérieure à celle de la TPU v5e.
Field-Programmable Gate Arrays (FPGA): comme le souligne IBM, les FPGA sont également bien adaptés aux tâches qui privilégient l'efficacité énergétique à la vitesse de traitement et offrent la souplesse nécessaire pour s'adapter à l'évolution rapide des algorithmes d'IA.
Circuits intégrés à application spécifique (ASIC): selon Geniatech, les ASIC offrent les avantages d'une faible consommation d'énergie, d'une grande vitesse et d'un faible encombrement, ce qui en fait la solution la plus efficace pour les charges de travail d'IA spécifiques et à haut volume.
L'évolution vers l'informatique de pointe est une tendance cruciale pour la durabilité. Selon Geniatech, Gartner prévoit que d'ici 2025, l'informatique en périphérie traitera 75 % des données générées par tous les cas d'utilisation, ce qui réduira considérablement le besoin de transmission de données vers des centres de données centralisés et l'énergie qui y est associée.
L'industrie fait des progrès significatifs en matière d'efficacité énergétique. Selon NVIDIA, l'efficacité de la formation et de l'inférence de l'IA a été multipliée par 10 000 entre 2016 et 2025, ce qui prouve que des améliorations spectaculaires sont possibles.
Cependant, la réalité est plus complexe. Comme l'indique David Mytton dans son blog DeVSustainability, les serveurs à deux sockets consomment aujourd'hui entre 600 et 750 W, contre 365 W en 2007-2023, ce qui indique que si l'efficacité par opération s'améliore, la puissance totale des systèmes continue d'augmenter.
Les stratégies logicielles apparaissent comme un complément essentiel aux améliorations matérielles :
Optimisation des modèles: les modèles quantiques ont tendance à nécessiter beaucoup moins de paramètres pour l'apprentissage que leurs homologues classiques, ce qui suggère d'autres approches pour réduire la complexité informatique.
Gestion intelligente de l'énergie: selon le MIT Sloan, la limitation de l'utilisation à 150 ou 250 watts (environ 60 à 80 % de leur puissance totale) en fonction du processeur utilisé permet non seulement de réduire la consommation d'énergie globale des charges de travail, mais aussi de réduire les températures de fonctionnement.
Microsoft a pris l'un des engagements les plus ambitieux du secteur. Comme l'indique le blog officiel de Microsoft sur 2020, "d'ici 2025, nous passerons à un approvisionnement en énergie 100 % renouvelable, ce qui signifie que nous aurons conclu des contrats d'achat d'électricité verte pour 100 % de l'électricité émettrice de carbone consommée par l'ensemble de nos centres de données, bâtiments et campus".
L'entreprise a également créé un nouveau fonds d'innovation climatique d'un milliard de dollars pour accélérer le développement mondial des technologies de réduction, de captage et d'élimination du carbone.
Cependant, la réalité présente des défis. Selon GeekWire, Microsoft a émis plus de 15,4 millions de tonnes métriques d'équivalent dioxyde de carbone l'année dernière, les émissions de type 3 représentant plus de 96 % de son empreinte carbone.
Google a franchi des étapes importantes en matière de développement durable. Selon le site officiel de Google sur le développement durable, "en 2017, Google s'est engagé à équilibrer 100 % de sa consommation d'énergie avec des énergies renouvelables. Cet objectif a été atteint avec succès en 2020."
L'entreprise continue d'investir massivement : selon le rapport sur le développement durable Google 2025, "en 2024, nous avons contracté 19 GW supplémentaires de nouvelles énergies renouvelables dans 16 pays, et nous nous sommes lancés dans l'énergie nucléaire en signant notre premier accord d'achat d'énergie nucléaire à grande échelle".
AWS, le plus grand fournisseur de services en nuage au monde, s'est fixé des objectifs ambitieux mais fait face à des critiques en matière de transparence. Selon Climatiq, "Amazon a annoncé 18 nouveaux projets éoliens et solaires dans les régions d'AWS aux États-Unis, en Finlande, en Allemagne, en Italie et au Royaume-Uni, pour un total de 5,6 GW de nouvelles capacités d'énergie renouvelable".
Toutefois, selon la même source, "les critiques formulées à l'encontre des rapports sur l'empreinte carbone d'AWS peuvent être résumées comme suit : pas assez granulaire, pas assez transparent et pas assez utile pour les équipes technologiques qui cherchent à optimiser leur utilisation".
L'industrie a développé plusieurs outils pour contrôler et réduire l'impact environnemental de l'IA :
CarbonTracker et CodeCarbon: selon Carbon Credits, "certains des outils utilisés pour estimer l'empreinte carbone des technologies d'IA sont CarbonTracker, CodeCarbon, Green algorithms et PowerTop".
eco2AI: Comme le décrit Doklady Mathematics, "eco2AI est une bibliothèque open-source capable de suivre les émissions d'équivalent carbone lors de l'entraînement ou de l'inférence de modèles d'IA basés sur Python, en tenant compte de la consommation d'énergie du CPU, du GPU et des dispositifs de RAM".
Selon une étude publiée dans Industry Science, "un outil sophistiqué basé sur Python, conçu pour suivre et gérer l'empreinte carbone de la formation des modèles d'apprentissage automatique et d'autres tâches informatiques, représente l'évolution vers des outils plus sophistiqués pour la gestion de la durabilité de l'IA".
L'Union européenne a pris l'initiative de réglementer l'IA durable. Selon le Parlement européen, "en juin 2024, l'UE a adopté les premières règles au monde sur l'IA. La loi sur l'intelligence artificielle sera pleinement applicable 24 mois après son entrée en vigueur."
Selon la Green Software Foundation, "la loi européenne sur l'IA prend encore plus d'importance si l'on tient compte du fait que l'UE est actuellement l'un des leaders mondiaux en matière de politiques environnementales et climatiques".
Malgré les progrès réalisés, des lacunes importantes persistent. Comme le souligne un article publié dans arXiv, "les propositions actuelles de réglementation de l'IA, dans l'UE et au-delà, visent à stimuler une IA fiable (par exemple, AI Act) et responsable (par exemple, AI Liability). Ce qui manque, cependant, c'est un discours réglementaire solide et une feuille de route pour rendre l'IA, et la technologie plus généralement, écologiquement durable."
Les experts proposent des solutions concrètes : selon un rapport de l'Institut Tony Blair pour le changement mondial, "Établir et adopter des mesures des meilleures pratiques pour la consommation d'énergie et les émissions de carbone des centres de données, et isoler les informations liées à l'IA".
Les projections pour l'avenir sont à la fois inquiétantes et pleines d'opportunités. Selon IDC, "la consommation mondiale d'électricité des centres de données va plus que doubler entre 2023 et 2028, avec un taux de croissance annuel moyen sur cinq ans de 19,5 %, pour atteindre 857 térawattheures (TWh) en 2028".
Plus spécifiquement pour l'IA, selon le même rapport IDC, "la consommation d'énergie des centres de données d'IA devrait croître à un taux de croissance annuel moyen de 44,7 %, pour atteindre 146,2 térawattheures (TWh) d'ici à 2027".
Des approches innovantes voient le jour, comme Sustain AI, décrit dans un article du MDPI comme "un cadre d'apprentissage profond multimodal qui intègre les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour la détection des défauts, les réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour la modélisation prédictive de la consommation d'énergie et l'apprentissage par renforcement (RL) pour l'optimisation dynamique de l'énergie".
Le paradigme "Green-in AI" se concentre sur la conception d'algorithmes et de modèles intrinsèquement plus efficaces. Selon une étude publiée dans ScienceDirect, il s'agit de "stratégies visant à concevoir des algorithmes et des modèles d'apprentissage automatique plus efficaces sur le plan énergétique en se concentrant sur l'optimisation du matériel et des logiciels".
Le paradigme "Green-by-AI" exploite l'IA pour améliorer la durabilité dans d'autres secteurs. Selon la même revue ScienceDirect, il s'agit d'"approches de l'IA visant à améliorer les pratiques écologiques dans d'autres secteurs, en utilisant l'intelligence artificielle pour optimiser l'efficacité énergétique dans les applications extérieures".
L'IA verte représente une transformation fondamentale dans la manière dont nous concevons et mettons en œuvre l'intelligence artificielle. Les données de 2025 montrent que nous sommes à un tournant : la croissance de la demande d'électricité pour l'IA et les centres de données est un test pour la façon dont la société répondra aux demandes et aux défis d'une électrification plus large.
Les solutions émergentes - du matériel spécialisé à l'informatique quantique, des cadres de surveillance aux politiques réglementaires - offrent une voie vers la durabilité. Toutefois, le succès dépendra de la capacité de l'industrie à équilibrer l'innovation et la responsabilité environnementale, en veillant à ce que l'IA devienne la principale force motrice de l'effort mondial pour atteindre la neutralité carbone.
2025 se présente comme une année cruciale au cours de laquelle les décisions prises aujourd'hui détermineront si l'IA fera partie du problème climatique ou de sa solution. L'IA verte n'est plus une option, mais une nécessité impérative pour un avenir technologiquement avancé et écologiquement durable.
L'IA verte est un paradigme technologique qui vise à rendre l'intelligence artificielle plus respectueuse de l'environnement et plus durable. Il s'agit de produire des résultats précis sans augmenter les coûts de calcul, en veillant à ce que l'innovation technologique aille de pair avec la responsabilité environnementale.
L'urgence découle de l'impact environnemental explosif de l'IA. Les données de 2025 montrent que :
L'impact énergétique de l'IA est considérable :
L'industrie développe des puces spécialisées :
Tensor Processing Units (TPU): la TPU v6e offre des performances 4,7 fois supérieures à celles de la v5e.
Réseaux de portes programmables (FPGA): optimisés pour l'efficacité énergétique et la flexibilité
Circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC): ils offrent une faible consommation d'énergie, une grande rapidité et un faible encombrement.
Cependant, la puissance totale continue de croître : les GPU sont passés de 400W (2022) à 700W (2023), avec des prévisions de 1200W pour 2024.
L'IA périphérique traite les données localement au lieu de les envoyer vers des centres de données centralisés. Gartner prévoit que d'ici 2025, l'informatique de pointe traitera 75 % des données générées, ce qui réduira considérablement la consommation d'énergie associée à la transmission des données.
NVIDIA a réussi à multiplier par 10 000 l'efficacité de la formation et de l'inférence de l'IA entre 2016 et 2025. Cependant, les serveurs modernes consomment entre 600 et 750 W, contre 365 W entre 2007 et 2023, ce qui montre que si l'efficacité par opération s'améliore, la puissance totale continue d'augmenter.
Microsoft: engagement à utiliser 100 % d'énergies renouvelables d'ici 2025 et fonds d'un milliard pour l'innovation climatique. Cependant, elle a émis 15,4 millions de tonnes d'équivalent CO2 en 2024.
Google: 100 % d'énergies renouvelables en 2020 et 19 GW de nouvelles énergies renouvelables dans 16 pays d'ici 2024.
Amazon AWS: a annoncé 18 nouveaux projets d'énergie renouvelable représentant 5,6 GW, mais est critiquée pour le manque de transparence de ses rapports.
Oui, plusieurs outils sont disponibles :
L'UE a pris les devants avec laloi européenne sur l'IA, adoptée en juin 2024 - les premières règles mondiales en matière d'IA qui seront pleinement applicables après 24 mois. Toutefois, les experts soulignent les lacunes du discours réglementaire pour rendre l'IA durable sur le plan environnemental.
Les prévisions sont alarmantes :
Green-in AI: se concentre sur la conception d'algorithmes et de modèles intrinsèquement plus économes en énergie en optimisant le matériel et les logiciels.
Green-by AI: utiliser l'IA pour améliorer la durabilité dans d'autres domaines en exploitant l'intelligence artificielle pour optimiser l'efficacité énergétique des applications extérieures.
2025 représente un tournant où les décisions prises aujourd'hui détermineront si l'IA fera partie du problème climatique ou de sa solution. La croissance de la demande d'électricité pour l'IA est un test de la façon dont la société répondra aux défis d'une électrification plus large. L'IA verte n'est plus une option, mais une nécessité impérative pour un avenir technologiquement avancé et écologiquement durable.
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