Introduction

À l'ère des défis environnementaux croissants, l'intelligence artificielle (IA) apparaît comme un allié puissant dans la lutte contre le changement climatique et la protection de l'écosystème. L'année 2025 est une année cruciale où les technologies avancées d'IA passent enfin des promesses aux applications concrètes, offrant des solutions innovantes pour surveiller, prédire et atténuer les impacts environnementaux.

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Ce document explore les principales innovations par lesquelles l'IA révolutionne la gestion de l'environnement, en fournissant des exemples concrets de mises en œuvre réussies et en esquissant les perspectives d'avenir de cette synergie entre technologie et durabilité.

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Le potentiel de l'IA dans la lutte contre le changement climatique

L'intelligence artificielle offre des outils sans précédent pour relever les défis environnementaux. Selon des études récentes, l'IA pourrait contribuer à réduire les émissions mondiales de gaz à effet de serre de 10 % d'ici à 2030, une valeur équivalente aux émissions annuelles de l'ensemble de l'Union européenne.

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Les capacités de l'IA à traiter d'énormes volumes de données, à identifier des modèles complexes et à générer des prédictions précises la rendent particulièrement adaptée :

• Analyse des données climatiques et météorologiques pour prévoir les événements extrêmes
• Optimiser l'utilisation des ressources naturelles et énergétiques
• Surveillance et protection des écosystèmes
• Faciliter la transition vers une économie circulaire

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Principales applications de l'IA pour l'environnement en 2025

1. Surveillance avancée des écosystèmes

Les systèmes de surveillance environnementale basés sur l'IA représentent l'une des applications les plus prometteuses. Des plateformes telles qu'Envirosensing révolutionnent la surveillance de la déforestation grâce à l'analyse d'images satellite à haute résolution combinée à des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces systèmes permettent de :

• Suivi précis de l'évolution du couvert forestier
• Identifier les risques de déforestation à un stade précoce
• Automatiser le processus de diligence raisonnable pour les entreprises soumises à la directive EUDR

En Italie, le ministère de l'environnement a lancé un investissement de 500 millions d'euros pour développer un système de surveillance intégré avancé qui utilise la télédétection aérospatiale, des capteurs in situ et l'analyse de l'intelligence artificielle pour prévoir les risques hydrogéologiques et identifier les délits environnementaux.

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2. Prévision et adaptation au changement climatique

L'IA transforme notre capacité à prévoir le changement climatique et à y répondre :

• Modèles climatiques avancés: Les algorithmes d'apprentissage profond améliorent considérablement la précision des prévisions climatiques en identifiant des modèles complexes que les modèles traditionnels pourraient ne pas détecter.
• Systèmes d'alerte précoce: des plateformes telles que "Sunny Lives", développée par IBM et SEEDS, utilisent l'IA pour analyser les images satellites et évaluer les risques locaux de catastrophes naturelles en attribuant des scores de risque relatif aux bâtiments.
• Simulation de scénarios climatiques: l'IA permet de simuler différents scénarios de changement climatique et d'évaluer l'efficacité des stratégies potentielles d'adaptation et d'atténuation.

3. Optimisation des ressources énergétiques

Dans le secteur de l'énergie, l'IA est à l'origine d'une transformation vers des systèmes plus efficaces et durables :

• Réseau intelligent piloté par l'IA: systèmes intelligents qui équilibrent l'offre et la demande d'énergie en temps réel, facilitant l'intégration des énergies renouvelables.
• Prévision de la production renouvelable: algorithmes améliorant la précision des prévisions de production à partir de sources éoliennes et solaires, réduisant ainsi le besoin de combustibles fossiles d'appoint.
• Efficacité énergétique: systèmes de gestion de l'énergie basés sur l'IA qui optimisent la consommation dans les bâtiments, les processus industriels et les transports.

4. Gestion durable de l'agriculture

L'agriculture de précision alimentée par l'IA est en train de révolutionner le secteur agricole :

• Surveillance de l'état des sols: des capteurs IoT combinés à des algorithmes d'IA analysent la santé des sols, y compris le microbiome, en temps réel, ce qui permet des interventions ciblées et une réduction de l'utilisation d'engrais.
• Gestion optimisée de l'eau: des systèmes d'IA qui déterminent avec précision les besoins en irrigation, réduisant ainsi le gaspillage d'eau.
• Prévision des maladies des cultures: algorithmes qui identifient les maladies potentielles à un stade précoce, permettant des interventions préventives et réduisant l'utilisation de pesticides.

5. Détection et gestion de la pollution

L'IA améliore considérablement notre capacité à surveiller et à gérer la pollution :

• Surveillance de la qualité de l'air: les réseaux de capteurs IoT combinés à l'IA analysent en temps réel les niveaux de polluants atmosphériques dans les zones urbaines.
• Identification des sources de pollution: des algorithmes de vision par ordinateur appliqués à des images satellites ou à des drones pour identifier les sources illégales de pollution.
• Optimisation de la gestion des déchets: systèmes intelligents qui améliorent le tri et le recyclage des déchets grâce à des robots pilotés par l'IA.

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Défis et considérations éthiques

Malgré son potentiel de transformation, la mise en œuvre de l'IA à des fins environnementales présente également des défis importants :

Empreinte environnementale de l'IA : une analyse comparative

L'IA elle-même a une empreinte environnementale qui mérite l'attention, mais une analyse comparative avec d'autres technologies et secteurs permet de relativiser son impact réel.

Selon des données récentes, l'entraînement d'un modèle d'IA complexe comme le GPT-3 a consommé environ 1 287 MWh et produit quelque 550 tonnes de CO2. Ce chiffre peut sembler élevé, mais il doit être comparé à d'autres secteurs :

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• Transports: le secteur des transports est responsable d'environ 26 % des émissions de gaz à effet de serre de l'Italie. Un vol aller-retour entre New York et San Francisco 550 fois produirait des émissions équivalentes à la formation GPT-3.
• Le streaming vidéo: Une heure de streaming vidéo produit en moyenne entre 36 et 100 grammes de CO2, selon les estimations de l'Agence internationale de l'énergie. Si l'on considère les milliards d'heures de streaming consommées dans le monde, l'impact cumulé est considérable.
• Utilisation quotidienne ou formation: une étude récente publiée dans Scientific Reports suggère que, malgré les coûts énergétiques élevés de la formation, l'IA pourrait être plus efficace sur le plan énergétique que le travail humain pour les tâches complexes, émettant entre 130 et 1 500 fois moins de CO2 pour le traitement de textes complexes.

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Le rôle des sources d'énergie durables pour les centres de données

L'alimentation des centres de données hébergeant des systèmes d'intelligence artificielle est un défi crucial pour la durabilité environnementale. Plusieurs solutions énergétiques apparaissent comme des alternatives viables pour réduire l'empreinte carbone :

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1. L'énergie nucléaire pour les centres de données

L'énergie nucléaire connaît une renaissance dans le contexte des centres de données en raison de son "facteur de capacité" élevé (capacité à produire de l'électricité en continu) et de ses faibles émissions de CO2. Selon IdTechEx, les centres de données en 2024 ont ravivé l'intérêt pour cette source d'énergie en explorant différentes options :

• Réacteurs modulaires de petite taille (SMR): ces réacteurs compacts promettent des coûts et des délais de construction inférieurs à ceux des centrales nucléaires conventionnelles, grâce à des processus de production à l'échelle industrielle.
• Avantages du nucléaire : avec des émissions de CO2 nulles lors de la production d'électricité et une densité énergétique élevée, l'énergie nucléaire peut fournir la puissance élevée requise par les centres de données IA sans les fluctuations typiques des sources renouvelables telles que l'énergie solaire et l'énergie éolienne.

James Hart, PDG de BCS Consulting, a souligné que "la croissance exponentielle de l'IA constitue un défi pour l'industrie des centres de données" et a insisté sur la nécessité de disposer de sources d'énergie stables et à faible taux d'émission, telles que l'énergie nucléaire.

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2. Systèmes de cogénération : une efficacité inégalée

Les systèmes de production combinée de chaleur et d'électricité (PCCE) constituent l'une des solutions les plus efficaces pour alimenter les centres de données hébergeant des systèmes IA, offrant des avantages significatifs par rapport à d'autres sources d'énergie :

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• Rendement énergétique plus élevé: alors que la production séparée d'électricité et de chaleur a un rendement global de 40 à 55 %, les systèmes de cogénération peuvent atteindre un rendement extraordinaire de 80 à 90 %, en récupérant la chaleur qui serait autrement perdue et en l'utilisant à d'autres fins.
• Réduction de la consommation de combustible: la cogénération nécessite jusqu'à 40 % de combustible en moins que la production séparée d'électricité et de chaleur pour obtenir la même quantité d'énergie utile, comme le montrent les données du ministère américain de l'énergie.
• Réduction significative des émissions de CO2: grâce à son efficacité supérieure, une centrale de cogénération peut réduire les émissions de gaz à effet de serre jusqu'à 30 % par rapport aux méthodes traditionnelles de production d'énergie.
• Application idéale pour les centres de données: la chaleur générée par les serveurs peut être récupérée et utilisée pour chauffer les bâtiments voisins ou d'autres processus industriels, créant ainsi un cercle vertueux d'efficacité énergétique.
• Indépendance du réseau et résilience: les systèmes de cogénération offrent une indépendance énergétique et une résilience accrue, ce qui est particulièrement précieux pour les centres de données qui ont besoin d'une continuité d'activité garantie.
• Trigénération: une évolution avancée de la cogénération qui ajoute la production d'énergie de refroidissement (refroidissement) à la production d'électricité et de chaleur, ce qui est particulièrement avantageux pour les centres de données qui ont besoin de systèmes de refroidissement efficaces.

La cogénération représente un pont idéal entre les technologies conventionnelles et les technologies d'énergie renouvelable, fonctionnant comme une production distribuée similaire à l'énergie photovoltaïque, mais avec l'avantage d'un fonctionnement continu indépendant des conditions météorologiques. En outre, les centrales de cogénération peuvent utiliser une variété de combustibles, y compris le biogaz et la biomasse renouvelable, ouvrant ainsi la voie à un avenir sans émissions.

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Selon un rapport de Geoside, "l'efficacité accrue du processus de production d'énergie entraîne une réduction des émissions de CO2 et de gaz à effet de serre, ce qui réduit l'impact sur l'environnement", soulignant le rôle crucial de la cogénération dans la transition énergétique.

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3. Énergie solaire et autres énergies renouvelables

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Les grandes entreprises technologiques investissent massivement dans les énergies renouvelables :

• Engagements pour l'avenir: selon Business Critical Services Consulting, 90 % de l'énergie utilisée par les centres de données sera renouvelable d'ici à 2033, et des entreprises comme Google et Microsoft ont déjà annoncé leur objectif d'utiliser de l'énergie sans carbone 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 d'ici à 2030.
• Projets solaires dédiés: De nombreuses entreprises technologiques construisent des systèmes solaires spécifiques pour alimenter leurs centres de données, souvent en combinaison avec des systèmes de stockage d'énergie pour assurer la continuité.

La complémentarité de ces sources d'énergie est cruciale : le nucléaire peut fournir une charge de base continue, tandis que les énergies renouvelables telles que le solaire peuvent couvrir les pics de demande, les systèmes de cogénération optimisant l'efficacité globale.

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En outre, l'industrie de l'IA fait des progrès significatifs dans la réduction de son impact sur l'environnement :

1. Amélioration de l'efficacité énergétique: les centres de données améliorent constamment leur équipement afin d'être plus efficaces sur le plan énergétique.
2. Adoption des énergies renouvelables: de nombreuses entreprises technologiques se sont engagées à utiliser 100 % d'énergies renouvelables pour alimenter leurs centres de données.
3. Des algorithmes plus efficaces: La recherche progresse vers des algorithmes d'IA qui nécessitent moins de puissance de calcul pour obtenir des résultats similaires ou meilleurs.

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Précision et fiabilité

La qualité des résultats de l'IA dépend fortement de la qualité des données d'entrée. Dans le contexte environnemental, où les données peuvent être incomplètes ou inexactes, cela représente un défi important.

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Équité et accessibilité

Il existe un risque que les solutions basées sur l'IA pour l'environnement soient principalement accessibles aux pays et aux organisations disposant de plus de ressources, ce qui risque de creuser le fossé technologique existant.

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L'avenir de l'IA pour l'environnement : vers une IA responsable

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Pour maximiser le potentiel de l'IA dans la protection de l'environnement, il est essentiel d'adopter une approche d'"IA responsable" qui

• Trouver un équilibre entre l'innovation technologique et la durabilité environnementale
• Garantir la transparence et la responsabilité dans l'utilisation de l'IA
• Promouvoir la collaboration internationale pour partager les données, les ressources et l'expertise
• Veiller à ce que les avantages de l'IA pour l'environnement soient équitablement répartis

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FAQ : L'impact environnemental de l'IA

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L'IA pollue-t-elle autant qu'on le dit ?

Non, l'impact environnemental de l'IA est souvent surestimé dans les débats publics. Bien que l'entraînement de grands modèles d'IA nécessite une quantité importante d'énergie, cet impact doit être comparé aux avantages que l'IA peut apporter en termes d'optimisation énergétique, de réduction des émissions et de solutions climatiques innovantes. Une étude réalisée en 2021 par l'université de Bristol a montré que de nombreuses estimations antérieures de l'impact énergétique de l'IA étaient surestimées jusqu'à 90 fois.

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Pourquoi l'impact environnemental de l'IA est-il si surestimé dans le débat public ?

L'impact environnemental de l'IA est surestimé en raison d'une combinaison de facteurs psychologiques, économiques et sociaux. La peur de l'inconnu et une certaine technophobie alimentent naturellement les attitudes critiques à l'égard de cette technologie émergente, tandis que le sensationnalisme des médias amplifie les données alarmistes pour susciter un plus grand engagement. Il y a ensuite les intérêts économiques des secteurs traditionnels qui perçoivent l'IA comme une menace concurrentielle.

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Un élément clé est le décalage de perception : les centres de données sont des structures physiques visibles qui consomment des quantités mesurables d'énergie, tandis que les avantages environnementaux produits par l'IA (tels que l'optimisation du transport ou la réduction des déchets) sont diffus et moins tangibles. En outre, les centres de données hautement automatisés créent relativement peu d'emplois par rapport à d'autres industries, ce qui génère une perception défavorable de la relation entre leur impact environnemental et les avantages socio-économiques locaux.

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On attribue souvent à tort à l'IA un impact qui dépend en fait du mix énergétique utilisé, alors qu'en réalité, avec un mix énergétique efficace, cet impact est drastiquement réduit. Enfin, il y a presque toujours un manque de contexte comparatif : l'empreinte écologique de l'IA est rarement comparée à celle d'autres secteurs tels que les transports, l'industrie lourde ou même d'autres activités numériques quotidiennes (streaming vidéo, jeux en ligne), ce qui crée une perception déformée de sa pertinence dans le tableau global des émissions mondiales.

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Quel est l'impact de l'IA par rapport à d'autres activités numériques quotidiennes ?

L'empreinte carbone de l'IA est comparable ou inférieure à celle de nombreuses activités numériques quotidiennes. Par exemple, une heure de streaming vidéo haute définition génère environ 36 à 100 grammes de CO2, tandis qu'une seule inférence d'un modèle d'IA peut consommer moins d'énergie qu'un humain effectuant la même tâche. La phase de formation est plus intensive, mais il s'agit d'un événement ponctuel par rapport à une utilisation continue.

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L'utilisation de l'IA à des fins environnementales est-elle une contradiction compte tenu de sa consommation d'énergie ?

Non, il ne s'agit pas d'une contradiction. Bien que l'IA consomme de l'énergie, son potentiel d'optimisation de l'efficacité énergétique et de réduction des émissions dans différents secteurs (énergie, transport, fabrication) peut conduire à des économies d'émissions qui dépassent largement son impact direct. Des études suggèrent que l'IA pourrait contribuer à réduire les émissions mondiales de 10 % d'ici à 2030.

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Comment réduire l'impact environnemental de l'IA ?

Nous pouvons réduire l'impact environnemental de l'IA grâce à diverses stratégies :

• Développement d'algorithmes plus efficaces nécessitant moins de puissance de calcul
• Mettre en œuvre du matériel spécialisé pour l'IA qui consomme moins d'énergie
• Adopter des pratiques d'"IA verte" qui équilibrent les performances et la consommation d'énergie
• Promouvoir la transparence des entreprises technologiques en ce qui concerne l'empreinte carbone de leurs modèles d'IA

‍L'IA est-elleplus nocive pour l'environnement que les processus traditionnels qu'elle remplace ?

Non, dans la plupart des cas, l'IA est plus efficace que les processus traditionnels. Par exemple, dans le domaine de l'optimisation des transports, l'IA peut réduire les émissions jusqu'à 10 % grâce à des itinéraires plus efficaces et à une diminution des embouteillages. Dans l'agriculture, elle peut réduire la consommation d'eau et d'engrais jusqu'à 30 %. Ces gains d'efficacité dépassent généralement l'empreinte carbone de l'IA elle-même.

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Conclusions

L'intelligence artificielle est un outil puissant et polyvalent dans la lutte contre le changement climatique et la protection de l'environnement. En 2025, nous assistons à l'émergence d'applications concrètes qui ont déjà un impact positif significatif.

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Bien que l'IA consomme de l'énergie, son impact est comparable ou inférieur à celui de nombreuses activités numériques quotidiennes et son potentiel de réduction des émissions dans d'autres secteurs dépasse de loin son empreinte carbone directe. Il est essentiel de comparer les coûts énergétiques de l'IA avec les avantages environnementaux qu'elle peut générer grâce à l'optimisation, à la prévision et à la gestion des ressources.

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Afin d'exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans ce domaine, il est nécessaire d'adopter une approche équilibrée qui tienne compte non seulement des possibilités technologiques, mais aussi des implications éthiques, sociales et environnementales de l'IA.

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L'avenir de la durabilité environnementale dépendra de plus en plus de notre capacité à intégrer de manière responsable l'intelligence artificielle dans les stratégies de gestion de l'environnement, en faisant de cette technologie un véritable allié de la planète.

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Sources d'information

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2. Magazine GeoSmart. (2025). "Deforestation monitoring : the Envirosensing revolution". https://geosmartmagazine. it/2025/02/11/monitoraggio-deforestazione-la-rivoluzione-di-envirosensing/
3. Ministère de l'environnement et de la sécurité énergétique. "Investissement 1.1 - Mise en œuvre d'un système avancé et intégré de surveillance et de prévision". https://www.mase.gov.it/pagina/investimento-1-1-realizzazione-di-un-sistema-avanzato-ed-integrato-di-monitoraggio-e-0
4. ESG360. (2025). "Intelligence artificielle : nouvelles solutions contre le changement climatique". https://www.esg360.it/digital-for-esg/intelligenza-artificiale-nuove-soluzioni-contro-il-climate-change/
5. Le magazine Ecofuture. (2025). "Intelligence artificielle : quels bénéfices pour le climat et l'environnement ?". https://ecquologia.com/intelligenza-artificiale-quali-vantaggi-per-clima-e-ambiente/
6. Réfléchir avec Google. (2024). "L'intelligence artificielle peut-elle contribuer à résoudre la crise climatique ?". https://www.thinkwithgoogle.com/intl/it-it/strategie/marketing-automation/intelligenza-artificiale-cambiamento-climatico/
7. Wastezero. (2024). "L'impact environnemental de l'intelligence artificielle (IA) : combien pollue-t-elle entre les consommations de CO2, d'énergie et d'eau ?" . https://www.wastezero.it/impatto-ambientale-intelligenza-artificiale-ai-quanto-inquina/.
8. Agenda numérique. (2024). Intelligence artificielle et changement climatique : risques et opportunités". https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-e-cambiamenti-climatici-rischi-e-opportunita/
9. Agence internationale de l'énergie (AIE). "The True Climate Impact of Streaming". https://about.netflix.com/en/news/the-true-climate-impact-of-streaming
10. Carburant de pointe. "L'intelligence artificielle dans le secteur des transports favorise l'efficacité et la durabilité". https://www. breakthroughfuel.com/it/blog/how-will-ai-impact-transportation-3-predictions/
11. GreenPlanner. (2024). D'ici 2033, les centres de données n'utiliseront que des énergies renouvelables. https://www.greenplanner.it/2024/09/05/data-center-energia-rinnovabile/
12. GreenPlanner. (2025). "L'avenir énergétique des centres de données : nucléaire, hydrogène et batteries". https://www. greenplanner.it/2025/02/24/data-center-futuro-energetico/
13. ZeroUno. (2023). "Les facteurs d'impact environnemental des centres de données". https://www.zerounoweb.it/techtarget/searchdatacenter/i-fattori-dellimpatto-ambientale-dei-data-center/
14. Nucléaire et raison. (2024). Comparaison des sources d'énergie". https://nucleareeragione.org/il-nucleare-a-confronto-con-altre-forme-di-energia/
15. Agenda numérique. (2024). "Digital is not a free meal : how much data centres pollute and how to reduce their impact". https://www.agendadigitale.eu/smart-city/il-digitale-non-e-un-pasto-gratis-quanto-inquinano-i-data-center-e-come-ridurne-limpatto/
16. Sorgenia. (2024). La cogénération d'énergie : fonctionnement et avantages". https://www.sorgenia.it/guida-energia/cogenerazione
17. Viessmann. (2024). "Cogénération : avantages et fonctionnement des centrales de production combinée de chaleur et d'électricité". https://industriale.viessmann.it/blog/cogeneratore
18. Enel X. (2024). "The Data Centre Industry and Sustainability". https://corporate.enelx.com/en/stories/2021/12/data-center-industry-sustainability
19. Géoside. (2023). "Cogénération intelligente : optimiser l'énergie pour faire des économies et contribuer à la transition énergétique". https://www. geoside.com/it/risparmio-energetico-cogenerazione-ottimizzazione
20. 2G Energy. (2024). La cogénération : une énergie efficace et durable". https://2-g.com/en/innovation-knowledge/combined-heat-and-power-generation
21. Cummins Inc. (2021). Les trois principaux avantages de la cogénération". https://www.cummins.com/it/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration