L’empreinte écologique des centres de données, ces infrastructures essentielles au fonctionnement de l’intelligence artificielle, atteint désormais des proportions comparables à celles des plus grands pays du monde. C’est ce que révèle un rapport de l’Université des Nations unies, publié le 3 juin 2026 selon Euronews FR. Les auteurs de l’étude mettent en garde : la consommation d’énergie et d’eau de ces infrastructures, ainsi que leurs émissions de CO₂, devraient doubler d’ici 2030 sous l’effet de l’essor fulgurant de l’IA.
Ce qu'il faut retenir
- En 2025, les centres de données ont consommé 448 000 milliards de wattheures d’électricité, soit plus que tous les pays sauf dix, générant 189 millions de tonnes de CO₂.
- L’IA représente déjà 20 % de la consommation énergétique des centres de données et pourrait atteindre 40 % d’ici 2030.
- Une requête moins polie et plus concise permet de réduire de 25 % l’énergie consommée par l’IA.
- Les images et vidéos générées par IA sont 200 fois plus énergivores qu’une opération de classification textuelle basique.
- D’ici 2030, les centres de données pourraient consommer 935 000 milliards de wattheures, soit l’équivalent du sixième pays le plus gourmand en électricité.
- Seule une transparence accrue des entreprises sur leur consommation réelle permettrait d’évaluer et de réduire leur impact.
Des infrastructures comparables à des pays entiers
Le rapport de l’Université des Nations unies dresse un constat alarmant : en 2025, les centres de données ont englouti 448 000 milliards de wattheures d’électricité, soit une consommation supérieure à celle de tous les pays du monde à l’exception de dix d’entre eux. Cette électricité a généré 189 millions de tonnes de CO₂, un volume équivalent à celui émis par l’Argentine. La production de cette énergie a également nécessité 4 500 milliards de litres d’eau, principalement pour le refroidissement des serveurs.
D’ici 2030, cette consommation devrait encore s’envoler. Les centres de données pourraient alors représenter près de 3 % de la consommation mondiale d’électricité, avec un total de 935 000 milliards de wattheures. Si ces infrastructures formaient un État, elles se classeraient au sixième rang des plus gros consommateurs d’électricité, devant des pays comme l’Allemagne ou le Japon. Leurs émissions de CO₂ atteindraient alors 399 millions de tonnes par an, selon les projections du rapport.
L’IA, principale responsable de la croissance vertigineuse
L’intelligence artificielle est le principal moteur de cette explosion. Aujourd’hui, elle représente déjà 20 % de la consommation énergétique des centres de données. Ce chiffre devrait doubler d’ici 2030 pour atteindre 40 %, sous l’effet de l’adoption massive des modèles d’IA générative. Les auteurs du rapport soulignent que 90 % de la consommation électrique de l’IA provient des requêtes en phase d’exploitation, et non de l’entraînement des modèles. À titre d’exemple, GPT génère à lui seul 2,5 milliards de requêtes par jour.
Les requêtes les plus complexes sont également les plus énergivores. Une simple requête à un modèle comme ChatGPT consomme 200 fois plus d’électricité qu’une opération de classification textuelle basique, utilisée par exemple dans les filtres antispam. Quant aux images ou vidéos générées par IA, leur empreinte énergétique est encore bien plus lourde. L’entraînement de GPT-3 a nécessité 1,3 milliard de wattheures, tandis que celui de sa version suivante a consommé entre 50 et 70 milliards.
Moins poli, plus efficace : une solution pour réduire l’impact
Parmi les recommandations avancées par les auteurs du rapport figure un conseil surprenant : les utilisateurs devraient être moins polis et plus concis dans leurs requêtes. Selon une enquête de 2024 menée par l’éditeur britannique Future, 70 % des personnes interrogées se montrent polies envers l’IA. Parmi elles, 55 % justifient ce comportement par le fait que « c’est simplement la bonne chose à faire », tandis que 12 % avouent craindre d’être les premières sur une éventuelle « liste des cibles » en cas de révolte des robots.
Pourtant, réduire de 30 % le nombre de mots dans une requête permettrait de diminuer de 25 % l’énergie consommée par l’IA. « Si vous êtes trop poli, ce petit s’il vous plaît que vous ajoutez peut faire une énorme différence », explique Kaveh Madani, coauteur du rapport et directeur de l’Institut de l’Université des Nations unies pour l’eau, l’environnement et la santé, au Canada. « Il faut être très précis et aller à l’essentiel. » Selon le rapport, cette économie représenterait l’équivalent de la consommation électrique annuelle de 700 000 personnes en Afrique.
Un paradoxe entre efficacité et surconsommation
Les défenseurs de l’IA mettent en avant les gains d’efficacité apportés par cette technologie, qui s’intègre rapidement dans de nombreux secteurs. Caleb Max, président de la National Artificial Intelligence Association, insiste sur ses bénéfices : « L’IA améliore la sécurité, aide à vivre plus longtemps, permet de travailler plus efficacement, d’accroître la production alimentaire et de réduire la pauvreté. Le rendement énergétique de l’investissement dans l’IA est transformateur pour notre monde. » Josh Levi, président de la Data Center Coalition, ajoute que le secteur prend son impact environnemental au sérieux : « Nous restons déterminés à travailler avec les responsables politiques et les communautés locales pour que les centres de données se développent de manière responsable et transparente. »
Pourtant, ce paradoxe persiste : plus un outil devient efficace, plus il est utilisé, et plus la consommation globale d’énergie explose. « Même si chaque usage isolé est plus efficace, la consommation totale augmente », rappelle Madani. Certaines entreprises misent sur les énergies renouvelables pour leurs centres de données, mais le chercheur estime que cela revient à puiser dans un stock limité d’électricité propre, forçant d’autres secteurs à recourir à des énergies plus polluantes.
Un manque criant de transparence
L’une des principales difficultés soulevées par le rapport tient au manque de transparence des entreprises et des autorités. De nombreuses données sur la consommation réelle des centres de données, leur localisation ou leur taille restent confidentielles. « Nous ne pouvons pas gérer ce que les entreprises ne divulguent pas », souligne Fengqi You, professeur de génie énergétique à l’université Cornell et spécialiste des questions de durabilité de l’IA. « Le rapport de l’ONU a une valeur ajoutée majeure : il rassemble, pour la première fois, les émissions de carbone, l’usage de l’eau, l’occupation des sols et la justice environnementale, dans un domaine souvent entouré de secret. »
Cette opacité complique toute tentative d’évaluation précise de l’impact environnemental. « Le grand public doit être préoccupé, mais pas paniqué », tempère You. Jean Su, directrice du programme Energy Justice au Center for Biological Diversity, qualifie le rapport d’« historique » : « C’est la première fois qu’une institution onusienne, voire mondiale, met en lumière les dommages environnementaux liés à l’IA. »
Ce rapport de l’Université des Nations unies met en lumière un enjeu souvent sous-estimé : derrière l’image immatérielle de l’IA se cache une infrastructure colossale, dont le coût environnemental est loin d’être négligeable. Face à l’urgence climatique, la question n’est plus seulement de savoir si l’IA est utile, mais comment la rendre soutenable.
Selon le rapport de l’Université des Nations unies publié le 3 juin 2026, l’intelligence artificielle représente déjà 20 % de la consommation d’énergie des centres de données. Ce chiffre devrait atteindre 40 % d’ici 2030 sous l’effet de l’essor des modèles d’IA générative.
Les auteurs du rapport recommandent de formuler des requêtes moins polies et plus concises. Une réduction de 30 % du nombre de mots permettrait de diminuer de 25 % l’énergie consommée par l’IA. Par exemple, remplacer un « Pouvez-vous m’aider à rédiger un rapport sur les énergies renouvelables, s’il vous plaît ? » par « Résume les énergies renouvelables » permettrait de réaliser des économies significatives.
