Une étude publiée en 2026 dans Patterns par Alex de Vries-Gao révèle l’impact environnemental croissant de l’IA. Les modèles comme ChatGPT consomment d’importantes quantités d’eau pour refroidir les serveurs — potentiellement des centaines de milliards de litres annuels à l’échelle globale pour l’IA, avec des variations locales fortes en zones arides.
L’empreinte carbone des systèmes IA est estimée entre 32,6 et 79,7 millions de tonnes de CO₂ en 2025, un niveau comparable aux émissions annuelles totales de New York (environ 52 Mt en 2023). D’autres projections indiquent une contribution supplémentaire significative des serveurs IA aux États-Unis (24-44 Mt CO₂e/an d’ici 2030).
Les experts appellent à des centres de données plus verts (renouvelables, refroidissement innovant) et à une meilleure régulation/transparence. Paradoxe : l’IA peut aider à lutter contre le changement climatique (via optimisation, prévisions), mais son déploiement massif pollue si non maîtrisé. Des progrès en efficacité existent, mais l’échelle de l’adoption reste le défi principal.
Sources principales : Étude de Vries-Gao (Patterns, 2026), Nature Sustainability, MIT News, IEA, rapports Google/Microsoft, analyses UC Riverside/Bloomberg. Les chiffres exacts évoluent vite avec les améliorations technologiques et la transparence limitée des entreprises. Pour 2026+, les tendances haussières persistent mais pourraient être atténuées par l’innovation.
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