L’IA générative, pratique, rapide et impressionnante n’est pas gratuite pour la planète. Derrière chaque texte généré, chaque image créée, chaque vidéo produite par une IA, se cache une consommation d’électricité et d’eau bien réelle, avec des émissions de GES à la clé.
Le coût caché de chaque requête
L’usage de l’IA générative repose sur des data centers consommant de l’électricité, plus ou moins carbonée selon le mix énergétique du pays. Ainsi que de l’eau pour le refroidissement des serveurs, mais aussi en amont pour les centrales nucléaires. Ce coût varie fortement selon le type de contenu généré et le pays où se trouve le data center sollicité :
Contenu généré |
Énergie |
CO2e (France) |
CO2e (USA) |
Eau (FR / USA) |
|
Texte (type réponse chatbot) |
5 Wh | 0,20 g | 1,7 g |
35 ml / 25 ml |
| Image (haute qualité) |
1,5 kWh |
61 g | 507 g |
10,5 L / 7,5 L |
| Vidéo (~5 secondes) | 3 kWh | 122 g | 1014 g |
21 L / 15 L |
Autrement dit : à énergie égale, une requête traitée aux États-Unis émet en moyenne 8 à 8,5 fois plus de GES qu’une requête traitée en France. La vidéo est de loin la tâche la plus énergivore : une vidéo longue et complexe peut consommer autant d’électricité que 200 000 classifications de spams.
Une disparité géographique problématique
Mais décarboner l’électricité ne signifie donc pas automatiquement réduire toutes les pressions environnementales : c’est un arbitrage entre carbone, eau et occupation des sols qu’il faut regarder dans son ensemble.
Le rapport UNU-INWEH, appuyé par la carte mondiale des datacenters (next.in), rappelle que près de la moitié des data centers mondiaux se trouvent aux États-Unis (plus de 4 000 installations), loin devant l’Allemagne et le Royaume-Uni. Cette concentration géographique n’est pas neutre : elle signifie que l’essentiel de l’impact environnemental de l’IA mondiale (émissions de CO2, mais aussi stress hydrique local) se joue sur un nombre restreint de territoires. Certains font déjà face à des tensions sur la ressource en eau, appelées à s’intensifier avec le changement climatique, en particulier en période estivale, où les conflits d’usage entre refroidissement industriel, agriculture et consommation domestique deviennent de plus en plus fréquents.
Un exemple concret : une agence de 3 personnes
Pour une petite structure de 3 salariés fortement utilisatrice d’IA au quotidien (type agence de communication), l’addition grimpe vite :
- Plus de 6 tCO2e par an, soit l’équivalent de plus de 1 300 allers-retours Paris–Marseille en TGV
- 140 m³ d’eau par an, qui correspond à peu près à la consommation annuelle moyenne d’une famille de 3 à 4 personnes en France
Des chiffres qui donnent le vertige quand on sait qu’ils concernent une équipe de seulement trois personnes.
Ce qu’il faut retenir
→ Chaque usage de l’IA générative a un coût énergétique, carbone et hydrique réel et ce coût grimpe vite avec le type de contenu (texte < image < vidéo).
→ La localisation du data center change tout : un mix électrique décarboné limite les émissions de CO2, mais peut déplacer la pression sur la ressource en eau.
→ À l’échelle d’une petite structure, l’usage intensif de l’IA peut représenter plusieurs tonnes de CO2 et plus d’une centaine de m³ d’eau par an.
→ Cette pression est concentrée sur un petit nombre de pays hébergeant l’essentiel des data centers mondiaux,
→ Des risques accrus de stress hydrique local et de conflits d’usages amenés à s’amplifier avec le changement climatique
Sources :
- Rapport UNU-INWEH, « Environmental cost of AI’s energy use – Carbon, water and land footprints » (2026)
- Next. Ink, « Carte mondiale des datacenters et des ressources associées » (actualisée)
- Le bigdata, « Voici le coût en énergie d’une vidéo IA – Arrêtez le massacre » (mai 2026)
- ADEME magazine « Datacenters- La face pas si cachée du numérique » (janv. 2025)
- ADEME , « Centre de données numériques : perspectives d’évolution de leurs consommations » (janv. 2026)
- Le Monde, « Derrière l’IA, la déferlante des data centers » (2024)
