IA générative et environnement : où en est-on ?

L'IA générative ouvre des perspectives immenses : productivité, innovation, nouveaux usages. Mais elle n'est pas "immatérielle". Le rapport de l'Arcep sur les défis environnementaux de l'IA générative rappelle un point essentiel : derrière chaque prompt, il y a des infrastructures : data centers, réseaux, terminaux, puces, électricité, eau, métaux rares.

Quelques enseignements marquants : l'usage de l'IA générative progresse très vite (48 % des Français l'utilisent en 2025, contre 20 % en 2023) ; les data centers deviennent une composante majeure de l'impact environnemental ; et la transparence reste insuffisante, une grande partie des modèles ne publiant pas d'informations environnementales. Bonne nouvelle en revanche : des modèles plus sobres peuvent parfois fournir des réponses aussi pertinentes que des modèles plus lourds.

Le sujet n'est donc pas de dire "il faut arrêter l'IA" ou à l'inverse "l'IA va tout résoudre", mais de se demander comment l'utiliser avec discernement : choisir le bon outil pour le bon usage, et former les entreprises à des pratiques utiles, sobres et responsables. C'est aussi un sujet que j'intègre dans mes formations : apprendre à bien utiliser l'IA, c'est aussi apprendre à ne pas la solliciter inutilement.