L'IA est-elle mauvaise pour l'environnement ? Ce que montrent vraiment les chiffres

Vie quotidienne Guide8 min de lecture·Mis à jour le 20 août 2026
La réponse courte

Une seule conversation avec une IA consomme une petite quantité d'énergie et d'eau — les chiffres divulgués par Google et OpenAI eux-mêmes situent une requête typique bien en dessous d'un demi-wattheure et de quelques gouttes d'eau, soit à peu près l'équivalent de quelques secondes de télévision. La vraie question environnementale ne porte toutefois pas sur une conversation isolée : c'est le nombre, en croissance rapide, de gigantesques centres de données construits pour faire fonctionner l'IA à très grande échelle, qui augmente de manière mesurable la demande d'électricité et, dans certaines régions, la consommation d'eau locale.

Si vous avez vu des titres affirmant qu'une seule question posée à ChatGPT « boit » une bouteille d'eau, ou que l'IA vide discrètement le réseau électrique, il est légitime de se demander si vous devriez culpabiliser de l'utiliser. La réponse honnête est plus rassurante que les titres les plus alarmants, mais aussi plus nuancée qu'un simple « ne vous inquiétez pas ». Voici ce qui a réellement été mesuré, et par qui.

D'où viennent ces chiffres alarmants

Une grande partie de l'inquiétude remonte à une estimation de 2024 émanant d'un chercheur de l'UC Riverside, largement reprise sous cette forme : rédiger une réponse courte d'environ 100 mots avec ChatGPT pourrait consommer environ 500 millilitres d'eau — à peu près une bouteille standard. Ce chiffre s'est propagé rapidement parce qu'il est frappant et facile à visualiser.

Il existe une mise à jour importante de cette histoire, bien moins souvent relayée. En 2026, le même chercheur, Shaolei Ren, a revu sa propre estimation nettement à la baisse — à environ 15 millilitres pour une requête moderne typique — en évoquant des puces et des systèmes de refroidissement plus efficaces, et en précisant que le chiffre initial reposait sur des hypothèses spécifiques à 2024 qui ne reflètent plus le fonctionnement des systèmes actuels. C'est une baisse de plus de 30 fois de l'estimation — venant de la même source.

Ce que les entreprises d'IA ont elles-mêmes divulgué

Les chiffres les plus solides disponibles sont ceux que les entreprises ont publiés sur leurs propres systèmes, car elles peuvent mesurer directement leur matériel réel au lieu de l'estimer de l'extérieur.

En 2025, Google a publié un rapport technique sur le coût environnemental d'une requête type sur Gemini Apps : environ 0,24 wattheure d'électricité et environ 0,26 millilitre d'eau — à peu près cinq gouttes. À titre de comparaison, Google indique que cela correspond à peu près à ce que consomme un téléviseur en moins de neuf secondes. Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a publié la même année un détail similaire pour ChatGPT : une requête moyenne consomme environ 0,34 wattheure d'électricité et une infime fraction de gallon d'eau, ce qu'il a comparé à environ une seconde de fonctionnement d'un four.

Ces chiffres ne sont pas audités de manière indépendante, et les deux entreprises ont chacune choisi comment définir une requête « moyenne ». Mais il s'agit d'une donnée réelle venant directement de la source, et ces deux chiffres se situent dans le même ordre de grandeur, très loin d'une bouteille d'eau par question.

Alors pourquoi les chiffres varient-ils autant ?

Parce que « combien d'eau l'IA consomme-t-elle » n'est pas une seule question — ce sont plusieurs questions, et chaque étude répond à une question différente. Certaines estimations ne comptent que l'eau évaporée pour refroidir les puces informatiques directement dans le centre de données. D'autres ajoutent l'eau utilisée à des kilomètres de là, à la centrale électrique qui alimente le centre de données — ce qui peut représenter un chiffre bien plus important selon la façon dont cette électricité est produite. La longueur de la requête, le modèle d'IA qui y répond, et l'efficacité d'un centre de données donné font encore varier le résultat. Aucune de ces études n'est nécessairement « fausse » — elles mesurent des tranches différentes du même système, ce qui explique précisément pourquoi la même question de fond peut produire des chiffres 30 fois plus élevés les uns que les autres.

Ce qui compte vraiment davantage : l'échelle

Voici une façon plus utile d'y penser. Une seule question posée à un chatbot d'IA est vraiment minime — même les estimations les plus élevées équivalent à quelques gorgées, pas à une bouteille, pour un usage typique. Mais l'IA est sollicitée des milliards de fois par jour, et surtout, les entreprises technologiques construisent d'énormes nouveaux centres de données spécifiquement pour la faire fonctionner.

L'Agence internationale de l'énergie, qui suit la consommation d'énergie mondiale, estime que les centres de données représentent aujourd'hui environ 1,5 à 2 % de la consommation électrique mondiale — et que la consommation électrique des centres de données dédiés à l'IA a bondi d'environ 50 % rien qu'en 2025, bien plus vite que la croissance des centres de données en général. Cette part devrait approcher 3 % de l'électricité mondiale d'ici 2030. Dans certains endroits, les nouveaux centres de données puisent également dans les réserves d'eau locales de régions déjà en déficit hydrique, ce qui constitue une préoccupation légitime pour les communautés voisines, indépendamment de ce que « coûte » une seule conversation.

Autrement dit : l'histoire environnementale honnête de l'IA ne concerne pas vraiment le fait que vous posiez une question. C'est une histoire d'infrastructure — à quelle vitesse ces centres de données sont construits, d'où vient leur électricité, et à quel point les entreprises sont transparentes sur ces deux points.

Ce que vous pouvez concrètement en faire

Si ce sujet vous tient à cœur, l'approche conversation par conversation n'est pas là où votre effort compte le plus — les chiffres par requête sont assez faibles pour que réduire votre propre usage ne change pas grand-chose. Ce qui aide réellement, si vous voulez agir : soutenir et privilégier les entreprises qui publient de vraies données d'efficacité au lieu de garder le silence, et suivre l'actualité locale si un centre de données est proposé près de chez vous, car c'est à ce niveau que la consommation d'eau et d'électricité s'additionne réellement en quelque chose qui mérite d'être discuté.

À essayer ensuite : Pour un regard plus large sur le fonctionnement réel de ces outils, Que signifie « IA » ? Un décryptage en français simple est une bonne suite de lecture. Et si vous voulez plus généralement distinguer les faits sur l'IA du battage médiatique, 10 choses que les gens croient sur l'IA qui sont tout simplement fausses couvre d'autres affirmations qui méritent d'être vérifiées.

Sources

Publié le 20 août 2026 · Mis à jour le 20 août 2026Comment nous testons →

Questions fréquentes

Combien d'eau une seule question à ChatGPT consomme-t-elle vraiment ?
Cela dépend de ce qui est mesuré, et les estimations ont énormément varié. Une estimation largement partagée en 2024 évaluait une réponse courte à environ 500 millilitres (à peu près une bouteille d'eau), en se basant sur le refroidissement sur site plus l'eau utilisée par les centrales électriques produisant l'électricité nécessaire. Le même chercheur a revu cette estimation nettement à la baisse en 2026, à environ 15 millilitres pour une requête moderne typique, en citant du matériel et des systèmes de refroidissement plus efficaces. Le chiffre divulgué par Google lui-même pour une requête médiane sur Gemini est encore bien plus faible : environ 0,26 millilitre, soit à peu près cinq gouttes.
Combien d'électricité consomme une seule conversation avec une IA ?
Google indique qu'une requête textuelle médiane sur Gemini consomme environ 0,24 wattheure — comparable au fonctionnement d'un téléviseur pendant moins de neuf secondes. Sam Altman, d'OpenAI, a donné un chiffre similaire pour ChatGPT, environ 0,34 wattheure par requête moyenne, qu'il a comparé à environ une seconde de fonctionnement d'un four. Ces deux chiffres ne couvrent que l'exécution de l'IA (l'inférence), pas le coût ponctuel bien plus élevé de l'entraînement du modèle.
Pourquoi les estimations d'eau et d'énergie pour l'IA varient-elles autant ?
Principalement parce que les études mesurent des choses différentes. Certaines ne comptent que l'eau utilisée pour refroidir les puces sur place ; d'autres ajoutent l'eau utilisée plus loin, à la centrale électrique qui produit l'électricité. La longueur de la requête, le modèle d'IA utilisé et l'efficacité du centre de données concerné font également varier le chiffre. C'est pourquoi on trouve des chiffres allant de quelques gouttes à des centaines de millilitres pour ce qui semble être la même chose.
L'IA représente-t-elle une part importante de la consommation électrique mondiale ?
En croissance, mais pas encore dominante. L'Agence internationale de l'énergie estime que les centres de données représentent aujourd'hui environ 1,5 à 2 % de la consommation électrique mondiale, avec une projection proche de 3 % d'ici 2030. Ce qui frappe surtout, c'est le rythme de croissance : la consommation électrique des centres de données spécifiquement dédiés à l'IA a bondi d'environ 50 % rien qu'en 2025, bien plus vite que la demande des centres de données en général.
Dois-je culpabiliser d'utiliser ChatGPT ou d'autres outils d'IA ?
Pas pour une conversation isolée — les chiffres divulgués par requête sont vraiment minuscules. Ce qui est plus utile à surveiller, si le sujet vous tient à cœur, c'est le tableau d'ensemble du secteur : à quelle vitesse les centres de données sont construits, d'où ils tirent leur électricité et leur eau, et si les entreprises d'IA sont transparentes à ce sujet. C'est davantage une question de politique et d'infrastructure qu'une question d'usage personnel.
Radim S.
Fondateur et rédacteur en chef

Radim est développeur de logiciels qui passe ses journées à créer avec l'IA et ses soirées à l'expliquer à des membres de sa famille qui se soucient peu de son fonctionnement — seulement de ce qu'elle peut faire pour eux. Les guides de sécurité sont vérifiés affirmation par affirmation face aux sources primaires avant leur publication.

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