Émissions indirectes de gaz à effet de serre générées par l'utilisation de systèmes d'IA tout au long de leur chaîne de valeur : fabrication des puces (TSMC, Samsung), consommation électrique des data centers, refroidissement par eau, et fin de vie des équipements. En 2025, les émissions Scope 3 de l'IA représentent environ 75% de l'empreinte carbone totale du secteur numérique selon l'AIE.
La gestion des émissions de Scope 3 de l'Intelligence Artificielle représente un défi environnemental majeur, englobant les risques liés à la consommation énergétique des infrastructures (centres de données, refroidissement) et à la chaîne d'approvisionnement des composants (fabrication des puces), mais aussi des opportunités de sobriété numérique via l'optimisation des algorithmes.
Une entreprise utilisant GPT-4 pour son reporting ESG estime son Scope 3 IA : 1 requête = ~10g CO2eq, 50 000 requêtes/an = 500 kg CO2eq, auxquels s'ajoutent les émissions de fabrication des GPU H100 utilisés (environ 150 kg CO2 par GPU sur 5 ans d'utilisation).
Termes connexes (Environnement)
Green AI & eco-conception IA
Stratégie holistique réduisant l'empreinte carbone de l'IA : quantization, pruning, distillation, choix d'architectures légères. Elle intègre l'impact environnemental dès la phase de conception et non a posteriori.
PUE – Indice d'efficacité énergétique des data centers
Indicateur d'efficacité énergétique qui exprime le ratio entre l'énergie totale consommée par un data center et l'énergie réellement utilisée par les équipements informatiques. Plus le PUE se rapproche de 1, plus le data center utilise efficacement l'électricité disponible.
WUE – Indice d'efficacité en eau des data centers
Indicateur qui rapporte le volume d'eau consommé au fonctionnement d'un data center à l'énergie délivrée aux équipements informatiques, généralement exprimé en litres par kWh. Il permet d'évaluer l'empreinte hydrique des infrastructures numériques dans un contexte de stress croissant sur la ressource en eau.
Émissions d'entraînement des LLM
Émissions de gaz à effet de serre générées lors de l'entraînement initial des grands modèles de langage, souvent très intensif en calcul et concentré sur quelques semaines. Ces émissions peuvent atteindre plusieurs milliers de tonnes de CO₂e pour un seul modèle, selon la taille du modèle, l'architecture et la source d'énergie utilisée.
Émissions d'inférence des LLM
Émissions quotidiennes générées par les requêtes adressées aux modèles d'IA en production, lorsque ceux-ci répondent à des utilisateurs ou traitent des flux automatiques. À long terme, les émissions liées à l'inférence dépassent souvent celles de la phase d'entraînement, surtout pour les services très utilisés.
Green prompting – Prompts sobres en ressources
Ensemble de pratiques de conception de prompts visant à réduire le nombre de tokens générés et la complexité des réponses, tout en conservant la qualité attendue. Ces pratiques permettent de diminuer la consommation d'énergie et les émissions associées à chaque requête d'IA. Voir aussi : Sobriété algorithmique, Empreinte carbone IA.