IA générative : l’Arcep appelle à faire de l’écoconception un « levier stratégique »
ConsommAtIon
Devant les impacts énergétiques et environnementaux de l’intelligence artificielle générative, l’ARCEP appelle à améliorer les mesures réalisées tout au long de la chaîne de valeur, ainsi qu’à promouvoir l’écoconception des services et la maîtrise des usages.
La maîtrise de l’intelligence artificielle relève d’enjeux « de compétitivité et de souveraineté », mais elle soulève aussi une série d’enjeux environnementaux que l’Arcep appelle à mieux étudier. À défaut, l’absence d’évaluation sur toute la chaîne de valeur empêche d’« anticiper et maîtriser ces impacts », indique-t-elle dans son rapport « intelligence artificielle générative : quels défis environnementaux » publié ce 21 mai.
« Si l’IA, notamment générative, peut permettre des actions en faveur de la transition environnementale et de la réduction d’impacts environnementaux de différents secteurs », écrit l’Arcep sans donner d’exemple précis, « elle apparaît elle-même comme un facteur d’accélération potentielle de nombreux impacts environnementaux ». Or, ceci crée des « inquiétudes légitimes qui sont renforcées aujourd’hui par le manque de transparence des acteurs de la chaîne de valeur ».
« À ce jour, aucun consensus scientifique n’existe sur l’impact environnemental net du numérique c’est-à-dire sur son empreinte environnementale nette de ses effets indirects (positifs ou négatifs) », admet l’institution, qui entend par ces travaux participer à la discussion générale sur le sujet. Le rapport inclut en effet des tests menés par le Pôle de Régulation Numérique (PeREN), dont l’un des principaux constats est que la qualité des résultats d’un modèle n’est pas nécessairement lié à sa taille. Autrement dit, « limiter l’empreinte énergétique n’implique pas toujours des compromis sur la performance ».
S’appuyant sur les travaux de la chercheuse Sasha Luccioni (qui ne se limitent pas à l’IA générative mais intègrent les projets de deep learning antérieurs), l’Arcep relève que « sur 754 modèles analysés, déployés entre 2010 et le premier trimestre 2025, 84 % ne font l’objet d’aucune information environnementale, 14 % des modèles font indirectement l’objet d’information environnementale (…) et seulement 2 % des modèles font l’objet d’information de manière directe à date de mai 2025. » Elle recommande d’améliorer la mesure de l’impact environnemental de l’IA au long de sa chaîne de valeur, pour mieux les maîtriser.
« Au-delà des infrastructures et des ressources, le développement de l’IA engendre des effets systémiques susceptibles d’amplifier [la] tension sur les ressources », souligne l’Arcep, en tête desquels l’effet rebond. « Les gains d’efficacité et la baisse des coûts d’accès à ces technologies, dont certaines sont aujourd’hui proposées gratuitement, favorisent une diffusion rapide des usages, qui conduit à une augmentation globale de la demande en calcul et en données. » Pour l’institution, « promouvoir l’écoconception des services d’IA » constitue un « levier stratégique de la compétitivité européenne ».
Surtout, l’Arcep invite à « prendre en compte les enjeux de soutenabilité et de souveraineté dans la stratégie d’implantation des centres de données en Europe ». Dans le cadre de la récente adoption de la loi de simplification de la vie économique, dont l’article 15 permet d’octroyer à des centres de données le statut de Projet d’intérêt national majeur, le juriste Jérémy Bousquet argumente, lui, que la préoccupation de la souveraineté prime pour le moment sur toute considération environnementale dans la stratégie française.
Dynamique d’adoption rapide
En France, alors qu’un cinquième de la population déclarait avoir recours à l’IA générative en 2023, « ce chiffre atteint déjà près de la moitié en 2025 (48 % exactement), soit une progression de 28 points en deux ans ». Loin d’être spécifique à l’Hexagone, cette rapidité d’adoption se constate ailleurs dans le monde, mais aussi dans le monde professionnel, où « la part des entreprises de l’Union européenne de 10 salariés ou plus déclarant utiliser au moins un service d’IA est passée de 8 % en 2023 à 20 % en 2025 ». Dans celle de plus de 250 salariés, cette proportion est passée de « 30 % en 2023 à 55 % en 2025 ».
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